• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.81-90
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• 2018

본 연구는 부산지방경찰청이 간선도로 교통사고 감소를 위해 '10년부터 '15년까지 실시한 총 29개 구간을 대상으로 도시부 간선도로 제한속도 하향의 효과를 평가하였다. 제한속도 하향 전 후 1년~3년간 발생한 교통사고 통계를 분석한 결과, 교통사고 건수는 3.09%, 부상자수는 8.76%가 감소하여 미미한 것으로 나타났으나 사망자수는 36.73%가 감소하여 제한속도 감소효과가 높은 것으로 분석되었다. 제한속도 하향 전 후 차량 주행속도를 변화를 조사하여 평균 6.31km/h가 감소한 것으로 나타났고, 대부분의 구간에서 평균 주행속도의 변화가 통계적으로 유의하여 제한속도 하향의 효과가 있는 것으로 나타났다. 제한속도 준수율은 10.26%p 증가하여 전반적으로 교통안전이 크게 개선된 것으로 평가된다. 제한속도가 하향된 대상구간 인근 거주자를 대상으로 실시한 설문조사 결과, 응답자의 약 57.9%가 차량의 주행속도 하향을 체감하는 것으로 조사되었지만 이번 사업이 제한속도 노면표시, 교통안전표지 설치 등 차량에 초점을 맞춰 실시되었기 때문에 응답자의 약 25.8%만이 보행안전도가 향상되었다고 밝혔다. 앞으로는 도로굴곡, 보차분리 등 생활도로 주변을 개선하여 보행자 안전까지 고려하는 것이 필요하다고 판단된다. 아울러, 부산 도시부 간선도로 제한속도 하향 구간의 사망사고를 감소시키는 측면에서 분명히 긍정적인 결과를 보이고 있으나 조사대상 29개 구간 중 사고가 증가된 구간이 10개 구간으로 보다 세부적인 분석이 향후 필요하다. 따라서 궁극적으로는 교통실무자가 쉽고, 객관적인 근거를 바탕으로 적절한 제한속도를 설정하여 사고감소 효과를 증대시키는 근거 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.35-42
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• 2021

본 연구에서는 3차원 RGB-D Xtion2 카메라를 이용하여 보행자의 골격좌표를 추출한 결과를 바탕으로 동적인 특성(속도, 가속도)을 함께 고려하여 딥러닝 모델을 통해 사람을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 RGB-D 카메라로 손쉽게 좌표를 추출하고 새롭게 생성한 동적인 특성을 기반으로 자체 고안한 1차원 합성곱 신경망 분류기 모델(1D-ConvNet)을 통해 자동으로 보행 패턴을 파악하는 것이다. 1D-ConvNet의 인식 정확도와 동적인 특성이 정확도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 정확도는 F1 Score를 기준으로 측정하였고, 동적인 특성을 고려한 분류기 모델(JCSpeed)과 고려하지 않은 분류기 모델(JC)의 정확도 비교를 통해 영향력을 측정하였다. 그 결과 동적인 특성을 고려한 경우의 분류기 모델이 그렇지 않은 경우보다 F1 Score가 약 8% 높게 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.179-188
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• 2017

도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서 어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를 통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의 시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제55권2호
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• pp.643-655
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• 2016

