본 논문에서는 최근에 잦아지는 교통사고를 방지하기 위해 현재 교통시스템의 문제점을 인식하여 개선하고, 기존 교통 시스템을 지능화시킴으로써 보행자 안전을 제공하고자 기술적인 면을 추가하여 지능적 교통안전 시스템을 설계한다. 기존의 신호등과 횡단보도 대신 보행자와 운전자를 통제하는 바리케이트를 설치하였으며, 바리케이트 앞면에는 LED의 점등 카운터를 통해 교통 시스템을 구축하였다. 또한 진입 차량 속도를 측정하여 측정 속도 이상 초과 시 차량을 통제하는 속도 감응형 개폐시스템을 도입하였다. 본 논문은 지능적 교통 시스템을 도입하여 보행자 및 운전자가 무의식 속에 유발시키는 사고를 방지하고자 보완하였다.
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.
최근 보행자와 차량의 항법 정보(위치, 속도, 자세, 방위각, 등)는 기존의 편의(convenience) 목적의 활용뿐 아니라 안전(safety) 보장을 위한 기반 정보로 활용되고 있으며 이에 대한 원천기술 및 활용기술의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 고에서는 인프라 기반 및 센서 기반의 다양한 보행자/차량용 항법 기술과 항법용 융합 필터 기술을 설명하고 연구사례를 살펴보고자 한다.
본 논문은 보행자와 자동차 운전자에게 안전관련 메시지를 시각 및 청각적으로 전달하고 횡단보도 자체의 시인성을 조명을 통해 개선할 수 있는 요소들로 구성된 '횡단안전 지원시스템'의 설치 전 후에 대한 효과 평가를 수행하였다. 효과 평가는 시스템 설치 전 후별 주행속도, 보행자의 좌 우 살핌 빈도 분석을 통해 시스템 설치 전 후의 안전성 향상도를 평가하였다. 횡단안전 지원시스템의 설치 전 후의 차량 주행속도는 주 야간 모두 감소하였으며 보행자 행태를 조사한 결과 주간에는 횡단 전 또는 횡단 중 좌 우를 보는 빈도의 비율이 설치 전 27.9%에서 설치 후 62.9%로 개선되었고, 야간에는 설치 전 36.0%에서 설치 후 58.7%로 개선되어, 횡단안전 지원시스템의 설치 후 보행자의 안전의식이 향상된 것을 확인하였고 보행자 행태에 긍정적인 영향을 주어 보행자의 안전을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 CA(Cellular Automata)이론을 기반으로 행위자기반(agent-based) 보행시뮬레이션 모델을 개발하고, 개발된 모델을 보행시설 설치 실험에 적용하여보는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 보행교통류에 CA이론이 적용된 모델을 검토하고, Fence라는 보행시설이 보행자의 통행속도에 미치는 영향을 분석하기 위해 실험을 계획하고 CA보행자 모델을 구축하였다. 구축된 CA보행자 모델은 초기화, 보행자 발생 유입, 측방이동, 전방이동의 하위모델로 구성되어 있다. 실험결과 Fence를 설치했을 때의 보행속도가 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 또한, Fence의 설치는 매우 혼잡한 상황에서보다 적당한 혼잡상태에서 더 큰 것으로 분석되었다.
본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.
마이크로셀 시스템에서 트래픽(통화량) 성능은 가입자(사용자)들의 이동성에 민감한 영향을 받는다. 셀 내 체류시간 및 채널점유시간은 이동 속도 및 방향의 추계적인 변화에 의하여 특성지어진다. 셀 내 체류시간은 채널점유시간과 같은 통화량 성능을 분석하는데 기초적으로 이용되는 중요한 정보를 제공한다. 차세대 이동통신 네크워크로 진화해 가는 과정에서 증가하는 사용자들의 접속요청을 수용하고 주파수 효용도를 높이기 위하여 셀의 크기는 매우 작아진다. 셀의 크기가 작아질수록 통화량 성능은 사용자들, 특히 보행자들의 가변적인 이동성에 더욱더 영향을 받게된다. 단순화된 모형을 이용한 기존연구는 제2세대 이동통신에서는 수용할만한 정확성을 보였으나, 통화량 분포의 변화가 시간적으로 크고, 보행자의 이동성에 영향을 많이 받는 picocell (피코셀)의 특성을 적절히 반영하지 못하여 성능분석의 정확성을 기대하기 어렵다. 보행자의 가변적인 이동성을 수리적으로 분석하기 '위하여 랜덤 웍 (random-walk)모형을 적용하여 기존의 연구보다 개선시킨 확률모형을 제안한다. 제안된 모형으로 추계적 상관관계가 있는 보행자 이동성의 가변적 특성을 분석할 수 있다. 주요 통화량 성능지표를 제안된 모형으로 분석하였다.
본 연구에서는 보행신호시간에 대한 국내 외 사례 분석 광범위한 보행자특성조사, 보행신호시간 운영방법에 대한 설문조사 등을 통해 보행자수요, 보행자특성 및 주변지역 특성 등을 고려한 보행신호시간 산정식을 제안하였으며, 실제 현장 자료를 이용하여 현재의 보행신호시간과 본 연구의 제안식에 의해 산출된 보행신호시간을 비교, 분석하였다. 보행자특성조사는 횡단보행속도와 인지반응시간에 대해 실시하였다. 서울시 총 16개 지역을 선정하여 토지이용, 도로 폭, 연령, 개인/그룹, 성별에 따라 자료를 수집하였다. 분석결과 서울시 보행자의 평균 횡단보행속도는 1.30m/s, 15th percentile속도는 1.11m/s로 나타났다. 인지반응시간은 평균 2.24초로 조사되었다. 횡단보행속도는 토지이용. 도로 폭, 연령, 개인/그룹, 성별에 따라 차이가 있었고, 인지반응시간은 도로 폭, 연령, 개인/그룹에 따라 차이가 있었다. 또한 각 분석결과에 대한 통계 점정을 실시하여 본 연구에서 조사된 자료의 신뢰성을 확보하였다 따라서 이 자료들은 추후 관련 연구에 기본 자료로 활용이 가능할 것이다. 보행자특성 현장조사 및 보행자 설문조사 분석결과를 종합해 보면 현재의 보행신호시간과 그 운영방법은 개선이 시급한 것으로 분석됨에 따라 본 연구에서는 보행자의 수요, 보행자특성 및 횡단보도 기하구조 등을 고려한 합리적인 보행신호시간을 산출할 수 있는 산정식을 개발하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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