도로 상에서 차량은 강자이고 보행자들은 약자의 처지이다. 본 논문은 보행자의 안전에 기여하고자 하는 목적을 가진다. 먼저, 본 논문은 인구 모수들과 TPB(계획된 행동의 이론)의 변수들(도로에서 보행자의 길 건너는 행동에 있어서의 태도, 개인적 가치, 인지된 행동 통제, 등), 길을 건너고자 하는 의도, 건너는 동안의 인지된 위험, 그리고 과거 교통사고의 경험 사이의 연관성을, 대학생 샘플을 대상으로, 연구하였다. TPB 변수들을 고려한 보행자 연구는 한국에서 통상 수행되지 않았었다. 더 나아가 본 연구는, 도로를 건너는 보행자의 위험한 행동에 있어서, 인간의 인지 실패/오류, 충동성, 시간관, 그리고 확률적/수학-논리적 판단 능력이, 차지하는 비중을 분석하고자 하였다. 연구 결과는, 그 비중이 아주 크지는 않지만, 존재함을 발견하였고, 인간 생명은 매우 소중하므로, 보행자의 사고에서 인간의 그러한 심리적 요인들을 추가적으로 고려한다면, 보행자의 사고를 예방하고 그 불행을 줄이는 데에, 더 나아가 사고와 관련된 경제적 손실과 보험 지출을 줄이는 데에, 기여할 것이라고 사료된다.
보행은 인간의 기본적이면서 중요한 교통수단이다. 최근 보행자 사고와 관련하여 보행안전이 중요시 되고 있지만, 보행자안전에 대한 노력과 관심은 매우 미미한 실정으로 경남의 보행안전의 계획 수립과 보행사고의 감소 및 예방을 위해 사용될 보행자안전지수를 개발할 필요가 있다. 이에 본 연구는 보행자 안전에 영향을 크게 미치는 인구10만명당 5년 평균보행자사고, 인구10만명당 2009년 보행자사고, 횡단보도 신호 준수율, 무단 횡단율, 14세 이하 어린이 및 65세 이상 노인인구 2009년 보행자사고의 5개 인자를 사용하여 경상남도의 10개시를 대상으로 보행자안전지수를 개발하였다. 이 지수는 100점 만점으로 환산하며 점수가 높을수록 보행자안전이 양호함을 나타낸다. 창원시, 김해시, 마산시의 보행자안전이 양호한 반면 사천시, 통영시의 보행자안전은 열악한 것으로 분석되었다. 통영시의 보행자안전지수가 낮은 것은 높은 보행자사고율에 기인하며 사천시는 5년 평균보행자사고와 어린이 및 노인 보행자사고율이 높고 무단 횡단율이 높은데 기인함을 볼 수 있다. 경남도 10개 군의 보행자안전지수를 산정하면 함양군과 합천군의 보행자안전이 양호한 반면 함안군, 하동군, 고성군의 보행자 안전이 열악한 것으로 분석 되었다.
OECD 국가 중 보행자 사망 비율이 가장 높은 대한민국은 보행자 중심으로 법령이 제정하면서 안전한 보행환경 개선을 위해 노력하고 있다. 이 연구는 노인 인구와 학원이 밀도가 높은 대구광역시를 대상으로 보행자 교통사고 클러스터를 포아송분포를 이용한 스캔통계량으로 파악하고자 한다. 어린이와 노인에 관한 교통사고의 대중 인식을 수집하여 워드클라우드로 살펴본 결과 어린이는 정부와 기업인의 캠페인을 중심으로 노출되고 있고, 노인은 사고감소를 위한 정책연구를 중심으로 노출되고 있었다. 어린이 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 공단이 많은 평리·내당·용산동에서 높았고, 학원 밀집도가 높은 만촌·봉무·범어동에서 낮았다. 노인 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 도심에 가까운 용산·죽전·두류·내당동에서 높았고, 범어·삼덕·팔공·봉무동에서 낮았다. 대구광역시 내당동과 용산동은 어린이와 노인 보행사고 위험성이 높아 보행 안전 취약지역으로 파악되었다. 이는 스캔통계량이 교통사고 위험 지역 탐색에 효과적임을 의미한다.
