• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.51-54
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• 2021

본 논문은 차량과 보행자 간 충돌 사고를 예측하는 V2P(Vehicle to Pedestrian) 서비스에서 보행자 휴대기기의 데이터 전송 시점을 동적으로 계산함으로써 불필요한 통신을 감소시켜 에너지 효율을 향상시키는 것을 목적으로 하며, MEC(Mobile Edge Computing) 기반 V2P 서비스를 제안하였다. V2P 서비스에서는 보행자와 차량 간 충돌 가능성을 예측하기 위하여 두 객체의 실시간 GPS 데이터가 요구된다. 이때 보편적으로 보행자에 비해 차량의 이동속도가 더 빠르기 때문에 보행자가 빠르게 이동해 들어오는 주변 차량에 발견될 수 있기 위해서는 자신의 위치에는 의미 있는 변화가 발생하지 않았더라도 차량 이동속도에 맞춘 빠른 주기로 차량 혹은 중앙 클라우드 서버로 자신의 데이터를 송신해야만 한다. 이 과정에서 보행자 휴대폰의 에너지가 급속하게 소모된다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MEC 서버를 배치한 V2P 서비스를 제안하였고, 보행자가 본인의 상태 정보를 활용하여 효율적인 다음 데이터 전송 시점을 계산할 수 있는 동적시점계산 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.409-418
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• 2009

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, a pixel-to-meter conversion factor is introduced which is calculated from camera parameters. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.08m/s. The proposed method also showed promising results for the real video.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.5
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• pp.133-142
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• 2010

Many pedestrian or fire evacuation models have been studied last decades for modeling evacuation behaviors or analysing building structures under emergency situations. However, currently developed models do not consider the differences of visibility of pedestrians by obstacles such as furniture, wall, etc. The visibility of pedestrians is considered one of the important factors that affect the evacuation behavior, leading to making simulation results more realistic. In order to incorporate pedestrian's visibility into evacuation simulation, we should be able to give different walking speeds according to differences of visibility. We improved the existing floor field model based on cellular automata in order to implement the visibility. Using the space syntax theory, we showed how we split the indoor spaces depending on the different visibilities created by different levels of structural depths. Then, we improved the algorithm such that pedestrians have different speeds instead of simultaneous movement to other cells. Also, in order for developing a real time simulation system integrated w ith indoor sensors later, we present a process to build a 3D simulator using a spatial DBMS. The proposed algorithm is tested using a campus building.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.5
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• pp.17-29
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• 2000

본 연구는 지하횡단보도 이용시 계단에서 나타나는 보행자 특성에 관한 연구로써, 교차로에서 횡단보도와 지하보도에서 보행자의 편의성을 정량화한 것이다. 지하보도 계단에서의 보행자특성에 관한 연구, 즉 속도, 밀도와 보행자교통량에 관한 연구는 비디오촬영을 통하여 수집한 자료를 분석하였다. 지하보도나 횡단보도 횡단시 이동 거리, 소요시간, 소요에너지는 보행자특성 분석에서 나온 결과와 직접 시설을 조사한 자료를 이용하여 비교하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 지하보도 계단에서 보행자 속도는 상향이동시의 평균속도는 37.7m/분(또는 0.67m/초)이고, 하향이동시의 평균속도는 46.7m/분(또는 0.77m/초)으로 나타났다. 둘째, 평균 이동거리는 단순횡단의 경우 지하보도는 119m이고, 횡단보도는 78m이다. 대각횡단의 경우 지하 보도는 161m이고, 횡단보도는 111m이다. 평균 소요시간은 단순횡단의 경우 지하보도는 125.6초이고, 횡단보도는 111.3초로 나타났다. 대각횡단의 경우 지하보도는 162.3초이고, 횡단보도는 178.8초로 나타났다. 평균 소요에너지는 단순횡단의 경우 지하보도는 20.2kcal이고, 횡단보도는 4.7kcal이다. 대각횡단의 경우 지하보도는 23.5kcal이고, 횡단보도는 6.6kcal이다. 단순횡단시 지하보도가 횡단보도보다 이동거리는 평균 1.5배 더 길고, 시간은 평균 1.2배 더 소요되고, 에너지는 평균 4.5배가 더 소요된다. 대각횡단시 이동거리는 평균 1.5배 더 길고, 소요시간은 비슷하고, 에너지는 평균 3.5배 더 소요되었다. 본 연구는 기존의 교차로나 가로구간에 지하보도만 설치되어 있는 지점에 횡단보도의 설치여부에 관한 정책결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.1
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• pp.93-102
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• 2023

