• Title/Summary/Keyword: 보행자 환경

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A Way of Advanced Life Safety with State Inference in the Internet of Things (사물인터넷 환경에서 보행자 상태추정을 포함하는 생활안전 보장)

  • Suh, Dong-Hyok;Kim, Sung-Gil
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.11 no.2
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    • pp.237-244
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    • 2016
  • There are two destinations to aware the risk of common life. Recognition of the condition of pedestrian's own and the environmental factor awareness both are beneficial for risk awareness. It is good way of advancing the crime prevention effectivity that including IoT technology at the crime prevention research. The purpose of this research is that advanced way of crime prevention with multi-sensor data fusion of the condition of pedestrian and environmental factors. The 3-axis acceleration sensor is available to recognize the gait and the illumination sensor also useful to infer the road state. This research suggest a novel way of assess these factors and the result is the degree of danger.

Night Vision Pedestrian Detection using Contrast Enhancement Algorithm (대비 개선 기법을 이용한 야간 보행자 검출)

  • Han, Tae Young;Song, Byung Cheol
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.222-223
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    • 2016
  • 보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

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The Study of selection method about Elderly Pedestrian Hotspot by Cluster Analysis (군집분석을 통한 노인 보행자 사고 취역지역 선정방법에 관한 연구)

  • Ko, Eun-Hyeck;Yoon, Byoung-Jo;Park, Hyung-Geun;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.193-194
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    • 2015
  • 본 연구는 요인분석을 통해 노인 보행자 사고 유형을 대표할 수 있는 성분 값을 계산하고 군집분석을 실시하여 노인 보행자 사고 취약 지역을 선정하는 모델을 확인하였다. 기존 노인보행자 사고에 관한 연구는 보행 환경 분석 및 노인보행자 사고 특성을 확인한 뒤, 제도적, 물리적 환경 개선 등에 대한 정책 제언의 형식으로 진행되었다. 이러한 연구는 실질적으로 노인 보행자 특성을 분석하여 사고를 감소시키는 연구가 아닌, 일반적으로 알려진 사실이나 해외 사례를 들어 노인 보행자 사고의 현 실태에 대해 어느 정도 환기만 시켜주는 역할로 그쳤다. 이러한 점에서 군집분석을 통한 노인 보행자 사고 취약지역 선정은 노인 보행자 사고 특성의 비교를 명확하게 할 수 있도록 새로운 기준을 제시하였다. 이에 기존의 방법론에서 벗어나 실질적으로 노인 보행자 사고 방지 대책이 시급한 지역을 선정하였고, 노인 보행자 사고에 관해 활발히 연구 시킬 것이라 예상한다. 군집분석을 사용하는 핵심은 사망자 수와 사망률이 상대적으로 동시에 높은 군집을 선정할 수 있고 지역 특성 비교를 통해 향후 노인 보행자 사고에 관한 추가 연구가 가능할 것으로 기대한다.

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Development of Predictive Pedestrian Collision Warning Service Considering Pedestrian Characteristics (보행자 특성을 고려한 예측형 보행자 충돌 경고 서비스 개발)

  • Ka, Dongho;Lee, Donghoun;Yeo, Hwasoo
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.18 no.3
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    • pp.68-83
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    • 2019
  • The number of pedestrian traffic accident fatalities is three times the number of car accidents in South Korea. Serious accidents are caused especially at intersections when the vehicle turns to their right. Various pedestrian collision warning services have been developed, but they are insufficient to prevent dangerous pedestrians. In this study, P2CWS is developed to warn approaching vehicles based on the pedestrians' characteristics. In order to evaluate the performance of the service, actual pedestrian data were collected at the intersection of Daejeon, and comparative analysis was carried out according to pedestrian characteristics. As a result, the performance analysis showed a higher accordance when the characteristics of the pedestrian is considered. Accordingly, we can conclude that identifying pedestrian characteristics in predicting the pedestrian crossing is important.

