• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.38-46
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 영상을 분석하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 카메라를 자동 제어하여 관심 보행자만을 추적하는 시스템을 제안한다. 다수 물체 영역 검출은 차영상과 이전변환 밀도값을 이용한다. 검출된 다수 물체 영역에서 사람의 구조적 정보와 형태 정보를 이용하여 나무들의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역은 제거되고, 관심 보행자 영역만을 검출하였다. 관심 보행자 추적은 무게중심 차를 이용한 움직임 정보와 k-means 알고리즘으로 구한 세 점의 평균 색상 정보를 이용한다. 원거리 관심 보행자는 인식률을 높이기 위해 줌을 실행하여 확대하고, 관심 보행자의 화면상 위치에 따라 카메라 방향을 자동으로 조정하여 관심 보행자반을 연속적으로 추적한다. 실험 결과, 제안한 시스템은 실시간으로 움직이는 다수 물체를 검출하고, 사람의 구조적 특정과 형태 정보로 관심 보행자만을 검출할 수 있었고, 움직임 정보와 색상정보로 관심 보행자를 연속적으로 추적할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.755-758
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• 2002

보행자 추적은 무인 자동차 시스템, 보안 또는 감시 시스템, 횡단보도 신호제어 시스템 등 실세계의 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 걸어다니는 보행자의 움직임 정보를 이용하여 다수의 보행자를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 보행자의 움직임 정보는 연속된 두 개의 비디오 프레임간의 그레이 레벨 차를 이용하여 추하고, 이를 통하여 물체를 검출한다. 검출된 물체에는 보행자뿐만 아니라 다른 이동 물체가 포함될 수 있으므로 프로젝션 히스토그램(PH: Projection Histogram)을 생성한 후 보행자 유형을 기반으로 PH를 분석하여 보행자를 검출, 추적한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 복잡한 도시 환경 영상에 적용하고 그 성공적인 결과를 보인다.

• 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1975-1976
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• 2006

이족 보행 로봇의 연구는 평지에서의 보행에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 현재는 평지뿐만 아니라 비평지, 경사면, 계단 등과 같은 특수한 상황에서의 보행이 연구되고 있지만 대부분 여러 가지 제약조건이 뒤따르고 있다. 그래서 본 논문에서는 퍼지 시스템과 신경망을 이용하여 이러한 제약 조건을 극복하였다. 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 보행궤적을 생성하였으며, 퍼지 시스템은 로봇의 자세제어를 하는데 이용되었다. 또한 이족 보행 로봇이 로봇 내부 및 외부의 상황을 스스로 인지하기 위해서 자이로, 압력센서, 적외선, 초음파 센서를 이용하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.5
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• pp.151-159
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• 2009

Network models for pedestrian flows have been studied in various ways. However, because of the simplicity and application, a number of researchers prefer the CA Model to analyze pedestrian's complicated behavior. These kinds of models based on Agent are being used as a microscopic analyzing method since it can easily adapt individuals' various characters and movement types. However, because pedestrians' movement can be (easily) effected by where they are and where they head, some models using the same rules have limit when considering pedestrians' every different movement. In this research, homogeneous section is defined as a similar movement type of individuals. With MDPM, we suggest simulation method explaining one-way walk and side-walk which could not be done in past.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.5 s.91
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• pp.57-66
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• 2006

This paper presents new pedestrian signal timings considering pedestrian demand Pedestrian characteristics, and land use which were obtained by Pedestrian characteristics field survey and pedestrian signal operation survey. Pedestrian signal timings suggested were compared to the existing pedestrian signal timings by using real field data. pedestrian characteristics field survey was conducted to collect pedestrian crossing speed data and reaction time data. Sixteen areas in Seoul were selected for the data collection. The average pedestrian crossing speed was 1.30m/sec and the 15th Percentile speed was 1.11m/sec. The average reaction time was 2.24 seconds. Pedestrian crossing speed differs by land use, road width. pedestrian age, sex, and number of Pedestrians. Reaction time also differs by road width, pedestrian age, and number of pedestrians. Statistical testing was performed to secure reliability of the collected data.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.2
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• pp.106-118
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• 2014

The objective of this study is to develop a methodology for evaluating the effectiveness of in-vehicle pedestrian warning systems. Driving Simulator-based experiments were conducted to collect data to represent driver's responsive behavior. The braking frequency, lane change duration, and collision speed were used as measure of effectiveness (MOE) to evaluate the effectiveness. Collision speed data obtained from the simulation experiments were further used to predict pedestrian injury severity. Results demonstrated the effectiveness of warning information systems by reducing the pedestrian injury severity. It is expected that the proposed evaluation methodology and outcomes will be useful in developing various vehicular technologies and relevant policies to enhance pedestrian safety.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.69-77
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• 2008

This article proposes new method for estimating pedestrian quality of service(QOS) that is useful to changing pedestrian environment by examining pedestrian quality of service as well as developing new method that integrate qualitative variables into the estimating indicators for the pedestrian movement right. Based on survey questionnaire addressed to experts group, the obtained data for the indicators were analyzed through Analytic Hierarchy Process(AHP). The results show that pedestrian traffic flow(quantitative figure: 52%), sidewalk geometric(quantitative figure: 16%), sidewalk usage behavior(qualitative figure: 11%) in commercial and business zone pointed out the importance of quantitative indicators such as pedestrian traffic flow, and sidewalk geometric. In addition, the results also show that pedestrian traffic flow(quantitative figure: 30%), sidewalk geometric(quantitative figure : 22%), sidewalk usage behavior(qualitative figure: 20%) indicate the significance of qualitative indicators such as pedestrian's sidewalk usage.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.1
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• pp.100-108
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• 2008

This paper proposes a method of adaptively generating a gait pattern of biped robot. The gait synthesis is based on human's gait pattern analysis. The proposed method can easily be applied to generate the natural and stable gait pattern of any biped robot. To analyze the human's gait pattern, sequential images of the human's gait on the sagittal plane are acquired from which the gait control values are extracted. The gait pattern of biped robot on the sagittal plane is adaptively generated by a genetic algorithm using the human's gait control values. However, galt trajectories of the biped robot on the sagittal Plane are not enough to construct the complete gait pattern because the bided robot moves on 3-dimension space. Therefore, the gait pattern on the frontal plane, generated from Zero Moment Point (ZMP), is added to the gait one acquired on the sagittal plane. Consequently, the natural and stable walking pattern for the biped robot is obtained.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.4
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• pp.250-257
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• 2011

In this paper, we proposed the method detecting multiple pedestrians using motion information and SVM(Support Vector Machine) from a moving camera image. First, we detect moving pedestrians from both the difference image and the projection histogram which is compensated for the camera ego-motion using corresponding feature sets. The difference image is simple method but it is not detected motionless pedestrians. Thus, to fix up this problem, we detect motionless pedestrians using SVM The SVM works well particularly in binary classification problem such as pedestrian detection. However, it is not detected in case that the pedestrians are adjacent or they move arms and legs excessively in the image. Therefore, in this paper, we proposed the method detecting motionless and adjacent pedestrians as well as people who take excessive action in the image using motion information and SVM The experimental results on our various test video sequences demonstrated the high efficiency of our approach as it had shown an average detection ratio of 94% and False Positive of 2.8%.