최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
교통사고 중 차대보행자 사고의 원인분석은 차대차 사고에 비해 관련 연구가 미흡한 실정이다. 국내에서도 차대차 사고의 경우에는 실차충돌실험을 통해 많은 자료를 축척하고 이를 체계화하여 다각적인 방법으로 실제 교통사고에 적용하려는 노력이 있으나 차대보행자 사고의 경우에는 아직 시작단계라고 볼 수 있다. 선진국에서는 차대보행자 사고에 대하여 더미를 이용한 실차충돌실험을 통해 많은 모형을 개발하였고, 이를 보행자사고의 정확한 원인분석을 위해 활용하고 있다. 국내에서는 차대보행자 사고의 해석과 관련된 모형이 개발되지 않아 외국의 모형을 그대로 활용하는 것이 일반적이다. 그러나 외국의 모형을 이용하게 되면 차량과 보행자의 체위특성이 다른 경우 왜곡된 결과가 도출될 가능성이 많게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 그 동안 수집된 보행자 사고자료를 이용하여 국내 실정에 적합한 차대보행자 충돌모형을 개발하였다. 그 결과 차량의 속도에 따라 외국의 모형과는 다소 상이한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 외국의 모형 중에서는 차량 및 보행자의 체위 특성이 유사한 일본의 모형과 가장 흡사한 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 수십개의 자료를 이용한 것으로 장래에 보다 폭넓은 자료를 통하여 모형의 신뢰성을 높이는 노력이 필요하다고 판단된다.
연구목적: 일반적으로, 사람들은 일상생활 속에서 자신이 어떻게, 어디서 걷는지 등에 대해 많은 관심을 기울이지 않는 경향이 있다. 하지만, 심각한 화재나 지진이 일어났을 때, 사람들은 가능한 한 빨리 위험지역에서 벗어나려고 노력한다. 만일 사람들이 비상상황에서 의사결정 이론에 근거하여 탈출하게 된다면, 사상 자는 크게 줄어들게 될 것이다. 본 연구는 심리학적인 관점과 인지과학의 관점으로 인간의 행동을 보다 구체적으로 이해하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 유튜브, CCTV 등에서 얻은 비상상황에서의 영상자료를 수집하여 상황별 사람들의 보행 특성을 분류하였다. 연구결과: 비상상황에서의 보행자의 속도나 방향 전환이 평상시와 전혀 다른 특징을 가지는 것으로 나타났다. 재난 발생 시 탈출 방향이 주로 한 방향이기 때문에, 방향전환이 적으며, 평균 보행속도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 분석결과, 평상시에서의 인간의 행동은 살면서 학습한 습관에 기반하지만 비상 상황의 경우, 원초적인 본능에 기반하는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구에서 활용된 방법론과 연구 결과는 비상상황에서 사람들의 보행 행태에 대한 시뮬레이션과 분석에 활용 될 수 있을것으로 판단된다.
최근 교통소통 및 교통안전 제고 측면에서 회전교차로 설치가 장려되고 있다. 비교적 교통량이 적고 보행자가 많지 않은 교차로에 설치되는 회전교차로는 진입속도가 낮고 차량과 보행자간 상충횟수가 상대적으로 적다는 이유로 신호등이 없는 비보호 횡단보도로 운영됨에 따라 보행자에 대한 안전보장이 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 2차로형 4지 회전교차로를 대상으로 차량의 소통과 보행자의 안전을 동시에 고려한 회전교차로 감응식 신호미터링 알고리즘을 개발하였으며, 3개 운영 시나리오(고정식 보행신호, 차량 신호미터링, 차량 및 보행자 신호미터링)에 대해 VISSIM을 활용하여 개선효과를 분석하였다. 분석결과 회전교차로에 고정식 보행신호를 설치하여 운영할 경우 차량 당 평균지체는 전체적으로 증가하는 것으로 분석되었으며, 특히 총 진입교통량 3,800대/시에서 최대 51.4초/대로 42.5%까지 증가하였다. 반면 보행자 Push Button과 차량 신호미터링을 접목하여 신호미터링을 운영할 경우 차량 당 평균지체는 총 진입교통량 3,000대/시에서 최대 40.6초/대로 42.7%까지 감소하였다.