This study conducted an effect evaluation before and after the installation of a vehicle information guidance system that provides drivers with information about vehicle speed and the presence or absence of pedestrians near pedestrian crossings. There are three types of scenarios: when no information is provided to the driver (S1), when only the vehicle driving speed is provided (S2), and when pedestrians are present on the pedestrian crossing and when both vehicle driving speeds are provided (S3). did. As a result of the survey, the speed reduction rate of the vehicle was found to be about 0.4~0.7km greater in S2 and S3 that provide information to the driver than in scenario S1. In addition, in the scenario S3, the speed reduction rate is 0.2km higher than that in the case where there are pedestrians near the pedestrian crossing, which further reduces the vehicle speed. Statistical analysis also showed that there was a difference in the speed reduction rate of the average vehicle for the three scenarios, and that the speed reduction rate was large in the presence of pedestrians.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.2
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• pp.155-159
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• 2015

In this paper, we propose a method for pedestrian detection in real time video and reducing the calculation time of the HOG features for pedestrian detection. When the pedestrian is detected in real-time image, the next frame is detected by using a previously detected region information. In addition, we used a PSO to detect a pedestrian may appear in a region other than a pedestrian is detected quickly. the performance was measured for MIT, INRIA dataset, showed a performance increase of about 82% than the conventional method.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.841-847
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• 2007

최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.421-429
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• 2015

This paper is about an approach for pedestrian detection and tracking with infrared imagery. We used the CUDA(Computer Unified Device Architecture) that is a parallel processing language in order to improve the speed of video-based pedestrian detection and tracking. The detection phase is performed by Adaboost algorithm based on Haar-like features. Adaboost classifier is trained with datasets generated from infrared images. After detecting the pedestrian with the Adaboost classifier, we proposed a particle filter tracking strategies on HSV histogram feature that exploit adaptively at the same time. The proposed approach is implemented on an NVIDIA Jetson TK1 developer board that is full-featured device ideal for software development within the Linux environment. In this paper, we presented the results of parallel processing with the NVIDIA GPU on the CUDA development environment for detection and tracking of pedestrians. We compared the object detection and tracking processing time for night-time images on both GPU and CPU. The result showed that the detection and tracking speed of the pedestrian with GPU is approximately 6 times faster than that for CPU.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.40-42
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• 2019

색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.734-741
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• 2020

This article proposes a new pedestrian avoidance algorithm for social robots that coexist and communicate with humans and do not induce stress caused by invasion of psychological safety distance(Social Distance). To redefine the pedestrian model, pedestrians are clustered according to the pedestrian's gait characteristics(straightness, speed) and a social distance is defined for each pedestrian cluster. After modeling pedestrians(obstacles) with the social distances, integrated navigation algorithm is completed by applying the newly defined pedestrian model to commercial obstacle avoidance and path planning algorithms. To show the effectiveness of the proposed algorithm, two commercial obstacle avoidance & path planning algorithms(the Dynamic Window Approach (DWA) algorithm and the Timed Elastic Bands (TEB) algorithm) are used. Four cases were experimented in applying and non-applying the new pedestrian model, respectively. Simulation results show that the proposed algorithm can significantly reduce the stress index of pedestrians without loss of traveling time.