비보호좌회전 및 우회전 차량으로 인해 보행신호 시 보행자가 교통사고 위험에 노출되어 있는 신호교차로에서 보행자의 안전이 담보될 수 있는 교통신호체계에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 비보호좌회전 및 우회전 차량과 보행자 상충 예방을 위한 보행자 우선 출발신호(leading pedestrian interval, LPI) 교통신호체계의 국내 도입에 따른 적정 운영방안을 수립하고자 한다. 이를 위해 객관적이고 현실성 있는 연구 수행을 위해 전문가와 일반인을 대상으로 보행자 우선 출발신호 도입이 필요에 대한 설문조사를 실시하였다. 국내 여건에 맞는 보행자 우선 출발신호 도입을 위한 현장 적용 조건을 수립하고 비보호좌회전 및 우회전 시범운영 대상지를 선정하여 산출된 보행자 우선 출발신호의 적정시간을 대상교차로에 적용하였다. 횡단보도 내 도착차량 속도 분석과 보행신호 위반율을 분석한 결과 보행신호 등화 시 횡단보도 내 도착차량 속도가 감소되었고, 보행신호 위반율이 개선되어 보행자가 보다 안전한 환경에서 보행하는 것이 현장에서도 확인되었다.
스마트폰의 보급률에 맞물려 스마트폰 사용으로 인한 보행자 교통사고가 증가함에 따라 전세계적으로 이에 관한 연구 또한 꾸준히 증가 추세임에도 불구하고 인구대비 스마트폰 보급률이 세계 최고인 국내에서는 이에 대한 연구가 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 보행 중 교통사고 중에서 큰 비중을 차지하고 있는 젊은층의 산만 보행에 관해 알아보고자 하였다. 본 연구는 정신과학 분야의 주의 네트워크 연구를 바탕으로 보행자의 안전도 향상은 물론, 스마트폰 이용자의 사용성을 고려한 depth-based alarming 서비스를 제안한다.-본 연구는 스마트폰 애플리케이션을 제작하여 국내 20대 스마트폰 이용자를 대상으로 피험자내 설계로 진행되었고, 보행자의 안전도에 관련한 무선조종 자동차에 대한 반응속도와 충돌여부를 측정하였고, 또한 앱 사용성에 관련한 방해도 및 만족도를 설문을 통해 측정하였다. 본 연구는 위험 상황을 알리는 alarm 을 제공하기 전에 미리 pre-alarm 을 제공하는 depth-based alarming 을 디자인 하였다. 본 연구는 실험을 통해 pre-alarm 제공시 alarm 에 대한 보행자의 반응 속도가 1.446 초 향상됨을 통계적 유의성을 통해 입증함으로써 pre-alarm 을 제공하는 depth-based alarming 서비스의 필요성을 제시한다.
교통신호기는 다양한 교통통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로서, 교통소통과 안전에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구는 교통안전시설실무편람에 제세된 9가지 신호기 설치준거 중 보행자 신호기 설치 준거에 대하여 국내도로상황 및 보행자 특성에 맞는 새로운 설치준거를 제시하는데 목적이 있다. 교통운영 측면에서 보면, 보행자 신호기는 보행자가 도로를 횡단하는데 적절한 간격을 찾을 수 없을 때 인위적으로 횡단간격을 만들어 주기 위한 교통제어시설이다. 따라서 보행자가 횡단보도에서 최대로 대기할 수 있는 시간을 기준으로 설치 여부를 결정하는 것으로 가정하고, 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신회가 설치되었을 경우 한 주기에서 녹색시간을 감한 시간으로 가정할 수 있다. 무신호 횡단보도 현장조사를 통하여 보행자 횡단행태, 횡단보행속도, 보행자 대기시간 등을 분석하였다. 차량의 간섭에 의한 보행자 회단간격과 차량 교통량과의 관계를 도출하고, 보행자 간섭에 의한 차량 교통량과 보행자 교통량과의 관계를 도출하였다. 결론적으로 차로수별로 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 구분하여 보행자 신호기 설치준거(안)을 제시하였다.
