충돌 판단 알고리즘 평가를 위한 시나리오 생성 자동화 및 통계적 분석
Automatic Scenario Generation and Probabilistic Analysis for Evaluation of Data-driven Collision Decision
- 주제(키워드) 시나리오 기반 접근 방법 , 테스트 자동화 , 딥러닝
- 주제(DDC) 621.8
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 송봉섭
- 발행년도 2022
- 학위수여년월 2022. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000031737
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 기존의 도로 환경을 반영하지 못하던 테스트 시나리오 생성을 보완하고, 알고리즘의 결과와 연결된 시나리오 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 기반 충돌 판단 알고리즘을 평가하기 위해 국내 교통사고 발생 위치를 기반으로 실도로 형상을 반영한 위험 시나리오를 생성하였다. 생성된 실도로 형상을 반영한 시나리오를 이용하여 충돌 판단 알고리즘을 평가하였고, 가상의 직선 도로 환경에서 생성된 시나리오를 이용한 평가 결과와 비교하여 실도로 형상을 적용하였을 때 알고리즘이 판단에 실패하는 상황이 많아짐으로써 실도로 형상이 알고리즘의 성능에 영향을 줄 수 있음을 보였다. 또한, 알고리즘이 판단에 실패한 상황을 통계적으로 분석하여 실패한 시나리오의 변수를 재추출하였고, 이를 이용하여 판단 실패 시나리오와 유사한 시나리오를 생성하였다. 이를 알고리즘의 학습 데이터로 추가하여 생성된 시나리오가 알고리즘이 취약한 시나리오를 보완할 수 있음을 보였다. 이러한 과정의 자동화를 통해 실도로 형상을 반영한 체계적 시나리오 생성 방법과 알고리즘의 결과와 연결된 시나리오 생성 방법을 제시한다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구 동기 1
제2절 문제 정의 3
제3절 문헌 조사 5
제4절 시스템 구성 6
제2장 실도로 형상을 반영한 위험 시나리오 생성 8
제1절 시나리오 정의 8
제2절 상세 시나리오 생성 10
제3절 충돌 판단 알고리즘 평가 18
제3장 통계적 분석을 이용한 변수 재추출 22
제1절 판단 실패 시나리오 22
제2절 확률 밀도 함수 기반 변수 재추출 24
제3절 충돌 판단 알고리즘 재학습 및 평가 28
제4장 결론 34
제5장 참고 문헌 36
