• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.3
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• pp.59-72
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• 1998

교통신호기는 다양한 교통 통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로써, 교통소통에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치 및 미설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구 는 교통안전시설실무편람에 제시된 9가지 신호기 설치기준중 보행자 신호기 설치 기준에 대하여 국내 도로상황 및 보행자 특성 등에 맞는 새로운 설치기준을 제시하는데 목적이 있다. 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신호기가 설치되었을 경우를 가정하여 설정하였으며, 보행자 신호기 설치를 위한 차량 교통량과 보행자 교통량을 도로폭 관련 차로수별로 도출하였다. 왕복 2차로 도로인 경우 차량 교통량은 시간당 990대, 4차로인 경우 420대, 6차로인 경우 120대를 보행자 신호기 설치를 위한 최소 차량 교통량 기준값으로 하고, 차로수에 무관하게 보행자 교통량은 시간당 150명을 최소 기준값으로 제시하였다. 또한 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 그래프로 작성하여 실무자의 편의를 도모하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1302-1304
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• 2015

컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.408-408
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• 1998

교통신호기는 다양한 교통통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로서, 교통소통과 안전에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구는 교통안전시설실무편람에 제세된 9가지 신호기 설치준거 중 보행자 신호기 설치 준거에 대하여 국내도로상황 및 보행자 특성에 맞는 새로운 설치준거를 제시하는데 목적이 있다. 교통운영 측면에서 보면, 보행자 신호기는 보행자가 도로를 횡단하는데 적절한 간격을 찾을 수 없을 때 인위적으로 횡단간격을 만들어 주기 위한 교통제어시설이다. 따라서 보행자가 횡단보도에서 최대로 대기할 수 있는 시간을 기준으로 설치 여부를 결정하는 것으로 가정하고, 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신회가 설치되었을 경우 한 주기에서 녹색시간을 감한 시간으로 가정할 수 있다. 무신호 횡단보도 현장조사를 통하여 보행자 횡단행태, 횡단보행속도, 보행자 대기시간 등을 분석하였다. 차량의 간섭에 의한 보행자 회단간격과 차량 교통량과의 관계를 도출하고, 보행자 간섭에 의한 차량 교통량과 보행자 교통량과의 관계를 도출하였다. 결론적으로 차로수별로 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 구분하여 보행자 신호기 설치준거(안)을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.329-330
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• 2007

지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.1-4
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• 2019

최근에 딥러닝 기술을 적용한 보행자 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구자들은 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대해 지속적으로 연구하여 성능을 꾸준히 상승시켰다. 그러나 대부분의 연구는 다중 스케일 보행자가 분포되는 저해상도 영상에서 보행자를 제대로 검출하지 못하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Faster R-CNN구조를 기반으로 하여 새로운 다중 특징 융합 레이어와 다중 스케일 앵커 박스를 적용하여 보행자 오검출율을 줄이는 MS-FRCNN(Multi-scaleFaster R-CNN)구조를 제안한다. 제안된 방식의 성능 검증을 위해 Caltech 데이터세트를 이용하여 실험한 결과, 제안된 MS-FRCNN방식이 기존의 다른 보행자 검출 방식보다 다중 스케일 보행자 검출에서 medium 조건하에 5%, all 조건하에 3.9% 나아짐을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.9
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• pp.2280-2289
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• 2009

The death rate of pedestrians in car accidents in Korea is about 2.5 times higher than the average of OECD countries'. If a system that can detect pedestrians and send alarm to driver is built and reduces the rate, it is worth developing such a pedestrian detection system (PDS). Since the accident rate in which pedestrians are involved is higher at nighttime than in daytime, the adoption of nighttime PDS is being standardized by big auto companies. However, they are usually using expensive night visions or multiple sensors for their PDS. In this paper we propose a method for nighttime PDS using a monochrome visible spectrum camera. We could verify its superiority in both performance and real?time operation to existing algorithm through tests against video data taken in several different environments.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.2
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• pp.26-33
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• 2015

In this paper, we propose an efficient automatic pedestrian removal system from a frame in a video sequence. It firstly finds pedestrians from the frame using a Histogram of Oriented Gradient(HOG) / Linear-Support Vector Machine(L-SVM) classifier, searches for proper background patches, and then the patches are used to replace the deleted pedestrians. Background patches are retrieved from the reference video sequence and a modified feather blender algorithm is applied to make boundaries of replaced blocks look naturally. The proposed system, is designed to automatically detect object and generate natural-looking patches, while most existing systems provide search operation in manual. In the experiment, the average PSNR of the replaced blocks is 19.246

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.9
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• pp.77-85
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• 2011

In this paper, we propose an region segmentation and texture based feature extraction method which split the pavement and roadway from the camera which equipped to the visually impaired person during a walk. We perform the hough transformation method for detect the boundary between pavement and roadway, and devide the segmented region into 3-level according to perspective. Next step, split into pavement and roadway according to the extracted texture feature of segmented regions. Our walking assistance system use rotation-invariant LBP and GLCM texture features for compare the characteristic of pavement block with various pattern and uniformity roadway. Our proposed method show that can segment two regions with illumination invariant in day and night image, and split there regions rotation and occlution invariant in complexed outdoor image.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1064-1065
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• 2017

트레드밀 인터페이스는 사용자의 보행 모션을 인식하여 가상세계를 네비게이션 할 수 있는 보행 플랫폼이다. 특히 작은 보행 영역을 가지는 트레드밀의 경우, 보행자 속도 예측 방법에 의해 더욱 효과적인 지면 모션의 생성이 가능하다. 본 연구에서는 착용형 압력 센서로 부터 측정되는 족부 압력 데이터를 기반으로 하는 보행속도 예측 방법과 트레드밀 제어 방법을 제시하고자 한다. 속도 예측은 지면 반발력 데이터 중 압력중심의 변화 속도를 통해 도출되며, 예측된 속도를 트레드밀 속도 제어에 안정적으로 적용하기 위한 피드포워드 제어 방법을 제시한다. 또한 족부 압력 데이터 측정이 가능한 자율 제어 트레드밀 시스템 구현과 보행 실험 과정을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.164-166
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• 2014

본 논문에서는 HOG 기반 보행자 검출 및 추적에서, HOG feature의 슬라이딩 윈도우의 수와 피라미드 층 수가 알고리즘의 수행속도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 윈도우의 수와 피라마드 층 수를 줄이는 방법을 제안하여 전체적인 보행자 검출 및 추적 속도를 증가시키고자 한다. 구체적으로, 제안하는 알고리즘은 검출 단계에서 색상의 선명도를 이용하여 관심 영역을 프레임 내에 지정함으로써 슬라이딩 윈도우의 수를 줄이고, 부가적으로 피라미드 층 수 또한 줄어들어서 보행자 검출 속도를 향상시킨다. 그리고 추적 단계에서는 보행자로 검출된 윈도우의 색상 정보를 이용하여 검출된 보행자를 빠르고 정확하게 추적하는 하는 방법을 제시한다.