최근 딥 러닝의 발전과 함께 보행자 검출 기술의 성능이 발전하면서 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내 보행자의 위치나 움직임을 파악함으로써 위험 지역이나 보안 지역에 접근하는 보행자를 찾아낼 수 있다. 일반적인 딥 러닝 기반의 물체 검출기는 멀리 있는 보행자와 같은 작은 물체를 검출 하는 데에 적합하지 않다. 또, 검출을 수행하기 위해서 큰 계산량을 필요로 하기 때문에, 동영상의 매 프레임 마다 수행하기 부적합 하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 작은 물체도 잘 검출할 수 있도록 기존 YOLO 네트워크의 구조를 변경하고, 보행자 데이터를 이용하여 추가로 학습함으로써 보행자를 검출하는 성능을 증가시켰다. 그리고 검출한 보행자들에 대해 추적 기법을 이용함으로써, 동영상의 매 프레임 마다 검출을 수행하는 것을 피할 수 있도록 하였다. 실제로 DukeMTMC Dataset을 이용하여 실험을 해본 결과, YOLO 네트워크의 구조를 변경하고 추가 학습을 함으로써 검출 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또, 추적 기법을 이용했을 때, 성능이 크게 떨어지지 않으면서 검출 속도를 개선할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
차량과 보행자의 충돌시에는 충돌의 원인을 규명하는데 필요한 선회특성이 나타나게 된다. 지금까지의 연구에서는 보행자의 운동형태를 기초 물리학에서 유도된 공식으로 표현하였다. 그 결과 차량과 보행자의 다양한 변수에 대해 충분한 고려를 하지 못하였다. 그러한 한계를 극복하기 위하여 동역학적 시뮬레이션 프로그램인 MADYMO를 이용하여 다양한 조건하에서의 보행자 충돌 형태를 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션에서 차체와 보행자 더미는 강체, 조인트, 스프링으로 모델링하였다. 보행자 시뮬레이션은 차량의 속도별로 수행되었으며 그 결과를 이전의 기초 물리학 공식과 비교하였는데 이전의 공식은 보행자의 상태조건을 제대로 반영하지 못함을 알수 있었다. 따라서, 보행자 충돌시에 차량과의 충돌현상에 대해 명확히 설명해 주는 동역학적 시뮬레이션을 사용하여야 한다.
Na Young Lee;Geon Lee;Min Seop Lee;Yun Jung Hong;In-Beom Yang;Jiyoung Woo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권1호
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pp.51-59
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2024
교내 보행자 교통사고를 예방하고 안전한 환경을 조성하기 위해 교내 위험 구간을 설정하고, 해당 구역에서 차량 속도 측정 및 교차로 횡단보도에서의 차량과 보행자 상호작용을 실시간으로 감지하는 시스템을 설계하였다. YOLOv5s 모델과 Deep SORT 방법을 이용하여 구간 속도 측정 및 객체 추적을 수행하고, 횡단보도 구역에서는 YOLOv5s 객체 탐지 모델을 활용하여 보행자와 차량을 구분하는 조건별 출력 시스템을 개발하여 실시간으로 구동이 됨을 검증하였다. 이 시스템은 저렴한 비용으로 일반 스마트폰 카메라나 화상용 카메라를 활용하여 설치할 수 있으며, 대학 캠퍼스뿐만 아니라 비슷한 문제 지역에 도입하여 차량과 보행자의 안전을 위한 해결 방안으로 기대된다.
