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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.21 no.4, 2011년, pp.475 - 480
박성근 (연세대학교 전기전자공학부) , 김범성 (연세대학교 전기전자공학부) , 김은태 (연세대학교 전기전자공학부) , 이희진 (한경대학교 정보제어공학부) , 강형진 ((주)만도 중앙연구소)
In this paper, we propose a collision risk assesment system. First, using Kalman Filter, we estimate the information of pedestrian, and second, we compute the collision probability using Monte Carlo Simulations(MCS) and neural network(NN). And we update the collision risk using time history which is...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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칼만 필터를 이용하여 무엇을 예측하는가? | 본 논문에서는 충돌 위험도 판단 시스템을 제안한다. 먼저 칼만 필터를 이용하여 보행자의 정보를 예측하고, 몬테 카르롤로 모의 실험과 신경 회로망을 이용해 충돌 확률을 계산한다. 그리고 과거의 충돌 확률 정보를 이용하여 충돌확률을 예측한다. | |
Belief 충돌 예측 방법은 무엇을 이용하여 충돌 확률을 예측하는가? | 그리고 과거의 충돌 확률 정보를 이용하여 충돌확률을 예측한다. Belief 충돌 예측 방법은 현재뿐만 아니라, 과거의 필터링 정보를 모두 이용하여 충돌 확률을 에측한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다. | |
지능형 차량 시스템에 대한 연구 목적은 무엇인가? | 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 지능형 차량 시스템(Intelligence vehicle systems, ITS) 에 대한 연구가 함께 진행되었다. 이러한 운전자 편의성에 대한 연구는 운전자의 운전부담을 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 (collision warning and collision avoidance), 차선변경 지원시스템 (assisted lane change), 도로신호 인식시스템, 사각 경고 시스템 (blind spot alert) 등이 이에 속한다. |
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