• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.3
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• pp.47-56
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• 1998

본 연구에서 한 지역의 교통안전성을 분석할 수 있도록 교통안전성 지표가 개발되 었다. 연구방법은 회귀분석, 신경망 이론의 적용을 통한 분석, 설문조사였으며 조사지역은 서울시 강남지역이었다. 조사자료는 1996년 교통사고율과 주요 도로설계변수였다. 회귀분석 의 겨로가 8차로 미만의 도로에서는 정지시거가 교통사고 발생을 잘 설명했고 8차로 이상 의 도로에서는 횡단보도의 수가 적절한 설명변수로 선정되었다. 그러나 교통사고 발생에 대 한 설명력이 0.5에도 미치지 못해 심층분석이 요청되어 신경망 이론의 적용이 이루어졌다. 그 결과 교통사고 발생은 회귀분석 결과처럼 정지시거와 횡단 보도수에 관련이 있는 것으로 나타났으며 더불어 접속부의 시거가 중요하게 부각되었다. 한편 사람들의 교통안전성에 대 한 주관적 인식을 알기 위해 설문조사가 이루어졌으며 그 결과 정지시거 외에도 속도의 중 요성이 제기되었다. 이와 같은 분석결과를 근거로 하여 교통안전성 지표가 개발되었으며 지 표 산출에 필요한 평가방법도 정립되었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.10 no.3 s.21
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• pp.41-51
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• 2002

Recently, many studies extracting the geography information using digital aerial image have been implemented. But it is very difficult that automatically recognizing objects using edge detection method on the aerial image, and so that work have practiced manually or semi-automatically. Therefore, in this study, we have removed impedimental elements for recognition using the image which overlapped the significant information bands of brightness-sliced aerial images, then have developed the algorithm which can automatically recognize and extract road information and we will try to apply that method when we develope a system. For this, first of all, we have developed the 'template conformal-transformation moving operator' for automatically recognizing crosswalk area from crosswalk band image and the 'window normal search algorithm' which is able to track road area based on long-side length of crosswalk, so that we have proposed the method that can extract directly the road information from the aerial image.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.311-311
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• 1998

일반적으로 교차로에서의 보행자 사고는 대부분이 횡단보도에서나 횡단보도 주변에서 발생하는 것이 많다. 이것은 운전자의 안전의식부족뿐만 아니라 보행자들이 교통법규를 지키지 않기 때문이다. 교통사고는 운전자나 보행자를 막론하고 안전의식 수준 및 안전시설의 질적 수준과 밀접한 관련이 있다. 특히 횡단보도 위치와 관련한 정지선에 대한 기준이 없어서 횡단보도 전후에 정지선이 2개가 설치된 곳이 많아 차량간의 사고를 유발하고, 보행자는 보행동선을 단축하기 위해 횡단보도 주변횡단이라는 위험한 행태를 유발하지만 이에 대한 연구나 대안제시가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 요인분석법이란 다변량 통계기법을 통해서 사고기록과 형태자료를 분석하였다. 사고기록은 정지선이 2개에서 1개로 변경된 25개 교차로에 대한 보행자와 차량의 유형별, 위치별, 피해정도별 사고기록을 조사 분석하고 행태분석은 현재 정지선이 2개인 곳과 기하구조가 유사한 정지선 1개인 곳을 하나의 쌍으로 해서 모두 8쌍(16개의 교차로 횡단보도)를 조사 분석하였으며, 마지막으로 설문조사를 통해서 보행자의 교통법규 준수와 인식정도에 대한 조사를 통해 보행자들의 인식과 행태조사를 통한 교통법규 준수 정도를 알아보았다. 사고자료의 분석을 통해서 첫째, 정지선이 2개인 교차로는 교차로내 차량사고, 접근부의 후면 추돌사고, 횡단보도에서 보행자사고가, 둘째, 정지선이 1개인 교차로는 유출부 차량사고가 많은 것으로 나타났으며, 행태자료의 분석을 통해서는 첫째, 정지선이 2개인 곳은 횡단보도를 이탈 또는 진입하면서 횡단하는 보행자, 점멸신호에 횡단 시작하는 보행자의 행태와 보행자 신호에 횡단보도를 통과하는 차량, 둘째, 정지선이 1개일 때는 횡단보도를 침범해서 정지하는 차량, 도로에 내려서서 기다리는 보행자가 많은 것으로 나타났다. 마지막으로 설문조사와 행태조사를 종합하면, 보행자들의 인식으로는 약 71%의 응답자와 점멸신호의 의미를 알고, 전체 응답자의 약 58%가 점멸신호에 건너지 않고 기다린다는 응답(교통법규준수)을 했으며, 실제 행태에서는 약 12.4%가 위반하는 것(87.6% 법규준수)으로 나타났다. 보행자들이 응답한 것보다 실제 행태에서는 더 많은 보행자가 교통법규를 준수하는 것으로 나타났으며, 횡단보도를 이용하는데 있어서 횡단보도를 침범하는 차량과 신호시간이 적다는 의견이 많았다.

