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[국내논문] 국내외 자율주행차 테스트베드 분석 기반 K-City 발전 전략 수립에 관한 연구
Study on Establishment of Development Strategy for K-City Based on Analysis of Domestic and Overseas Automated Vehicle Testbeds 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.20 no.4, 2021년, pp.28 - 46  

김예진 (아주대학교 교통공학과) ,  박상민 (아주대학교 교통시스템공학과) ,  김인영 (아주대학교 교통공학과) ,  고한검 (한국교통안전공단 자동차안전연구원 자율주행실) ,  조성우 (한국교통안전공단 자동차안전연구원 자율주행실) ,  윤일수 (아주대학교 교통공학과)

초록
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교통사고의 발생원인 중 85-90%는 인적요인으로서, 인지·판단·제어 속도가 빠른 자율주행차는 인적요인으로 인한 교통사고를 예방하기 위한 대안이 될 수 있다. 그러나 자율주행차 도입을 통한 교통사고 피해 감소를 위해서는 자율주행의 안전성 확보가 선행되어야 한다. 따라서 실도로와 유사한 환경에서 반복·재현 시험주행을 통해 도로·교통 환경 변화에 따라 자율주행차가 적절하게 대응할 수 있는지를 검증할 필요가 있다. 이 연구에서는 기구축된 국내외 테스트베드의 현황 비교·분석 및 자율주행차 실험도시(K-City)의 경영환경분석(PEST, SWOT 분석)을 통해 K-City의 고도화 및 차별화, 체계적인 발전을 위한 다양한 관점에서의 전략을 수립하였으며, 각 발전 전략을 달성하기 위한 전략 과제를 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

85-90% of the causes of traffic accidents are human factors, and autonomous vehicles with little free running distance can be an alternative to prevent traffic accidents caused by human factors. However, securing safety of autonomous vehicles should be preceded in order to reduce traffic accident da...

주제어

#자율주행차   #테스트베드   #경영환경분석   #발전 전략  

참고문헌 (26)

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  26. Traffic Science Research(2019), A Study on the Evaluation Techniques and Model Development of Automated-driving AI Operation Capability I, The Road Traffic Authority(KoROAD), pp.30-74. 

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