본 연구는 횡단보도 보행자 신호등의 녹색점멸신호 시작시점에 대하여 선호도 및 안전성을 조사 분석하고, 현행 보행자신호등의 운영 기준과 적용 방법 그리고 대안으로 제시되고 있는 국내 외 방안들에 대해 검토하여 최적의 개선방안을 도출하기 위해 시행되었다. 현재 많은 보행자들이 녹색점멸신호에 대한 이해가 부족한 가운데 도로의 횡단을 무리하게 시도하며 교통사고에 노출되고 있고, 점멸신호시 횡단하는 동안 불안감을 느끼고 있는 것으로 조사되어 보행신호등의 새로운 체계가 마련되어야 함을 시사하고 있다. 설문조사 결과, 보행자들은 현재 점멸신호가 너무 빨리 시작되고 있다고 응답하였고, 1/2 시점에서 점멸신호가 시작하는 방식을 선호하였다. 점멸신호 시작시점에 따른 보행자 위치별, 보행자의 정지위치별, 보행섬 설치 고려시 각각의 안전성 검토결과에서도 1/2시점 방식이 가장 안전한 것으로 나타났다. 현장실험 결과, 현행방식과 비교해 1/2 또는 2/3 시점 방식에서 점멸신호시 횡단을 시작하는 보행자 비율이 유의하게 줄어드는 것으로 나타났다. 그러나 녹색점멸신호를 2/3 시점에서 제시한 경우 적색신호에 횡단보도에 남아있는 보행자의 비율이 급격히 증가하는 것으로 나타나, 1/2 시점 방식이 가장 안전한 방법인 것으로 나타났다.
보행 교통사고를 예측하기 위해서는 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행량은 차량 통행량에 비해 측정에 어려움이 있다. 기존 연구는 직접 조사, 가구통행실태조사 등을 통해 추정하였지만 이는 많은 비용과 시간이 소요되며 정확도가 떨어진다. 이에 본 연구는 적은 시간과 비용으로 실시간으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 스마트폰을 활용한 모바일 cctv를 대안으로 제시하였다. 본 연구는 사고로 발전할 수 있는 보행자-차량간 상충을 보행사고 노출로 정의하였다. 대구 동성로 일대의 40개 구간에 모바일 cctv를 설치한 후, 수집된 데이터를 활용하여 음이항 회귀분석을 통해 보행사고 노출을 추정한다. 분석 결과 보행사고 노출 변수들도 통계적으로 유의한 결과를 보인다. 분석 결과를 통해 보행사고 노출 추정 모형을 개발하였고, 이를 통해 잠재적으로 보행사고 발생할 수 있는 구간을 도출하는 것에 활용될 수 있음을 보여준다.
최근 보행자 행태를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석이 가능하게 되었다. 차량 분석과 유사하게 보행자 행태 중 가장 빈번히 사용되는 것은 보행속도로 이는 횡단보도 보행자 녹색시간 산정과도 매우 밀접한 관계가 있다. 또한 보도의 밀도를 산정함에 있어서 보행자 속도는 중요한 역할을 담당한다. 이에 본 논문에서는 횡단보도의 보행자 속도를 실측하고, 이를 기반으로 미시적 시뮬레이션인 VISSIM의 주요 파라메타인 보행속도를 이용하여 역삼역 일대의 보행실태를 점검해 보았다. 분석에 사용된 보행속도 실측자료는 서울시 16개 횡단보도에서 조사되었으며, 연령별로 일반인(64세 이하)과 노인(65세 이상)을 구분하여 분석하였다.
