• 한국기계가공학회지
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• 제6권3호
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• pp.71-76
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• 2007

The fatalities of pedestrian account for about 40.0% of all fatalities in Korea 2005. Vehicle-Pedestrian accident generates trajectory of pedestrian. In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables. The variables that influence trajectory of pedestrian can be classified into vehicular factors, pedestrian factors, and road factors. Vehicular factors are the frontal shape of vehicle, impact speed of vehicle, the offset of impact point. Many studies have been done about the relation between impact speed and throw distance of pedestrian. But the influence of the offset of impact point was neglected. The influence of the offset of impact point was analyzed by Working Model, and the trajectory of pedestrian, dynamic characteristics of multi-body were analyzed by PC-CRASH, a kinetic analysis program for a traffic accident. Based on the results, the increase of offset reduced the throw distance of pedestrian. However box type vehicle just like bus, the offset of impact point did not influence the throw distance of pedestrian considerably.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2189-2196
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• 2014

본 논문에서는 자동차용 컴퓨터 비전 알고리즘을 고속으로 처리하기 위해 VLIW 보조프로세서를 설계하였다. VLIW 보조프로세서는 8단 파이프라인 구조로 1개의 사이클에 4개의 명령을 처리할 수 있으며, 보행자 인식을 위한 36개의 정수 및 부동 소수점 명령어 집합을 갖고 있다. 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300-MHz이며 약 210,900 게이트로 구성되며 예상 연산 성능은 1.2 GOPS 이다. VPE와 8개의 VLIW 코어로 구성된 비전 프로세서 시스템은 25~29 FPS의 보행자 검출 성능을 가진다. VLIW 보조 프로세서는 높은 검출 속도와 호스트 프로세서와 느슨한 결합 특성으로 다양한 비전 분야에 응용 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.468-474
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• 2019

우리나라는 2018년 OECD 회원국 가운데 인구 10만명 당 8.4명으로 35개국 중 4위로 높은 사고율을 보이고 있으며, 그 중 어린이나 고령자와 같은 교통약자의 사망률은 42.2%로 OECD회원국 중 가장 높은 수준에 있다. 이에 어린이 및 노인 등 교통약자에 대한 보행 중 교통사고를 감소시킬 수 있도록 기존에 설치된 수동적인 교통안전시설물에서 보행자 및 운전자를 감지하고 차량과 보행자간에 정보를 인지하여 상호 인식하는 ICT기반 능동형 교통시설물 개발하였으며, 본 연구에서는 관련 문헌 검토 및 교통사고분석시스템 자료를 이용하여 스쿨존 및 고령자와 같은 교통약자의 사고 발생 시 사고요인을 분석하였으며, 교통사고 특성 분석 등을 통하여 교통약자의 보행 중 교통사고 저감을 위한 맞춤형 교통안전시설물을 개발하였다. 또한, 테스트베드를 설치하여 교통안전시설물의 시인성 측정을 통해 주행 중 전방주시빈도 및 차량주행속도를 측정하였으며, 속도감속에 따라 보행자사고 중상률을 예측하기 위하여 한국교통안전공단에서 실행한 속도별 "자동차 대 보행자 인체모형" 충돌실험모델을 적용한 결과, 시설물 설치 후 중상가능성은 4.6%로 크게 감소됨을 예측하였다. 이와 같이 테스트베드를 통해 교통안전시설물의 시인성 및 차량통행속도 저감 효과를 검증하였고, 보행자대 차량사고의 중상률을 예측하여 상호인식 교통안전시설물을 효과검증을 시행한 결과, 상호인식 교통안전시설물을 설치함에 따라 교통약자의 교통사고에 대한 저감효과를 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-17
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• 2022

우리나라 교통사고 사망자 중 보행 중 사망자가 높은 비율을 차지하고 있으며, 정책적으로 보행안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 보행자 교통사고가 많이 발생하는 신호교차로에서 보행환경 개선을 위하여 다양한 보행자 중심의 교통신호 운영기법 개발이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 잔류보행 기반 시간대별 보행신호 운영기법을 연구하였다. 본 연구에서는 보행수요와 잔류보행자가 증가하는 시간대에 한해서 보행신호시간을 더 늘려서 운영하는 잔류보행기반 시간대별 보행신호 운영기법을 현장에 적용하였으며, 제안한 보행신호 운영기법 적용에 따른 안전성의 차이를 통계적으로 분석하였다. 분석 결과, 현시 단위 잔류보행자율은 적용 전 20%(3.3명), 적용 후 8%(1.4명)으로 감소하였으며, 적색신호 시 횡단보도 내 잔류하는 잔류보행자율이 12%(1.9명) 감소하고, 그리고 잔류보행자의 위치는 적용 전 5.2m에서 적용 후 1.9m로 3.3m 감소하는 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.692-699
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• 2008

본 논문은 보행보조기 사용자의 사용자 의지 파악을 통해 보행보조기의 최적 구동 방법을 제시하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로써 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행 의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 퍼지 기반의 알고리즘을 적용한다. 먼저 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도에 대해 퍼지 알고리즘을 적용하였다. 퍼지알고리즘으로부터 나온 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 최적의 보행 시스템을 구축하였다. 이 모든 과정을 실험을 통해 검증하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권5호
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• pp.31-40
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• 2016

