퍼지규칙 및 신경망을 이용한 운전 시뮬레이터 개발 = A Development of Driving Simulator using Fuzzy Rules and Neural Network

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Considering the domestic traffic environment and the increase of traffic accidents, we have been asked to exactly analyze the main causes of accidents for the accident-experienced drivers to be rehabilitated. In this thesis we present the development process and results of a driving simulator using the IPDE method in the interest of safe driving and driving rehabilitation. Through this Driving simulation development the rehabilitated driver has the possibility of experiencing the real driving situation with the driving aptitude and examines the reasons of accidents. Through the examinations the driver has the chance to correct the deformities of driving by choosing the explanatory scenes, and through this process the driver is able to develop the capability to react in the real situation. However this driving simulation system is one of the best developed, depending on weather and road condition the braking distance may change. Therefore the fuzzy rule and neural network have been used in this thesis to solve previously mentioned problem. The simulation exactly calculated the road and weather conditions to adjust the breaking intensity.

국문 초록 (Abstract)

국내 교통환경과 증가하는 사고 상황을 감안할 때, 사고의 인적 요인을 정확히 분석하여 이를 토대로 사고 운전자를 교정 교육할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IPDE 기법을 이용한 안전운전과 교정교육을 위한 운전 시뮬레이터 개발 과정 및 결과를 제시한다. 이 운전 시뮬레이터의 개발로 교정교육 대상자는 실제 운전하는 것과 같은 상황에서 운전 적성과 사고 요인을 검사받을 수 있고, 검사 결과에 따라 운전자의 운전결함을 교정시킬 수 있는 해설 장면을 선택하여, 재교육을 받을 수 있도록 처리함으로써 운전 교정교육에 있어 실제 상황에 대처하는 능력을 높일 수 있게 하였다. 그러나 이러한 최상의 운전 모의 실험기라도, 날씨조건 및 도로조건에 따라서 제동거리가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서, 퍼지규칙 및 신경망을 이용하여 이러한 문제점을 해결하였다. 시뮬레이션 결과 도로조건 및 날씨 조건을 고려한 시뮬레이터가 브레이크 강도조정이 정확하게 산출 되는 것을 확인하였다.

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