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한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.19 no.5, 2009년, pp.641 - 647
황재필 (연세대학교 전기전자공학부) , 박성근 (연세대학교 전기전자공학부) , 김은태 (연세대학교 전기전자공학부)
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In this paper, a new filtering scheme for adaptive cruise control (ACC) system is presented. In the proposed scheme, the identification of the mode of the preceding vehicle is considered as a classification problem and it is done by a neural network classifier. The neural network classifier outputs ...
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 적응형 순항제어 시스템에 주로 사용되는 방법은 무엇인가? | 적응형 순항제어 시스템의 성능은 주로 앞서가는 차량에 대한 추적을 얼마나 정확하게 할수 있는가와 앞선 차량의 의도를 얼마나 정확히 판단하는가에 따라 결정된다. 이러한 차량의 적응형 순항 제어에 주로 사용되는 방법이 Bar Shalom에 의개 제안된 방법이 IMM (Interacting multiple model)이다. IMM의 특징은 여러개의 다중 모델을 가지고 이동체의 움짐임을 에측하는 방식인데 모델간의 변동은 Markov 모델을 이용하며 모델내에서의 움직임은 칼만필터를 이용한다. | |
| 운전자 편의시스템에는 무엇이 있는가? | 이러한 운전자 편의성에 대한 연구는 운전자의 운전 부담을 덜어주는 것을 목적으로 하고 있으며 종국적으로는 차량 주행의 안전성도 향상시키도록 되어 있다. 이러한 운전자 편의시스템의 대표적인 예로는 차선유지 지원 시스템(lane-keeping support,), 충돌경고 및 회피시스템(collisionwarning and collision avoidance), 차선변경 지원 시스템 (assisted lane change), 도로신호 인식시스템, 사각 경고 시스템 (blind spot alert) 등이 이에 속한다. 이러한 차량주행 지원시스템중에서 특히 최근에 많은 관심을 받고 있는 것이 적응형 순항 제어(Adaptive Cruise Control System)으로 지능형 교통 시스템과도 연결되어 연구가 널리 진행되고 있다 [1,2]. | |
| IMM방식의 추적의 단점은 무엇인가? | IMM의 특징은 여러개의 다중 모델을 가지고 이동체의 움짐임을 에측하는 방식인데 모델간의 변동은 Markov 모델을 이용하며 모델내에서의 움직임은 칼만필터를 이용한다. 이러한 IMM방식의 추적은 확률적으로 차량의 모델을 예측하지만 현재 차량의 움직임 패턴은 무시하는 단점을 가지고 있다. |
류경진, 박성근, 황재필, 김은태, 강형진, '물체 인식을 위한 레이더 센서 데이터의 그룹핑,' 한국 퍼지 및 지능시스템 학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집, Vol. 17, No 1, pp. 394-396, 2007년 4월
류경진, 박성근, 김은태, 강형진, '최소자승법을 이용한 레이더 센서 데이터에서 자동차 선별 시스템,' 한국자동차공학회 2007년도 춘계학술대회논문집 pp.2275-2279, 2007년 6월
X.R.Li, Y. Bar-Shalom, 'Design of an interacting multiple model algorithm for air traffic control tracking,' IEEE Trans on Control Systems Technology, Vol.1, no. 3, pp. 186-194, Sept. 1993
E. Mazor, A. Averbuch, Y. Bar-Shalom, J. Dayan, 'Interacting multiple model methods in target tracking: a survey,' IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, vol. 34, no. 1, Jan. Page(s):103-123, 1998
M. Sugeno and G. T. Kang, 'Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator', Fuzzy Sets and Systems, Vol. 18, pp 329-346, 1986
E. Kim, M. Park, S. Ji and M. Park, 'A new approach to fuzzy modeling,' IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 5, No. 3, pp. 328-337, Aug, 1997
E. Kim, M. Park, S. Kim and M. Park, 'A transformed input-domain approach to fuzzy modeling,' IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 6, no. 4, pp.596-604, 1998
W. Chung and E. Kim, 'A New Two-phase Approach to Fuzzy Modeling for Nonlinear Function Approximation,' IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol. E89-D, no.9, 2473-2483, Sep., 2006
D. S. Caveney, Multiple Target Tracking in the Adaptive Cruise Control Environment Using Multiple Models and Probabilistic Data Association, Master Thesis, UC Berkeley, 1999
R. Duda, P. Hart, and D. Stork, Pattern Classification. Addison Wesley, 2001
H. Lee, S. Hong and E. Kim, 'A New Genetic Feature Selection with Neural Network Ensemble,' International Journal of Computer Mathematics, vol. 86, no. 7, pp. 1105-1117, Jul. 2009
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