• Water for future
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• v.46 no.6
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• pp.34-42
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• 2013

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2006.10a
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• pp.86-90
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• 2006

• 전기의세계
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• v.18 no.3
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• pp.40-47
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• 1969

최근 도로시설은 점차 중요성을 띠게되었다. 특히 증대하는 교통사고에 대처하기 위하여 교통안전시설의 정비가 급선무인데 도로조명은 교통안전시설중 가장 중요한 것의 하나여서 도로이용자로 하여금 안전하고 상쾌한 통행을 하게한다. 도로조명은 도로조명의 설치에 의해서 차도및 보도의 도면상황을 밝게하고 또한 교차점, 횡단보도, 도로표식등 그외의 장애물을 정확하게 식별이 되게끔되어야한다. 또한 도로조명의 기준은 주로 도면의 Brightness와 그의 균제도에 의해서 결정되어지지마는 이의 기준은 종래의 관습과 휘도측정의 복잡성으로 인하여 일응조도로 환산해서 표현하고 있으며 충분한 조도를 필요로하는 동시에 도로상호간에 있어서 일관성을 필요로 한다. 구미제국에 있어서는 1965년 C.I.E.의 권고안에 의해서 연구실시단계에 있으며 일본에서는 도로조명에 관한 Jis를 개정하였으나 아직 한국에서는 기준은 커녕, 도로조명자체가 비합리적으로 시설되어지고 있어 우선 대구시에서 주요한 도로에 개시설된 도로조명에 대한 분석과 C.I.E.의 기준에 의한 합리적인 도로조명설계및 고속도로조명에 대한 고찰을 기하고자한다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2008.10a
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• pp.499-505
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• 2008

• International Journal of Highway Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.83-89
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• 2007

When allocating traffic signal at the signalized intersection, minimum green time and clearance time for bicyclists should be significantly considered in order to enhance safety aspects to bicyclists when crossing intersections, especially where intersections with exclusive bicycle paths that are physically separated from pedestrians. In this study, field measurements related to bicycle crossing time, including minimum peen time and clearance time, were collected and analyzed according to bicycles crossing types at the signalized intersections where high rate of bicyclists exists. Three types of bicycle crossing are defined as follows 1) stopping: completely stop before crossing (at least one foot on found) 2) riding: crossing with riding bicycle 3) pulling: crossing without riding bicycles. Minimum green time based on pedestrian speeds should be used as crossing time in this case. For bicyclists, speed of bicycle that is applicable to estimate the minimum green time is in the 1.36m/sec($15^{th}$ percentile) to 1.60m/sec($25^{th}$ percentile) range in case of its stopping. Also it is in the 0.75($15^{th}$ percentile) to 0.87($25^{th}$ percentile) range for pulling at crosswalk. In addition, speed of bicycle to consider for calculating the clearance time is in the 2.51m/sec($15^{th}$ percentile) to 2.79m/sec($25^{th}$ percentile). These values also resulted from $15^{th}$ percentile or $25^{th}$ percentile speeds of riding. The results of this study are expected to be supported in traffic signal allocation process, reflecting bicyclists' characteristics.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.17 no.1
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• pp.67-75
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• 2024

Crosswalks play an important role for the safe movement of pedestrians in a complex urban environment. However, for the visually impaired, crosswalks can be a big risk factor. Although assistive tools such as braille blocks and acoustic traffic lights exist for safe walking, poor management can sometimes act as a hindrance to safety. This paper proposes a method to improve accuracy in a deep learning-based real-time crosswalk detection model that can be used in applications for pedestrian assistance for the disabled at the beginning. The image was binarized by utilizing the characteristic that the white line of the crosswalk image contrasts with the road surface, and through this, the crosswalk could be better recognized and the location of the crosswalk could be more accurately identified by using two models that learned the whole and the middle part of the crosswalk, respectively. In addition, it was intended to increase accuracy by creating a boundary box that recognizes crosswalks in two stages: whole and part. Through this method, additional frames that the detection model did not detect in RGB image learning from the crosswalk image could be detected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.931-934
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• 2016

본 논문에서는 횡단보도의 보행자와 차량 간에 효율적인 도로 사용을 유지하면서 횡단보도 사고의 많은 부분을 차지하는 야간 횡단보도 보행자 사고를 센서, 카메라, 투광기 및 네트워크를 활용하여 사전예방하고 사고 발생 시 이를 적극적으로 추적하고 후속 조치를 취할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 보행자가 횡단보도에 진입하였을 때 보행자에게 조명을 비추어 보다 먼 거리에서 운전자가 용이하게 식별을 할 수 있으며, 횡단보도 내 사고 발생 시 관제 센터에서 현장 정보를 수신 받아 상황에 맞춰 대응할 수 있는 환경을 제공한다.