• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권1호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to evaluate the walking behavior analysis methodology used in the previous studies, paying attention to the demand for empirical data collecting for urban and neighborhood planning. The preceding researches are divided into (1)Recording, (2) Surveys, (3)Statistical data, (4)Global positioning system (GPS) devices, and (5)Mobile Big Data analysis. Next, we analyze the precedent research and identify the changes of the walkability research. (1)being required empirical data on the actual walking and moving patterns of people, (2)beginning to be measured micro-walking behaviors such as actual route, walking facilities, detour, walking area. In addition, according to the trend of research, it is analyzed that the use of GPS device and the mobile big data are newly emerged. Finally, we analyze pedestrian data based on mobile big data in terms of 'application' and distinguishing it from existing survey methodology. We present the possibility of mobile big data. (1)Improvement of human, temporal and spatial constraints of data collection, (2)Improvement of inaccuracy of collected data, (3)Improvement of subjective intervention in data collection and preprocessing, (4)Expandability of walking environment research.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.23-29
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• 2023

본 논문은 강화학습을 통해 이족보행에 대한 모션 캡처를 통해 참조 모션의 데이터들을 기반으로 근골격 캐릭터의 시뮬레이션을 적은 비용으로 높은 품질의 결과를 얻을 방법을 소개한다. 우리는 참조 모션 데이터를 캐릭터 모델이 수행할 수 있게끔 재설정을 한 후, 강화학습을 통해 해당 모션을 학습하도록 훈련시킨다. 참조 모션 모방과 근육에 대한 최소한의 메타볼릭 에너지를 결합하여 원하는 방향으로 근골격 모델이 이족보행을 수행하게끔 학습한다. 이러한 방법으로 근골격 모델은 기존의 수동으로 설계된 컨트롤러보다 적은 비용으로 학습할 수 있으며 높은 품질의 이족보행을 수행할 수 있게 된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.68-83
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• 2019

국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40%가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하는 것의 중요성을 확인하게 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.23-24
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• 2023

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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권4호
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• pp.55-62
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• 2004

본 연구에서는 보행 가속도 신호를 측정할 수 있는 휴대용 무선 가속도 측정 시스템을 설계하고 편마비 환자로부터 획득된 데이터를 이용하여 보행 인자 계산과 보행의 규칙성 및 대칭성을 평가할 수 있는 보행 자동분석 알고리즘을 개발하였다. 휴대용 무선 가속도 측정 시스템은 2축 가속도계와 증폭기 및 16㎐ 저역 통과 필터로 구성된 아날로그 신호처리부(가속도 센서부)와 원칩 마이크로프로세서, EEPROM RF 송신부 및 수신부로 구성되어 있다. 보행 분석 알고리즘은 FFT 분석부, 필터 처리부 및 정점 검출부로 구성된다. 알고리즘 개발 및 평가를 위하여 8명의 편마비 환자가 실험군으로 또 다른 8명의 편마비 환자가 대조군으로 참여하였으며, 요추 3∼4번 위치에서 10m 동안의 보행 가속도 신호를 60㎐의 샘플링 주파수로 측정하였다. 보행자동분석 알고리즘에 의해 먼저 보행 구분점을 검출하고 좌우 발을 구분하였으며, 이 정보를 이용하여 보행 인자들을 계산하였다. 비디오 데이터와 보행 가속도 신호를 직접 관찰하여 얻은 정보와 비교하여 알고리즘의 성능을 평가한 결과 보행 구분점이 모두 정확히 검출되었으며 좌우 발 또한 모두 구분되었다. 향후 알고리즘의 신뢰성과 더 많은 보행 인자들을 계산할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 임상에서 편마비 환자의 재활치료 성과를 평가하는데 사용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.32-38
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• 2017

퇴행성 변화를 겪으면서 발생할 수 있는 각종 신체 질환을 포함한, 재활환자들의 보행검사 평가 지표는 환자별 텍스트 형식으로 입력되어 있는 자료들로부터 평가 지표를 얻는다. 본 연구에서는 시간적 정확도 향상을 위하여 환자 개인과 특정 질환 집단의 측정 데이터를 개인, 집단 형식으로 차트 형식으로 시각화함으로써 연구 시 오차 범위를 줄이고, 자료 분석 시간을 감소시켜 효율성을 증대 시키고자 하였다. 또한, 추후 각 분야의 전문의와 협력해 환자 측정 데이터에 따라 의심 질환 제시까지 가능한 의료콘텐츠 소프트웨어로서 개발 가능하도록 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.361-368
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• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.631-638
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• 2012

본 논문은 슬관절 손상 환자의 하지근력 강화 재활훈련 장치에서 다리를 끌어주는 견인모터의 속도 프로파일을 휴머노이드 로봇 시뮬레이션을 통해 계산하는 방법을 새롭게 제안한다. 먼저 인체의 구조를 본 딴 휴머노이드 로봇의 3차원 전신 모델을 새롭게 구축하고, 표준 관절각도 데이터를 이 모델에 적용하여 자연스러운 보행을 시뮬레이션 했다. 그리고 하지의 대퇴부에 부착되어 있는 벨트와 견인모터와의 거리를 매 샘플링 타임에서 계산하여 이로부터 속도 프로파일을 도출하는 방식으로 보행 중 속도 파형을 생성한다. 휴머노이드 로봇의 기구학적 방법으로는 직진 보행에서 계산량이 적은 투영법을 사용했으며, 유각기의 관절 각도 프로파일은 Winter의 표준보행 데이터를 참조했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 계산된 인체 특정부위 속도 프로파일은 제작 중인 트레드밀 재활훈련 장치에 적용될 예정이다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.199-206
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• 2016

대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.497-498
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• 2023

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.