본 연구는 보행자가 반대방향 도로횡단을 위한 간격을 찾기 위해 대피해 있을 수 있는 중앙분리대 대기공간이 설치되어 있는 비신호 횡단보도에서 확률적 모형을 토대로 보행자 횡단용량모형식을 개발하는 것을 목적으로 한다. 횡단보도에 접근하는 교통류의 차두시간 분포를 Erlang분포로 가정하고 간격수락이론을 이용하여 보행자 최대 통과교통량을 산출할 수 있는 방법론을 개발하였다. 분석 대상도로의 차로수는 왕복 2, 4, 6차로를 기준으로 Erlang 계수가 1, 2, 3인 분포를 사용하여 각 Erlang 계수별 모형식을 개발하였다. 모형식에 의한 보행자 용량은 접근교통량이 증가할수록 횡단가능 보행자수는 감소하고, 차로수가 커질수록 보행자용량은 감소하는 결과를 보였다. Erlang 계수는 교통량 수준과 밀접한 관계를 가지고 있으므로 보행자용량은 Erlang 계수값이 커질수록 감소하는 패턴을 나타냈다. 본 연구의 결과는 횡단보도의 보행자신호등 설치기준 및 보행자 대기공간을 제공해주는 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단되고, 특히 로타리교차로같이 차량중심의 연속성 진행흐름의 도로시설에서 보행자 안전시설의 설치기준으로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
정확한 보행자 지체 모형은 보행자 중심의 신호교차로 평가에 있어 핵심 요소이다. 신호화된 보행자 횡단보도에서 녹색시간동안 보행자 횡단 행태는 매우 다양하며, 보행자의 도착 행태는 임의도착과 보행군으로 구성된다. 따라서 정확한 보행자 지체를 산정하기 위해서는 보행자의 횡단과 도착 행태가 고려되어야 한다. 이러한 필요성에도 불구하고, 도로용량편람(HCM)은 보행자 도착과 횡단 행태를 반영하지 않은 간략한 보행자 지체모형을 권고하고 있다. 이러한 이유로, 보행자 중심적인 신호교차로의 설계 및 운영에 대한 의사결정을 위해서는 다양한 신호화된 단일 횡단보도 및 신호교차로에 적합한 보행자 지체 모형이 요구되고 있다. 본 연구에서는 보행자의 도착과 횡단 행태를 기반으로 새로운 보행자 지체모형을 제시한다. 제안되는 모형은 신호화된 단일 횡단보도 보행자 지체모형과 신호교차로 보행자 지체모형으로 구성된다. 단일 횡단보도 지체모형은 보행자 녹색시간 동안 보행자 횡단 행태를 기반으로 개발되었다. 신호교차로 지체모형은 보행자 횡단과 보행군 도착 행태를 기반으로 개발되었다. 수치 모의실험을 통한 평가결과, 제안되는 지체모형은 다양한 보행자 횡단과 도착 행태를 고려하기 때문에 HCM 모형의 과대/과소추정 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는 지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를 파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는 지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
본 논문은 특징 정보 예측을 통한 빠른 보행자 검출 기법을 제안한다. 다양한 크기의 보행자를 검출하기 위해 보행자 모델의 크기나 입력영상의 크기를 변화시킨다. 보행자 모델의 크기를 변화시킬 경우 크기별 모델이 필요하며, 보행자 모델의 크기의 축소시키는 경우 모델 정보를 손상시킨다. 보행자 모델의 다양한 크기별 보행자의 특징을 추출해야 하므로 보행자 특징의 추출은 전체 수행시간 중 가장 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문은 영상 크기에 따라 특징 추출을 반복하지 않고 입력영상에서 얻어진 특징 정보의 예측을 통해 보행자 검출의 특징추출을 수행한다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 채널을 가진 ChnFtrs 특징 및 Adaboost 알고리즘을 사용과 학습과 실험을 위한 영상으로 INRIA 보행자 DB를 사용하였다.
오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 근전도 신호를 이용하여 보행주기에 따른 패턴 및 특징을 시간영역과 주파수영역으로 나누어 분석하였다. 보행주기를 입각기와 유각기로 나누어 평지보행과 계단보행 실험을 실시하여 그 결과를 분석하였으며, 이때 시상면에서의 하퇴부 각도와 대퇴사두근과 대퇴이두근의 근전도 신호를 대상으로 하였다. 하퇴부의 기울기는 모든 보행에서 HS일 때 가장 큰 기울기 값을 나타내었으며, TO일 때 가장 낮은 값을 나타내었다. 시간영역에서의 근전도 분석은 모든 보행에서 보행주기에 따라 IEMG가 일정한 패턴을 보였으며, 보행 종류 및 주기 판단에 가장 용이할 것으로 판단된다. 주파수영역에서의 분석은 시간에 따른 주파수 분석이 가능한 STFT법을 사용하였으며, 기울기센서를 이용하여 보행주기를 구분하고자 하였다. 또한 STFT한 결과를 스펙트럼으로 나타내어 분석하였으며, 모든 보행에서 입각기가 유각기보다 더 높은 주파수를 가지는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 근전도와 시상면에서의 하퇴부 기울기를 이용하여 보행주기 판단 및 분석의 가능성을 확인하였으며, 이를 활용하면 하지 절단환자의 보행의지를 판단하여 의족제어 및 효율적 재활에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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