SAFETYLIT WEEKLY UPDATE

We compile citations and summaries of about 400 new articles every week.
RSS Feed

HELP: Tutorials | FAQ
CONTACT US: Contact info

Search Results

Journal Article

Citation

Park S, Lee H, So JJ, Yun I. J. Korea Inst. Intell. Transp. Syst. 2021; 20(1): 160-173.

Vernacular Title

텍스트 임베딩을 이용한 자율주행자동차 교통사고 분석에 관한 연구

Copyright

(Copyright © 2021, Korea Institute of Intelligent Transportation Systems)

DOI

10.12815/kits.2021.20.1.160

PMID

unavailable

Abstract

Recently, research on the development of autonomous vehicles has increased worldwide. Moreover, a means to identify and analyze the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles is needed. Accordingly, traffic accident data of autonomous vehicles are being collected in California, USA. This research examined the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles. Primarily, traffic accident data for autonomous vehicles were analyzed, and the text data used text-embedding techniques to derive major keywords and four topics. The methodology of this study is expected to be used in the analysis of traffic accidents in autonomous vehicles.

===

최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차 의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국 (California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수 집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교 통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론 은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분 석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.


Language: ko

NEW SEARCH


All SafetyLit records are available for automatic download to Zotero & Mendeley
Print