일부 보행자의 경우 보행자 신호등이 적색임에도 불구하고 무단횡단을 하거나 차도에 내려서서 보행 신호를 기다리기도 한다. 이럴 경우 자칫하면 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 적외선 센서를 이용하여 보행자가 차도로 진입할 경우 경고 안내 방송을 해주는 방식으로 채택해왔으나, 이 경우 교차로의 곡선형 횡단보도에는 설치가 어렵다. 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 보행철주 상단에 설치된 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 이용하여 보행자 검지구간을 설정한다. 또한, 획득한 이미지에 대해 소벨( Sobel) 영상 처리 방식을 이용하여 변환하고 변환한 이미지를 다른 이미지와 비교하여 보행자 검지방법을 선택하였다. 이 영상 검지 방식을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자를 검지하는데 효과적이다.
본 논문은 보행자의 각 발에 부착된 2개의 IMU(Inertial Measurement Unit) 정보를 융합하여 위치 추적 성능을 향상시키는 보행자 추측 항법 알고리즘을 제안하였다. 센서내의 방향드리프트로 인해 IMU기반 보행자 위치추적은 시간이 지남에 따라 성능이 크게 저하된다. 제안하는 알고리즘은 방향 드리프트로 인해 각 발의 이동경로가 발산하는 점에 착안하여, 보폭이 일정 값을 초과할 시 이를 보정하고 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 방향 드리프트를 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다.
지능형 영상감시에 대한 연구와 개발이 가속화되면서, 화재감시에 대한 예방 및 경보시스템 또한 빠른 속도로 발전하고 있다. 그러나, 기존시스템은 화재에 대한 감시기능에만 국한되어 있어, 기능으로써의 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해, 본 논문에서는 화재와 보행자를 검출하여, 초기대응 및 화재원인에 대한 정보를 제공하며, 보행자에 대한 안전을 최대한 보장할 수 있는 화재현장 보행자 인식을 통한 지능형 영상인식 시스템을 설계하였다.
최근, 사람을 인식하는데 있어 걸음걸이가 기존에 사용되어 오던 많은 생체인식을 보완할 만한 것으로 등장하였다. 본 연구는 보행자 실루엣의 동적 특징과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 보행자 인식 방법을 제안한다. 보행자의 보행 모델은 무한 순환 구조의 HMM 두 가지를 사용하였다. 하나는 자기 조직화 지도(SOM)를 벡터 양자화기로 하는 이산 HMM방식이고, 다른 하나는 주성분 분석(PCA) 공간으로 변환된 특징 벡터를 이용하는 연속 HMM방식이다. 실험 결과 HMM이 몇 가지 변수의 조정에 대해 일관성 있는 성능 변화를 보이며 최고 88.1%의 인식률을 기록하였다. 또한 기존 연구 결과와 비교하여 볼 때 특징과 제안 구조의 모델은 보행자 인식에 충분한 적용 가능성이 있으며, 나아가 걸음걸이가 생체 인식으로 이용되기에 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.
최근 들어 스마트폰 등 모바일 단말기의 활용이 증대되면서 이동 중인 보행자에게 길안내 서비스를 제공하는 보행자 내비게이션 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 내비게이션 서비스에서 도로 네트워크는 경로와 안내 정보를 생성하는데 있어 가장 핵심적인 요소이다. 하지만, 차량을 위한 도로 네트워크에 비하여 보행 네트워크는 더욱 상세하고 방대한 공간에 대한 모델링 기법이 요구된다. 따라서 기존에 현지 조사와 수동 편집 과정을 통하여 구축하는 방법보다 효율적인 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기 구축되어 있는 차량용 내비게이션 데이터를 기반으로 보행자에게 적합한 보행 네트워크 생성 기법을 제안하였다. 보행 네트워크는 실제 보행자의 이동과 유사한 경로를 생성하기 위하여 보행 공간을 그 특성에 따라 보행 링크(인도, 이면도로, 보행 시설물)와 오픈 스페이스 링크로 구분하고 서로 다른 방법을 적용하여 구축하였다. 이와 같은 기법은 보행 네트워크 생성에 관한 표준 및 방법론이 존재하지 않는 현 시점에서 하나의 효율적인 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 시스템은 openCV와 딥러닝 학습모델을 이용하여 횡단보도의 상황을 파악하고 횡단보도위의 객체를 추출하여 자동으로 신호를 제어할 수 있다.보행자를 인식하여 노인, 장애인 등 보행속도가 느린 보행자들을 위해 횡단보도의 신호를 추가하여 보행자의 교통사고를 줄일 수 있다. 또한 교통흐름도 고려하여 차량운전자와 보행자 모두에 도움이 되는 시스템 구현을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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