2016년 우리나라 교통사고 사망자 수 4,292명 중, 노인사고 사망자 수는 1,732명에 달한다. 그럼에도, 고령 보행자의 도로횡단 특성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구는 보행자와 차량 간의 횡단특성을 고령 보행자 측면에서 조사 및 분석한 연구이다. 연구에서는 2개 지역, 6개 지점에 대한 횡단 조사를 실시하였으며 주요 결과를 간략히 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 도로 횡단 시 고령자는 626건의 상충상황 중에서 528건(84.3%), 비고령자는 478건의 상충상황 중에서 303건(63.3%)이 위험상황으로 나타나, 고령자가 비고령자에 비하여 3.11배의 높은 통계적으로 유의한 위험상황에 직면하는 경향을 보였다. 둘째, 고령자의 경우 전체 626건의 상충상황 중에서 519건(82.9%)의 무단횡단이 나타났고, 비고령자의 경우 478건의 상충 상황 중에서 375건(78.5%)를 보여, 고령자가 비고령자에 비하여 1.34배의 높은 통계적으로 유의한 무단횡단 경향을 보였다. 셋째, 보행자안전간격(Pedestrian Safety Margin, PSM)을 분석결과 고령자의 PSM은 3.33초, 비고령자의 PSM은 4.04초로 고령자의 PSM은 비고령자보다 약 17.5%가 작은 경향을 보였다. 넷째, 접근하는 차량의 속도를 30km/h 이하 차량, 30-50km/h 차량, 50km/h 이상인 차량으로 나누어 보행자 안전간격의 차이를 검토해 본 결과 속도30km/h 미만 차량과 속도 30km/h 이상 50km/h 미만 차량의 PSM은 유의미한 차이를 보이지 않지만, 속도가 50km/h 이상인 차량과의 상충은 30km/h 미만과 30km/h 이상 50km/h 미만보다 PSM 이 유의미하게 작아진다. 다섯째, 위험상황의 임계치를 PSM 2.5초 이하로 설정한 경우, 고령자가 비고령자 보다 1.59-2.53배 위험하게 횡단하는 경향을 보였다. 이러한 연구 결과는 향후 고령 보행자와 비고령보행자의 횡단 행태 차이를 토대로 고령 보행자안전대책, 자율주행차량의 안전 등의 기반 연구로 활용할 수 있다.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
본 논문에서는 보행-차량 충돌사고 시 보행자 사망 여부를 확률적으로 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망을 적용하여 보행자 사망확률모형을 개발하고, 로지스틱 회귀분석 기법 기반의 모형과 예측력을 비교하였다. 본 연구를 위하여 개별 교통사고 자료를 수집하였으며, 교통사고 재현을 통해 사고 당시의 충돌속도를 추정하여 보행자 연령, 차종과 함께 모형의 독립변수로 사용하였다. 보다 정확하고 신뢰성 있는 모형개발을 위해 반복적 샘플링기법을 적용하여, 다양한 학습자료 및 테스트 자료를 구성하고 모형의 성능을 평가하였다 본 연구를 통해 개발된 모형은 보행자 보호를 위한 첨단차량기술 개발, 제한속도의 설정 등 다양한 정책 및 관련기술의 개발을 지원하는 유용한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
트레드밀 인터페이스는 사용자의 보행 모션을 인식하여 가상세계를 네비게이션 할 수 있는 보행 플랫폼이다. 특히 작은 보행 영역을 가지는 트레드밀의 경우, 보행자 속도 예측 방법에 의해 더욱 효과적인 지면 모션의 생성이 가능하다. 본 연구에서는 착용형 압력 센서로 부터 측정되는 족부 압력 데이터를 기반으로 하는 보행속도 예측 방법과 트레드밀 제어 방법을 제시하고자 한다. 속도 예측은 지면 반발력 데이터 중 압력중심의 변화 속도를 통해 도출되며, 예측된 속도를 트레드밀 속도 제어에 안정적으로 적용하기 위한 피드포워드 제어 방법을 제시한다. 또한 족부 압력 데이터 측정이 가능한 자율 제어 트레드밀 시스템 구현과 보행 실험 과정을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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