• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.885-886
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• 2017

본 연구에서는 스마트 깔창을 사용한 보행 분석을 위한 데이터 전처리 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 평지 보행, 오르막 보행, 내리막 보행, 계단 오르기, 계단 내려가기, 달리기, 빠른 보행의 7가지 종류의 보행 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에 대해 제안한 데이터 전처리 기법을 적용한 결과를 실제 걸음 수와 비교하였다. 실험결과 전처리한 결과가 실제 걸음 수에 가까운 결과를 보임을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.4
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• pp.431-437
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• 2010

The purpose of this study is to compute the ground reaction forces during gait in the absence of force plates. The difficulties in using force plates for hemiparetic patients inspired us to initiate this study. Level-walking experiments were performed using a three-dimensional motion analysis system with synchronized force plates. Kinematic data were obtained from the three-dimensional trajectories of reflective markers. Gait events were also detected from the kinematic data. The human body was modeled as 13 rigid segments. The mass and the center of mass of each segment were determined from anthropometric data. Vertical ground-reaction forces obtained from the kinematic data were in good agreement with those obtained using the force plate. The computed and measured values of anterior and lateral ground reaction showed similar tendencies. The computation results can be used as the basic data for inverse dynamic analysis.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1064-1065
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• 2017

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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.42-49
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• 2010

현재 대규모 실내공간이 증가하고 있고, 이에 따른 화재 등의 사고가 발생함에 따라 화재대피시스템과 같은 실시간 실내 응용에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 학문적 연구 또는 상업용 시스템에서 사용되는 화재모델이내 보행자 모델은 대부분 2D 기반의 CAD와 같은 파일구조를 기반으로 하고 있으며 가상데이터를 이용한 시뮬레이션에 초점을 두고 있다. 따라서 이들을 실내 센서 등을 이용한 실시간 시스템으로 구축하기 위해서는 몇 가지 문제점들이 해결되어야 한다. 우선, 실내공간의 의미 있는 관계정보를 포함하는 위상적인 3D 모델이 필요하다. 또한, 실내 센서들에 의해 감지된 보행자의 이동을 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 실시간 안내를 위해서는 실내데이터 구축에 공간 DBMS를 이용해야 한다. 본 연구에서는 실내보행자 모델에서 두 가지 개선점을 제시하고자 한다. 첫째는, 간단한 3D 실내 모델구축과 공간 DBMS와 연계된 보행자 시뮬레이터를 구현하는 과정을 제시한다. 둘째는, 보행자의 가시성(visibility)에 대한 영향이 반영된, 개선된 floor field 모델을 제안한다. 이와 같은 과정을 캠퍼스 건물에 적용하고 시뮬레이션을 수행하는 과정을 예시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.907-910
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• 2018

오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.2
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• pp.23-27
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• 2017

We propose an inter-leg collision avoidance method that compensates the disadvantage of the data-driven biped control method. The data-driven biped control technique proposed by Lee et. al [1] sometimes generates the movement that the two legs intersect with each other while walking, which can not be realized in walking of a real person or a biped robot. The proposed method changes the angle of the swing hip so that the swing foot can move inward only after passing the stance foot. This process introduces an additional angle adjustment algorithm to avoid collisions with the stance leg to the original feedback rule of the stance hip. It generates a stable walking simulation without any inter-leg collisions, by adding minimal changes and additional calculations to the existing controller behavior.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.89-92
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터 기반 경로 예측 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문의 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.107-108
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• 2017

횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.