본 논문에서는 신호등이 설치되지 않은 위험 구역에 대해 신호등을 설치하는 것이 아닌 객체 인식 기반의 반응형 교통 시스템을 설계하여 보행자나 운전자 모두에게 사고의 위험을 줄이는 시스템을 구현한다. 특정 구역에 보행자가 길을 건너기 위해 존재한다면 운전자에게 보행자가 있음을 직관적으로 보여주며, 보행자가 길을 건너고 있으면 운전자에게 보행자가 건너고 있다는 것을 나타내어 기존의 경직적인 신호 체계가 아닌 유동적으로 보행자와 운전자 간의 안전한 환경을 만드는 것을 목표로 구현했다. 데이터는 CGMU dataset과 MIO-TCD dataset에서 사람과 차량의 이미지를 추가로 수집한 이후 학습에 사용하였으며, 객체 인식은 YOLOv5를 기반으로 사용하였으며 이때 성능은 mAP 0.753을 보여주었다.
연구목적: 본 연구는 보행교통사고 사망사고 중 많은 비중을 차지하고 있는 무단횡단 보행자의 보행특성을 분석하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 영상장비를 이용하여 무단횡단 보행자의 자료를 수집한 후, 고령자와 비고령자의 무단횡단 특성에 대한 빈도분석과 통계적 검증을 수행하였다. 연구결과:고령자와 비고령자의 무단횡단 특성에 차이가 있는 것으로 나타났으나, 보행속도의 경우, 유의미하지 않는 결과가 도출되었다. 그러나 고령자 중 보행이 어려운 그룹은 그렇지 않은 그룹에 비해 보행속도가 낮은 것으로 나타났다. 결론: 무단횡단은 연령대 및 보행능력에 의한 문제가 아닌 불법행위에 대한 인지 및 사고 위험에 대한 안전불감증이 원인 중 하나로 안전 교육과 무단횡단 다발 구간에서 운전자의 주의를 요구하는 보행자 정보 제공이 필요할 것으로 판단된다.
시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.
도보는 인류문명의 발전에 기초가 된 인간의 기능 중 한가지이다. 도보 능력은 먼저 마을을 만들고 인류의 도시 패턴을 만들었다. 도시는 보행자의 편의와 행복한 삶을 위해 건설되었다. 하지만 기존의 도시는 물질문명이 발달한 이후의 급속한 차량증가와 인구로 북적거리게 되었다. 한편, 보행자 공간은 도시 지역에서 소외되고 있다. 본 연구는 도심 가로변 보행공간 특성과 이에 대한 개선방향을 제시하고자 함으로써 다음의 방향을 택하였다. 첫째, 문헌조사 및 고찰에 의하여 보행 공간의 의의와 문제점을 찾아내어 이들과 보행자 행태에 영향을 미치는 주위환경과의 관계를 규명하고, 둘째, 보행자의 공간영역(신체적, 심리적) 및 보행특성, 서비스 수준 등을 조사하여 쾌적한 보행공간으로의 개선에 대한 기초자료로 하며, 셋째, 실지 조사에 의한 자료와 위의 문헌조사를 근거로 하여 여러 제안을 추출하여 그 중에서 가장 적합한 최선의 대안을 제시하는 방안을 택한다.
현재 전체 교통사고 건수는 감소하는 추세이지만 보행자 교통사고는 점점 증가하고 있다. 또한 보행자 교통사고 중 고령보행자 교통사고건수 비율이 높은데 이에 따른 원인분석과 예방 대책에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 고령보행자 다발지역을 분석하여 사고 원인을 비교분석 하는 것이다. 다발지역 분석결과 대부분 보행자가 횡단 중 일 때 사고가 발생하였고, 도로형태에서는 교차로, 신호기가 없는 일반도로에서 많이 발생했다. 이에 무단횡단을 방지하는 시설 확대 설치와, 무단횡단의 위험성을 알리는 안전교육의 필요성이 있다고 본다.
많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.
한국의 어린이 10만 명당 교통사고 사망자 비율은 약 1.3명으로 영국 0.5명, 일본 0.7명 등 OECD주요국보다 월등히 높다. 이에 스쿨존에서 어린이 교통사고 예방을 위한 스마트 보행자 안전보장 시스템을 개발하여 보행자와 운전자에게 위험 알림을 통해 사고를 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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