영상 센서 에서 출력 되 는 차선 정보 는 약 100 ms 의 주기 로 출력 되 는데 , 제 어 주 기 10 ms 를 맞추 기 위해서 는 짧 은 주기 의 차선 추정 이 필요 하 다 . 이 때 , 차량 네트워크 를 통해 얻 을 수 있 는 자 차량 의 거동 정보 는 10 ms 로 차선 정보 를 추정 하 는 데 도움 을 줄 수 있 다 . 본 연구 에서 는 기구학 모델 7 ) 기반 으로 차량 의 거동 에 따른 예측 모델 을 이용 하 여 차선 을 추정 하 였 다 . 영상 센서 에서 출력 되 는 차선 정보 를 3 차 다항식 이 라고 할 때 , Look ahead distance 에 대해서 자 차량 중심 으로부터 차선 까지 의 횡 방향 거리 는 다음 과 같이 구할 수 있 다 . 
 차선 변경 이 가능 하 다는 판단 이 내려지 면 차선 유지 를 위해 추종 하 는 횡 방향 경로 에 한 차 로 길이 에 추가 로 마진 만큼 오프셋 을 준다 . 오프셋 을 계단 형태 로 입력 하 면 갑작스런 거동 으로 운전자 에게 이질감 을 주 기 때문 에 Fig . 2 와 같이 1 차 지연 함수 를 사용 하 여 부드럽 게 하 였 다 . 이 때 , 1 차 지연 함수 의 시상 수 는 오프셋 값 에 의해 자 차량 에서 발생 하 는 횡 가속도 가 0 . 5 m / s 2 이 넘 지 않 도록 하 는 값 으로 실험 을 통해 도출 하 였 다 . 
 따라서 본 연구 에서 는 자 차량 의 거동 을 기반 으로 가상 차선 경로 를 생성 하 고 이 를 이용 하 여 자동 차선 변경 완료 를 판단 하 였 다 . 먼저 , 차선 이 변경 되 는 천 이 구간 에 대해 인식 이 잘 안 되 기 시작 하 는 횡 방향 오프셋 값 ( Pseudo - lane - in ) 과 차선 이 변경 된 이후 좌 ･ 우 차선 정보 가 정상 적 으로 출력 되 는 횡 방향 오프셋 값 ( Pseudo - lane - out ) 을 실험 을 통해 획득 하 였 다 . 자 차량 이 Pseudo - lane - in 에 진입 하 게 되 면 차선 정보 가 비 정상 적 으로 출력 되 므로 영상 센서 가 정상 적 인 출력 값 을 출력 하 는 Pseudo - lane - out 구간 까지 자 차량 을 이동 시켜야 한다 . 이 때 , 자 차량 은 횡 방향 속도 에 대해 샘플링 시간 만큼 횡 방향 으로 이동 하 는데 , 이 를 착안 하 여 해당 구간 동안 가상 경로 를 생성 하 였 다 . 횡 방향 속도 를 추정 하 는 방법 을 사용 할 수 도 있 지만 , 본 연구 에서 는 자 차량 과 차선 사이 의 간단 한 기하학 을 이용 한다 . 영상 센서 의 차선 정보 중 C 1 은 진입 각 을 의미 하 므로 , 기하학 관계 로 자 차량 의 종 방향 속도 정보 와 같이 활용 하 여 횡 방향 속도 를 구할 수 있 다 . 