최근 전 세계적으로 5G 이동통신 표준화 및 연구개발이 시작되었다. 기존의 4세대까지의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 최근에는 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 서비스도 점차 중요해지고 있다. 이동 중인 차량 내에서 일반 사용자들은 차량외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량내 이동 핫스팟 네트워크(MHN)형태로 서비스를 받을 수 있다. 최근 5G 이동통신에서는 고속환경(최대 500km/hr)에서도 최적의 서비스 품질을 유지하도록 요구하고 있다. 본 논문에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀의 지원을 위한 이동무선백홀 기술의 동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 MHN 이동무선백홀 기술을 소개한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.23-29
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• 2012

일반적인 실내 보행자 대피모형 및 대피시뮬레이터는 보행자 특성(예, 이동속도, 방향, 기동성, 성별, 나이, 몸무게, 신체사이즈 등)을 고려하여 개개인이 출구까지 대피할 때의 최단거리나 최소시간, 즉, 국지적(local)인 해를 구한다. 따라서 이러한 모델을 이용해서는 대상 공간 전체(예, 건물 전체)의 재실자들이 모두 대피한다고 할 때, 전체 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해를 얻기 힘들다. 본 연구는 건물내의 전체 인원분포를 고려하여 건물 내 재실자들의 총 대피시간을 최소화할 수 있는 전역적인 실내 보행자 최적 대피모형을 제시하고자 한다. 총 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해는 다항식으로 찾기 힘든 문제로, 본 연구에서는 메타 휴리스틱기법 중 유전자 알고리즘을 이용하였다. 다양한 분포 상황을 염색체로 표현하고 해를 반복적 필터링하여 최적에 가까운 대피경로 및 대피시간을 산출하였다. 설계된 알고리즘을 표현하고 실험하기 위해서 CA(cellular automata) 기반의 대피 시뮬레이터를 이용하였으며, 다양한 실내 인원분포에 적용하여 그 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1244-1253
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• 2021

본 논문에서는 보행자 경로 예측 기법을 이용하여 보행자들이 현재 시점 이후로 위험구역으로 진입하는지 사전에 예측하는 방법과 경로 예측 네트워크의 효율적인 간소화 방법을 제안한다. 그리고 임베디드 환경에서 실시간 운용을 위해 작은 네트워크에 대하여 KD(Knowledge Distillation)을 적용하는 방법을 제안한다. 예측된 미래 경로와 위험구역 간의 상관관계를 이용하여 진입 여부를 판단하였으며 작은 네트워크를 학습할 때 효율적인 KD를 적용하여 성능저하를 최소화하였다. 실험을 통하여, 제안하는 간소화 기법을 적용한 모델이 기존 모델과 비교하여 37.49%의 속도향상 대비 미미한 정확도 저하를 이끌어 내는 것을 보여 주었다. 또한, 91.43%의 정확도를 가진 작은 네트워크를 KD를 이용하여 학습한 결과 94.76%의 향상된 정확도를 보임을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.847-856
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• 2016

최근 우리나라는 고도의 경제 성장과 더불어 급격한 도시화로 인하여 인구, 환경, 주택문제가 발생하고 있고, 특히 교통문제는 심각한 사회 문제로 대두되고 있는 실정이다. 현재까지의 교통정책 방향은 차량소통 중심으로 시행되어 온 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 운전자 관점이 아닌 보행자 관점의 교통정책의 필요성을 부각시키고자 한다. 2015년 전체 교통사고 사망자수(4,621명) 대비 보행 중 사망자수(1,795명) 비율은 38.8%로 보행자 교통사고 해결 방안 수립이 요구되고 있다. 횡단보도는 보행자가 안전하게 횡단할 수 있어야 하지만 현행 횡단보도의 폭원 산정 및 정지선 설치위치에 대한 명확한 기준 없이 도로의 폭을 기준으로 설치되어 있다. 특히 보행량이 많은 대학교나 상업시설 주변 지역은 횡단보도 설계 시 보행자 통행을 고려하지 않고 설계되고 있는 실정이다. 횡단보도 녹색시간 동안 수용할 수 있는 보행자 통행량보다 실제 통행량이 많을 경우, 대기 보행자가 주어진 녹색시간 동안 횡단하지 못하거나 주어진 횡단보도 면적을 벗어난 상태로 무리하게 횡단하여 교통 안전상의 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 차량소통 위주의 신호시간 결정, 보행 신호시간 부족, 대로 상에서의 보행자 횡단거리 등 많은 문제점을 내재하고 있는 횡단보도 내 보행자 사고율을 낮추고자 보행자 통행량과 보행속도를 고려한 횡단보도 제원을 산정하고자 한다. 먼저 횡단보도 제원 산정을 위해 횡단보도, 보행자, 정지선에 관한 법규와 기존 연구문헌을 고찰하였다. 기존 횡단보도 제원과 정지선의 문제점을 분석하여 횡단보도 제원 산정을 위한 방법론을 제시하고, 이를 토대로 횡단보도 제원을 산정하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 횡단보도 제원 및 정지선 개선방안은 해당 교통안전시설물 설치 및 기준 정립 시 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.