Abstract
Among many Telematics technologies, well-known CNS offers optimal route guidance to the system user Although lots of studies for the CNS's performance elevation have been proceeded, but the study about the route deviation problems which occur when actually using CNS 18 unprepared Route deviation occurs when the system user disobeys the CNS's guidance, and re-search is usually used for a solution of route deviation. But this method requires the user additional tune and expense Even If route deviation does not occur form user's mistake, the user must have a burden by re-search In this paper, we will propose a new method that lightens the burden on re-search method and implement numerical analysis under Ideal and practical situations Also, by making virtual and actual digital map database, and through numerical simulation, we show the performance excellency of a new method compared to the conventional re-search method.
텔레메틱스 기술 가운데 가장 널리 알려진 차량항법장치(CNS Car Navigation System)는 사용자에게 원하는 위치까지의 최적 경로를 제공하고, 경로에 따라 사용자를 안내하는 장치이다. 이러한 CNS의 성능 향상을 위한 많은 연구가 진행되고 있지만, 실제 CNS를 사용함에 있어 생기는 경로 이탈 문제에 대한 연구는 미비하다. 경로 이탈은 사용자가 CNS의 안내와 틀린 행동을 했을 때를 말한다. 경로 이탈에 따른 해결 방법으로 사용자가 시간 소요 및 추가 비용을 지불해야 하는 재검색 방법을 사용한다. 사용자의 실수가 아닌 경로 이탈 상황에서도 사용자는 제검색에 따른 부담을 가져야한다. 본 논문에서는 경로 이탈에 따른 시간 소요 및 추가 비용에 대한 부담이 재검색 방법보다 작은 방법을 제시하고, 이상적인 상황에 대한 수치분석을 수행한다. 또한 가상의 디지털 지도 데이터베이스와 실제 지도 데이터베이스를 만들고 시뮬레이션 하여 재검색 방법과 성능을 비교함으로써 제시된 방법의 우수성을 입증한다.