본 연구는 내리막 경사의 변화에 따른 노인집단과 젊은 성인집단의 운동역학적 보행분석을 통해, 두 집단 간 보행패턴의 차이를 비교 분석하여 노인들의 운동역학적 측면에서 낙상 요소를 파악하는데 목적이 있다. 20대 건강한 젊은 성인여성집단(yrs: 21.17±1.5)과 65세 이상의 건강한 노인여성집단(yrs: 66.67±1.33)을 대상으로 각각 18명씩 실험 참여자로 선정하였으며 트레드밀 위에서 선호속도로 평지, -7.5°, -15°의 세 가지의 경사조건에서 보행을 실시하였다. 노인집단은 성인집단에 비해 내리막 보행 시 신체중심의 좌우변위가 더 큰 것으로 나타났고(p<.05), 경사에 따라 무릎과 발목 관절의 발목 가동변위는 노인집단이 더 작은 것으로 나타났다(p<.05). 엉덩관절의 가동범위에서는 집단 간 차이가 나지 않았지만 노인집단의 최대 신전 각은 성인집단보다 작은 것으로 나타났다(p<.05). 또한, 내리막 보행 시, 성인집단보다 더 적은 무릎 신전모멘트가 작용한 것으로 나타났다(p<.05). 본 연구 결과 노인들은 내리막 보행 시 낙상 위험에 더욱 노출되고 불안정한 보행을 할 것이라는 예상과 달리 젊은 성인집단보다 더욱 안정적인 보행 전략을 세워서 걷는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 노인들의 보행특성 및 낙상과 관련된 운동역학적 변인을 수집하고, 노인의 낙상을 예방하기 위한 후속연구의 기초자료로서 도움을 줄 것이라 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.437-447
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• 2020

인간수명의 연장에 따라 우리나라도 2018년부터 고령사회에 진입하면서 빠른 속도로 증가하고 있는 노인교통사고가 사회적 문제로 나타나고 있다. 65세 이상 노인 교통사고율은 점점 높아지고 있지만, 이에 대한 교통 안전 정책은 미비한 실정이다. 2014년부터 최근 5년간 노인교통사고 현황 및 노인 운전자 교통사고에 대한 분석을 토대로 크게 3가지 측면에서 감소방안 제시하고자 한다. 먼저, 제도적 측면에서 미국, 영국, 일본처럼 정부기관 내 노인 교통정책 전담부서 설치 및 노인운전면허 제도를 강화하여 체계적인 관리가 필요하여, 환경적 측면으로는 교통약자를 위한 보행시간 및 횡단보도 통행환경을 개선해 나가야 한다. 또한, 인적측면에서는 노인 교통안전교육 강화를 위해 교통안전 전문가를 양성하여 교육의 실효성을 확보하고, 노인운전면허 소지자 안전교육 강화 및 체험식 교통안전시설을 확충하여 노인들에게 실시간 변하는 교통상황에 대처할 수 있는 능력을 향상시켜야 한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.59-66
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• 2018

보행 시 지면에 대한 수직력에 대한 전단력의 비율, 즉 보행자가 사용한 마찰계수(UCOF)는 미끄러짐 발생 가능성 있는 시점을 식별하는데 사용된다. 신발보행은 신발창 두께와 경도, 뒤꿈치 모양, 밑창 문양 등의 신발 디자인이 사용마찰계수를 변화시킬 것이다. 본 연구에서는 보행 시 신발 착용 유무에 따른 사용마찰계수(UCOF) 차이를 분석하기 위해 성인남녀 21명(여자 10명, 남자 11명, 나이: $25.2{\pm}2.3yrs$, 키: $165.6{\pm}7.2cm$, 몸무게: $62.2{\pm}7.8kg$)을 대상으로 보행속도, 지면반력, 사용마찰계수(UCOF) 최대 시점, CoP-CoM-수직선 각도의 차이를 알아보고, 사용마찰계수(UCOF)와의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 첫째, 보행 시 신발 착용으로 인해 체중수용기(제동기)의 더 이른 시점에 사용마찰계수가 최대치에 도달하고, 또 그 크기도 증가한다. 둘째, CoP-CoM의 Tangent 값과 사용마찰계수(UCOF1)와의 상관관계는 오른발 제동 초기시점(UCOF1_h)보다 추진 후기에 발생하는 왼발(다음발) 착지시점(UCOF2_h)에서 더 높은 상관관계를 보여, 제동기 보다는 추진기(다음 발 제동기)와의 연관성을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.561-568
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• 2021

최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.29-40
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• 2008