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
현재 우리나라 고령자의 보행사고건수는 전체 보행자 사고건수의 25.9%를 차지하고 있고 이중 고령자 사망사고는 57%에 달한다. 향후 다가올 고령사회를 대비하여 이러한 고령자 사고를 줄이기 위한 다양한 노력이 필요하다. 본 연구는 3차로 무신호 일반로 구간내 횡단보도지역에서 고령자와 비고령자의 횡단단계에 대한 이동행태지표를 정의, 조사 및 분석한 연구이다. 유의성 분석 결과, 고령자와 비고령자의 이동 행태상 몇 가지의 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 접근차량의 존재유무에 따라 고령자와 비고령자 간에 횡단보도 접근시간, 횡단보도 대기시간, 횡단보도 연석에서의 시선수, 횡단하면서의 시선수애 대한 통계적 차이가 존재하였다. 둘째, 횡단 보도 횡단시간의 경우 고령자는 비고령자의 1.16배가 더 소요되고, 고령자의 보행속도는 비고령자의 84.4%의 수준이다. 셋째, 보행수는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.12배가 많았고, 보폭의 크기는 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준을 갖는 것으로 확인되었다. 넷째, 고령자는 횡단을 위해 대기하는 동안 연속된 차량의 차두간격이 비고령자 대비 1.67배 이상 크게 요구하고 있었다. 이러한 주요 분석 결과는 고령자 횡단 시설 및 도로설계 등에 기초적인 자료로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Pedestrians involved in traffic accidents manifest unique trajectory characteristics depending on the collision speed, vehicle configuration, and pedestrian postures. However, the existing analytical models for pedestrian movements do not fully include the rotational characteristics of the pedestrians because they assume a two dimensional parabolic trajectory. This faulty assumption in the development of these models limits their applicability and reliability This study investigated the pedestrians movement at collision by computer simulation. The simulations are carried out by using HADYMO, which is a special simulation software system for dynamic movement analysis. Vehicles and pedestrians are modeled and verified via real crash worthiness experiments. Simulations are performed for various collision speeds, vehicle configuration, and pedestrian postures. Since the simulation uses multi-body dynamics, It can express irregular phenomena of the bodies quite well. The results can be exploited for vehicle design and traffic accident reconstruction.
바닥의 미끄럼 저항은 보행자 안전을 위해 반드시 필요한 성능이다. 본 연구는 실제 인간의 미끄럼과 잘 대응하는 미끄럼 시험장치를 개발하기 위한 기초적 연구로서, 지면 마찰력(RCOF)과 표면 거칠기(Rz) 및 3가지 미끄럼 저항계수(C.S.R, BPN, SCOF) 간의 상관성을 분석하였다. 보행 속도가 증가할수록 보간 거리, 보폭, 분당 보행 수 모두 증가하며, 보행 속도와 RCOF 간에는 유의한 상관성이 있었다. 그러나 RCOF와 각 미끄럼 저항계수 간에는 상관성이 거의 없기 때문에 RCOF만으로는 바닥의 미끄럼 저항 특성을 파악하기 힘들다.
본 연구의 목적은 실외 보행 실험 시 사용하기에 간편한 가속도계를 이용하여 보행 이벤트를 자동으로 검출하는 알고리즘을 개발하고 검증하는 것이다. 개발된 알고리즘은 신발의 발등에 부착된 3축 가속도계의 가속도의 총합과 보행 진행 방향(x축) 가속도를 이용하였다. 가속도 총합은 착지 시점의 검출에, x축 가속도는 이지 시점의 검출에 각각 사용되었다. 7명의 피험자가 느린 보행 속도 선호 보행 속도 빠른 보행 속도로 보행 실험을 수행하였고, 개발된 알고리즘의 검증을 위해 지면반력기를 포함한 3차원동작분석시스템과 동시에 실시되었다. 지면반력기를 이용한 보행 시점을 기준으로, 기존에 발표된 동작 자료만을 이용한 알고리즘을 통하여 얻어진 보행 시점도 함께 비교 하였다. 그 결과, 고안된 알고리즘의 정확도는 지면반력기를 이용한 값에 평균, 착지시점은 $22.33{\pm}17.45ms$, 이지시점은 $26.82{\pm}14.78ms$의 차이가 났고, 그 오차의 패턴이 일관적으로 20ms가량 먼저 검출되는 경향이 있었다. 일반적으로 트레드밀 실험에서 많이 사용되는 동작데이터를 통한 보행 시점의 비교에서도 크게 차이를 보이지 않았다. 그러므로 개발된 알고리즘은 실외 실험의 보행 시점 검출에 이용할 수 있을 것으로 판단된다. 추후 연구로는 현재의 가속도계만으로 보행 시점뿐 만아니라, 중력가속도 성분을 제거하여 보행 공간변인의 추출이 필요할 것이다.
본 연구에서는 시공간점유량을 이용하여 기존의 평가지표보다 더욱 합리적으로 보행자의 안전성 평가가 가능한 새로운 지표의 개발을 시도한다. 기존연구에서 자동차 교통량에 보행자 교통량을 곱하여 보차교착도라고 부르고 있고, 이것은 주민의 안전감과 밀접한 상관이 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 보차교착도에는 자동차의 속도개념이 누락되어 있으며, 통상 자동차의 속도와 안전감과 상관이 높은 것을 볼 때 아직 불충분한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 시공간점유량이라는 개념을 이용하여 시공간노출량이라는 새로운 개념을 만들어내며 서울의 41개의 보차혼합공간에서 조사된 실제 데이터를 갖고 분석해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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