 본 연구 에서 제안 하 는 알고리즘 은 Fig . 7 과 같이 차량 시뮬레이션 상용 프로그램 인 CarSim 과 알고리즘 설계 및 결과 값 출력 을 위한 MATLAB / Simulink 를 통해 시뮬레이션 검증 하 였 다 . 시뮬레이션 상 에서 대상 도로는 3 차 로 직선 도로 로 구현 하 였 다 . 실제 영상 센서 에서 나오 는 정보 를 모사 하 기 위해 CarSim 과 MATLAB / Simulink 를 이용 하 여 3 차 다항식 의 좌 ･ 우 차선 정보 를 생성 하 였 다 . 비교 알고리즘 으로 는 영상 센서 만 을 이용 하 여 차선 변경 경로 를 생 성 ( Phase 1 ) 하 는 알고리즘 으로 선정 하 였 다 . 비교 로직 에서 자동 차선 변경 완료 판단 은 시뮬레이션 에서 영상 센서 의 차선 정보 값 이 시프트 되 는 현상 을 이용 하 여 이루어지 도록 하 였 다 . 시뮬레이션 에서 는 영상 센서 의 오작동 을 임의 로 생성 할 수 없 기 때문 에 두 알고리즘 이 정상 적 인 결과 를 출력 하 는지 비교 하 였 다 . 또한 , 두 알고리즘 에 대해 자동 차선 변경 완료 가 잘 판단 되 는지 를 비교 하 였 다 . 제안 하 는 가상 차선 경로 ( Phase 2 ) 에 진입 하 는 Pseudo - lane - in 는 0 . 1 m , 벗어나 는 Pseudo - lane - out 은 0 . 5 m 로 설정 하 였 다 . Fig . 8 은 시뮬레이션 에 따른 결과 를 보여준다 . 시뮬레이션 상 에서 영상 센서 는 항상 정상 적 이 기 때문 에 Fig . 8 ( b ) 처럼 6 . 2 초 와 8 . 06 초 에 두 알고리즘 모두 자동 차선 변경 완료 가 정상 적 으로 이루어진 것 을 확인 할 수 있 다 . 또한 , Fig . 8 ( a ) 에서 두 알고리즘 의 경로 생성 결과 가 정상 적 으로 자동 차선 변경 을 완료 하 고 변경 된 차 로 중앙 에 자차 로 가 위치 하 도록 차선 유지 제어 경로 를 생성 하 는 것 을 확인 할 수 있 다 . 
 추가 적 으로 Pseudo - lane - out 의 값 을 조금 더 크 게 하 는 경우 에 대해 실험 을 진행 해 보 았 다 . Fig . 11 은 Pseudo - lane - out 이 0 . 5 m 인 경우 와 1 . 2 m 인 경우 에 대해 비교 한 결과 이 다 . Fig . 11 ( a ) 에서 볼 수 있 듯이 , Pseudo - lane - out 이 1 . 2 m 인 경우 에 가상 차선 경로 를 이용 하 는 횡 방향 이 동거리 가 증가 함 에 따라 차선 유지 제어 로 변경 되 었 을 때 , 횡 방향 오 차 거리 가 Pseudo - lane - out 이 0 . 5 m 인 것 에 비해 작 은 것 을 확인 할 수 있 다 . 이 는 Fig . 11 ( b ) 에서 확인 할 수 있 듯이 자동 차선 변경 에서 차선 유지 제어 로 넘어간 뒤 에 발생 하 는 횡 가속 도 최대 값 이 감소 하 게끔 해준다 . 즉 , 변경 하 려고 하 는 차 로 중앙 차선 으로 Pseudo - lane - out 을 맞출 수록 부드러운 제어 모드 천 이 가 가능 하 다 . 하지만 차 로 폭 이 2 . 75 ~ 3 . 5 m 로 다양 하 기 때문 에 , Pseudo - lane - out 을 너무 큰 값 을 사용 할 경우 안전 성 을 확보 하 기 어렵 다 . 따라서 Pseudo - lane - out 을 튜닝 변수 로서 사용 할 수 있 다 . 이 때 , Pseudo - lane - out 은 차량 에 장착 되 는 영상 센서 의 차선 이 바뀔 때 오류 발생 범위 와 차선 변경 및 차선 유지 사이 의 천 이 구간 에 따라 발생 하 는 횡 가속도 를 이질감 이 덜 발생 하 도록 고려 하 여 최적 의 값 을 도출 하 는 것 이 바람직 하 다 .