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      국내 실사고 기반 자율주행차 교차로 사고 시뮬레이션 = Intersections Accident Simulation of Automated Vehicles based on Actual Accident Database

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      https://www.riss.kr/link?id=A108044768

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the automatic emergency braking algorithm used in the autonomous driving system. Accident reconstruction was performed based on the accident report of the representative accident situation. After applying the autonomous driving system to the accident-related vehicle, the tendency of intersection accidents that may occur in autonomous vehicles was identified and analyzed.
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      In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the aut...

      In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the automatic emergency braking algorithm used in the autonomous driving system. Accident reconstruction was performed based on the accident report of the representative accident situation. After applying the autonomous driving system to the accident-related vehicle, the tendency of intersection accidents that may occur in autonomous vehicles was identified and analyzed.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이지민, "자율주행자동차의 추돌 회피를 위한 교통사고분석 및 기계 학습 기반 위험 시나리오 생성 연구" 한국자동차공학회 28 (28): 817-826, 2020

      2 장승주, "자율주행 자동차 관련 SW기술 동향" 2016

      3 e-나라지표, "자동차등록현황"

      4 박요한, "국내 도심부 교통사고 심층 분석 기반 위험상황 유형 도출 연구" 삼성교통안전문화연구소 50-65, 2020

      5 "교통사고분석시스템(TAAS)"

      6 Skyving, M., "STRADA: Road traffic accident and injury data in Sweden" 98-, 2015

      7 Bakker, J., "Projekt IGLAD: Entstehung und Zukunft einer internationalen In-Depth- Unfalldatenbank. 1" 33-46, 2015

      8 Eurostat, "Passenger cars in the EU"

      9 S.Datentechnik, "PC-CRASH-Operating and Technical Manual"

      10 Otte, D., "Injury protection and accident causation parameters for vulnerable road users based on German In- Depth Accident Study GIDAS" 44 (44): 149-153, 2012

      1 이지민, "자율주행자동차의 추돌 회피를 위한 교통사고분석 및 기계 학습 기반 위험 시나리오 생성 연구" 한국자동차공학회 28 (28): 817-826, 2020

      2 장승주, "자율주행 자동차 관련 SW기술 동향" 2016

      3 e-나라지표, "자동차등록현황"

      4 박요한, "국내 도심부 교통사고 심층 분석 기반 위험상황 유형 도출 연구" 삼성교통안전문화연구소 50-65, 2020

      5 "교통사고분석시스템(TAAS)"

      6 Skyving, M., "STRADA: Road traffic accident and injury data in Sweden" 98-, 2015

      7 Bakker, J., "Projekt IGLAD: Entstehung und Zukunft einer internationalen In-Depth- Unfalldatenbank. 1" 33-46, 2015

      8 Eurostat, "Passenger cars in the EU"

      9 S.Datentechnik, "PC-CRASH-Operating and Technical Manual"

      10 Otte, D., "Injury protection and accident causation parameters for vulnerable road users based on German In- Depth Accident Study GIDAS" 44 (44): 149-153, 2012

      11 Bakker, J., "IGLAD - International Harmonized In-Depth Accident Data" NHTSA 2017

      12 Jan Dobberstein, "FUTURE OCCUPANT SAFETY FOR CRASHES IN CARS" OSCCAR

      13 강민희, "Deep Neural Network 기반의 예방적 자율주행시스템 설계 연구: TAAS 데이터를 중심으로" (82) : 33-33, 2020

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