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2013년 컴퓨터종합학술대회

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한글제목(Korean Title) 운전자 시선추적 데이터를 이용한 클러스터링 기반 차선변경 유형 분류
영문제목(English Title) Classification of lane change type based on Data clustering using driver􀋅s gaze tracking data
저자(Author) 조두리   이유부   이석한   길이만   Doori Jo   Yubu Lee   Sukhan Lee   Leeman Kil  
원문수록처(Citation) VOL 40 NO. 01 PP. 1125 ~ 1127 (2013. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 운전자의 안전운전을 보조하기 위한 운전자 보조 시스템의 필요성이 대두되어 시스템 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 운전자 보조 시스템에 적용하기 위한 운전자 행동 특성 연구를 위해서는 특정 운전상황에 따른 실제 운전자 행동 특성 연구를 위한 특정 운전상황의 데이터만을 선별하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 자연스러운 주행상황에서 시선방향(x,y)을 추적하여 2가지 차선변경 유형(왼쪽으로 차선변경, 오른쪽으로 차선변경) 데이터를 추출하고, 규모를 줄이고 노이즈를 낮추기 위한 데이터 전 처리를 수행하였다. 이후 두 가지 클러스터링 기법(K-Means, Fuzzy C-Means) 적용, 차선변경 유형을 분류하기 위한 클러스터링을 각각 수행하여 얻은 분류율을 비교하여, Fuzzy C-Means를 적용하였을 때 더 좋은 분류성능을 보임을 알 수 있었다.

영문내용
(English Abstract)
키워드(Keyword)
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