Analysis of Deep Learning-Based Pedestrian Environment Assessment Factors Using Urban Street View Images (도시 스트리트뷰 영상을 이용한 딥러닝 기반 보행환경 평가 요소 분석)

  • Ji-Yeon Hwang;Cheol-Ung Choi;Kwang-Woo Nam;Chang-Woo Lee
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.28 no.6
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    • pp.45-52
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    • 2023
  • Recently, as the importance of walking in daily life has been emphasized, projects to guarantee walking rights and create a pedestrian environment are being promoted throughout the region. In previous studies, a pedestrian environment assessment was conducted using Jeonju-si road images, and an image comparison pair data set was constructed. However, data sets expressed in numbers have difficulty in generalizing the judgment criteria of pedestrian environment assessors or visually identifying the pedestrian environment preferred by pedestrians. Therefore, this study proposes a method to interpret the results of the pedestrian environment assessment through data visualization by building a web application. According to the semantic segmentation result of analyzing the walking environment components that affect pedestrian environment assessors, it was confirmed that pedestrians did not prefer environments with a lot of "earth" and "grass," and preferred environments with "signboards" and "sidewalks." The proposed study is expected to identify and analyze the results randomly selected by participants in the future pedestrian environment evaluation, and believed that more improved accuracy can be obtained by pre-processing the data purification process.

Detecting the Number of Pedestrians for Context Awareness (상황 인지를 위한 보행자 수 검출)

  • Ham, Seunghak;Zhang, Xu;Jang, Eungyeong;Lee, Jinsil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.1016-1017
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    • 2018
  • 사물인터넷 환경에서 획득되는 상황 인지 데이터들 중에 특히 이동 객체에 대한 정보를 담은 데이터는 상황 인지의 여러 응용 분야에 매우 유용하다. 하지만, 실시간으로 보행자를 검출하게 되면 인원이 중첩되거나 보행자가 아닌 사물이 검출 되는 현상이 발생한다. 정확한 보행자 검출을 위해 사물인터넷 환경에서 얻을 수 있는 영상에서 다양한 크기와 위치의 수많은 블록들로부터 HOG를 계산하고 유의미한 블록들을 선별해서 보행자 수를 검출한다. 검출된 보행자 수는 서버에 저장되어 특정 공간의 이용자 수를 알아내는데 사용된다.

Person Re-Identification Algorithm using pedestrian mask segmentation (보행자 영역 분류를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘)

  • Kwon, Kibum;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.06a
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    • pp.120-122
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    • 2019
  • 본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.

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Person Re-Identification Algorithm using pedestrian mask segmentation (보행자 영역 분류를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘)

  • Kwon, Kibum;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.102-104
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    • 2018
  • 본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.

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Person Re-Identification Method using Image Adaption (영상 변형을 통한 보행자 재 검출 알고리즘)

  • Kwon, Kibum;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.261-262
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    • 2020
  • 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘은 주어진 영상 내에 존재하는 보행자들 중 특정 보행자를 검출해내는 방법이다. 최근까지 보행자 재 검출 알고리즘에 대한 여러 연구가 진행되어 오고 있지만 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 영상 데이터를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이나 조명의 조건, 보행자를 촬영한 방향 등에 따라 정확도가 떨어지는 현상이 발행한다. 이에 따라, 보행자 재 검출 알고리즘을 수행하는데 있어서, 조명 등의 조건에 구애 받지 않고 정확한 검출을 할 수 있도록 style transfer를 이용하여 영상을 변형하여 보행자 재검출을 수행하는 연구를 진행한다.

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Neighborhood Environmental Characteristics Affecting Pedestrian-Vehicle Crashes in School Zones (어린이 보호구역 내 발생한 보행자 교통사고에 영향을 미치는 근린환경특성)

  • Ko, Dong-Won;Park, Seung-Hoon
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.19 no.10
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    • pp.179-189
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    • 2019
  • Korea's transportation paradigm is shifting from a vehicle-centered to a pedestrian-oriented society. Therefore, the interest in pedestrian safety and the improvement of pedestrian environment is also increasing. However, the level of traffic safety in Korea is still severe. It is needed to improve pedestrian safety and pedestrian environment. This study studied pedestrian-vehicle accident data provided by the Traffic Accident Analysis System(TAAS) for 2013-2015 to build a safe walking environment around school zones, and the relation between the school zones and pedestrian-vehicle traffic accidents were identified through the geographic information system(GIS) and spatial regression model. The main results are as follows. First, both road and public transportation factors are likely to increase pedestrian traffic accidents in school zones. Second, regarding land-use factors, residential, commercial, and industrial areas are found to increase pedestrian traffic crashes. On the other hand, mixed use is likely to play a role on the reduction of pedestrian traffic accidents. Finally, it has been shown that high development density also has a positive effect on pedestrian traffic accidents in school zones.