V2V(Vehicle to Vehicle) 통신 기술에 기반하여 연결차량과 연결된 자차량(ego car)에 마련되는 전방차량 미래행동 추정장치에서 수행되는 전방차량 미래행동 추정방법에 있어서, 상기 연결차량에서 축적된 데이터를 포함하는 시계열 교통 데이터를 획득하는 단계; 특정 모델에 기초하여 상기 시계열 교통 데이터를 통계적으로 분석하는 단계; 분석된 결과에 기초하여 전방차량(leader car)의 속도를 예측하는 단계; 및예측된 속도에 기초하여 상기 자차량의 속도를 최적화하는 단계를 포함하는 전방차량 미래행동 추정방법.

제1항에 있어서, 상기 축적된 데이터는, 특정 시점을 기준으로 기설정된 시구간에서 축적된 상기 연결차량의 위치 및 속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전방차량 미래행동 추정방법.

제2항에 있어서, 상기 시계열 교통 데이터는, 상기 축적된 데이터, 상기 전방차량의 속도, 그리고 상기 연결차량 및 상기 전방차량 간의 거리 중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전방차량 미래행동 추정방법.

제1항에 있어서, 상기 특정 모델은, 데이터의 동적 거동을 해결하기 위한 VAR(Vector Autoregression)모델인 것을 특징으로 하는 전방차량 미래행동 추정방법.

V2V(Vehicle to Vehicle) 통신 기술에 기반하여 연결차량()과 연결된 자차량(ego car)에 마련되는 전방차량 미래행동 추정장치에 있어서, 상기 연결차량(connected car)에서 축적된 데이터를 포함하는 시계열 교통 데이터를 획득하는 통신부;특정 모델에 기초하여 상기 시계열 교통 데이터를 통계적으로 분석하는 분석부; 및 분석된 결과에 기초하여 전방차량(leader car)의 속도를 예측하고, 예측된 속도에 기초하여 상기 자차량의 속도를 최적화하는 예측부를 포함하는 전방차량 미래행동 추정장치.

제5항에 있어서, 상기 축적된 데이터는, 특정 시점을 기준으로 기설정된 시구간에서 축적된 상기 연결차량의 위치 및 속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전방차량 미래행동 추정장치.

제6항에 있어서, 상기 시계열 교통 데이터는, 상기 축적된 데이터, 상기 전방차량의 속도, 그리고 상기 연결차량 및 상기 전방차량 간의 거리 중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전방차량 미래행동 추정장치.

제5항에 있어서, 상기 특정 모델은, 데이터의 동적 거동을 해결하기 위한 VAR(Vector Autoregression)모델인 것을 특징으로 하는 전방차량 미래행동 추정장치.