경찰청 교통사고통계자료에 따르면, 어린이 교통사고사망자숫자는 점차 감소추세에 있으나, 여전히 하루평균 약 1명 이상의 어린이가 사망하고 있는 실정이다. 어린이 교통사고의 유형에 있어서도 어린이 사상자의 $60{\sim}70%$ 이상이 보행 중 사고를 당하고 있고, 보행 중 사고의 대부분은 자동차로 인한 도로횡단 중 사고이며, 특히 무단횡단 사고가 많은 부분을 차지하고 있다. 어린이들이 많이 보행하는 학교주변. 집주변 또는 학교와 집사이의 통학로상의 교통 환경이 매우 열악함을 보여주고 있으며, 학교주변 어린이 통학로상의 교통 환경 개선의 필요성이 강하게 대두되고 있는 측면이다. 이에 대하여 정부에서는 1995년 이후로 학교주변 300m 이내를 어린이보호구역으로 지정하여 교통안전시설물을 설치하고 차량속도를 규제하는 등 교통 환경을 개선하여 어린이교통사고 예방에 노력을 기울이고 있다. 어린이보호구역의 지정에 관한 기준을 조사하고 문제점을 분석함으로서 효과적이고 정량적인 어린이보호구역 지정에 관한 방법을 제시하였다. 어린이의 교통행동특성과 어린이교통사고, 어린이보호구역 내의 교통사고 자료를 분석하여 어린이교통사고의 특성을 파악하고, 어린이보호구역 내 교통사고의 위험요인을 도출하여 각 위험요인별 세부항목을 구분하였다. 각각의 세부항목은 교통사고에 영향을 미치는 정도에 따라 위험등급을 부여하고, 이를 종합하여 어린이보호구역의 지정기준에 관한 방법론을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.97-104
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• 2016

우리나라의 인구 10만명당 차대사람 사망자 수는 OECD평균보다 약 3배 높고, 특히 생활도로에서 60% 이상 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보행자 및 차량의 통행실태 조사를 통해 사고원인을 분석하여 생활도로의 실질적인 안전성 증진방안을 도출하고자 하였다. 최근 보행환경은 우측보행 비율이 증가하고, 보행 중 스마트폰 사용자가 증가하는 등 많은 변화가 일어나고 있다. 통행실태 조사결과, 우측보행이 65%로 높고, 보행중 스마트폰 사용율도 17%로 나타났다. Eye Camera 실험을 통한 운전자의 운전부하량은 생활도로가 도시부 도로에 비해 4배 이상 높게 나타났으며, 속도조사 결과 30km/h이상 주행하는 차량이 62%로 높게 나타났다. 생활도로의 사고특성은 가장자리 통행사고 비율이 전체도로 대비 2.3배 높으며, 우측보행 시 사고가 좌측보행 시에 비해 2.5배 더 많고 우측에서 좌측으로 횡단할 때 더 위험한 것으로 분석되었다. 사고원인은 대부분 안전운전불이행(84.4%)이고, 차량이 좌회전할 때 사고가 우회전대비 2.3배 높고 후진사고의 비율이 14%로 높게 나타났다. 생활도로에서는 운전자가 일반도로에 비해 4배 이상 많은 운전집중력을 가져야하기 때문에 차량을 등지고 보행하거나 부주의한 행동을 하는 것은 사고로 이어질 개연성이 큰 것으로 분석되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.11-17
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• 2008

본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센트로이드 위치 인식 방법을 개선하여 저전력 위치인식 방법을 제안하였다. 기존의 지그비 단말 위치 인식은 3개의 비컨으로부터 받아들여지는 RSSI 값을 활용하는 방법이었다. 그러나 보행자가 노드가 되어 움직일 때, USN 단말의 움직임 속도는 빠르지 않다. 따라서 세 지점 중 한 지점의 RSSI 값을 바로 이전에 받았던 값을 이용하여도 오차 범위는 크지 않다. 이러한 핸드오프를 이용하여 기존 방식보다 약 30%의 전력 이득을 보고, 색상에 의한 노드 영역 검색이 가능한 모니터링 시스템을 구현하였다.