본 논문은 일반적인 영상 감시 비디오의 입력으로부터 영상 내 보행자들의 유동 속도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연속된 프레임 간에 얻어진 움직임 벡터로부터 실세계(real world)에서 보행자들의 이동량의 크기를 예측하고, 이를 통해 영상 내 보행자들의 평균 이동 속도를 측정한다. 제안한 방법에서는 이를 위해 영상 내 화소 단위를 실세계의 물리 단위(미터)로 변환하기 위한 변환 인자를 정의하였다. 또한, 정확한 속도 추정을 위해 카메라 투영 과정에서 잃어버리게 되는 실세계 움직임의 높이 정보를 시뮬레이션 실험을 통해 통계적으로 추정하였다. 제안한 방법은 카메라 매개변수를 속도 추정 과정에서 명시적으로 분리하여 표현하기 때문에 기존의 유동 속도 추정 방법과 달리 영상의 환경 변화에 적응적으로 대응할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시뮬레이션 영상과 실제 영상에 대하여 실험이 이루어졌다. 실험 결과 제안한 방법은 시뮬레이션 영상에서 약 0.08m/s의 오차로 속도를 추정할 수 있었으며, 실제 영상에 대해서도 기대할 수 있는 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 키 42cm, 몸무게 1.5kg으로 총 16 자유도를 가진 소형 인간형 로봇의 개발에 관하여 소개한다. 인간형 로봇은 많은 자유도를 가지기 때문에 개발을 쉽게 하기 위하여 제어가 간단한 RC 서보 모터를 구동기로 사용한다. 개발된 로봇은 또한 머리에 소형 디지털 카메라를 장착하고 있어서 주변의 환경에 대한 영상 데이터를 원격지에 있는 호스트 컴퓨터에 무선 모뎀을 통하여 전송할 수 있다. 개발된 로봇은 직진 보행, 회전 보행 등의 평지 보행뿐만 아니라 계단 보행도 수행할 수 있다. 로봇의 움직임을 생성하고 사전에 모의 실험해 볼 수 있는 그래픽 시뮬레이션프로그램과 경로 생성 프로그램은 호스트 컴퓨터에서 구동된다. 실험을 통하여 개발된 로봇이 계단 보행을 수행할 수 있음을 보인다.
본 논문은 SURF(Speeded Up Robust Features)를 기반으로 한 대상 물체 인식 알고리즘과 GP(Genetic Programming)를 기반으로 한 직진, 회전, 정지, 후진 걸음새(gait) 자동 생성을 각각 구현한다. 그리고 이를 결합 하여, 대상을 인식하고 자율적으로 접근 및 추종할 수 있는 인식 기반 지능적인 보행 기법을 제안한다. 4족 보행 로봇의 걸음새는 GP를 사용하여 각 관절의 궤적에 대한 회귀분석으로 생성한다. 고속의 특징점 검출에 적합한 SURF를 사용해서 물체의 위치와 크기를 인식하고, 물체까지의 거리를 계산한다. 4족 보행로봇의 물체 인식 및 이를 통한 자율접근 보행 실험은 ODE(Open Dynamics Engine) 기반의 Webots 시뮬레이션과 실제 로봇에 대해서 수행된다.
기존 보행자 충돌사고 분석모형식은 모형식에 따라 분석결과에 대한 오차가 크게 발생하여 실용성에 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 충돌 후 보행자의 최종정지위치를 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 최적화방법으로 분석하는 기법을 개발하였다. 충돌 후 보행자의 동역학적 선회특성에 대한 분석은 승객거동 해석 프로그램인 MADYMO을 이용하여 모의충돌실험을 통해 분석하였다. 모의충돌실험을 통해 분석된 보행자 가슴 및 머리부위의 최종정지위치와 실제사고에서 보행자 머리 및 가슴부위의 최종정지위치와의 차를 목적함수로, 차량충돌속도와 보행자 충돌위치를 설계변수로 정의하여 이를 최소로 수렴하는 최적화 모형식을 정식화한 후 최적설계 전문 소프트웨어인 VisuaIDOC2 프로그램을 이용하여 반응표면 근사최적화기법으로 목적함수를 최소로 수렴하는 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석기법을 개발하였다. 최적화기법을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션 분석기법을 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석한 결과. 기존 분석모형식에 비해 분석 오차율이 매우 낮아 보다 정확하고 과학적인 분석기법인 것으로 연구결과 도출되었다. 따라서, 추후 보행자 충돌사고를 분석함에 있어 기존 분석모형식이 아닌 보행자 선회특성을 고려한 최적화기법을 이용하여 보다 신속하고 정확한 분석을 수행함으로써 사고당사간의 의견대립으로 인한 시간적, 경제적 비용의 최소화는 물론 사고관련자의 권익을 보호할 수 있을 것으로 기대된다.
회전교차로는 영국, 프랑스 등에서 70년대 이후부터 발전하여 현재 유럽을 비롯한 호주, 미국 등 세계 여러 나라에서 운영되어 관련 연구가 끊임없이 지속되고 있으며, 최근 회전교차로를 적극 도입하고 있는 우리나라에서도 이에 맞춰 적극적인 홍보 및 연구가 계속 되고 있다. 하지만 선행연구들은 회전교차로의 안전성 및 운영 효율성에 관한 연구들이 대부분을 차지하고 있고, 회전교차로 설계지침 및 관련연구에서 명확한 보행자 관련 설치기준 및 영향을 제시하지 않고 있다. 설계지침에서 제시하고 있는 최대 교통량에서 보행자에 의한 영향까지 고려한다면, 첨두시간과 같은 시점에서는 오히려 회전교차로가 비효율적으로 운영 될 수 있다. 즉, 첨두시 이외의 시간에는 회전교차로가 효율적으로 운영 되지만, 특정 시간대에는 차량 통행량 및 보행자 수에 따라 회전교차로의 운영개선을 검토해 볼 수 있다. 본 연구에서는 특정시간이나 첨두시의 교통량 및 보행자수를 가정하여 보행자수에 따른 회전교차로의 접근로별 용량변화를 살펴보고, 보행자 수가 증감함에 따른 회전교차로에서의 보행신호 적용 타당성 및 그에 따른 신호운영 방안을 제시하였다. 현장자료를 이용한 시뮬레이션 분석을 통해 회전교차로 보행신호의 설치효과 및 적용방안을 검토하였고, 보행신호를 적용한 회전교차로의 설치 시, 일반 회전교차로에 비해 지체감소 효과가 있는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 COVID-19 대유행에 따른 다중밀집시설 중 하나인 서울역 역사를 대상으로 사회적 거리(Social Distance) 유지 및 보행동선체계 구축에 따른 효과분석을 진행하였다. 분석을 위해 서울역 CAD 및 철도역사 이용객 수 조사를 통하여 서울역 보행 Network를 구축하였으며, Social Force Model을 활용하여 사회적 거리(Social Distance)를 유지하는 보행자를 구현하였다. 이를 바탕으로 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 보행동선체계 도입 시 현황과 비교하여 평균보행속도가 감소하였으나 평균보행밀도의 경우 보행 서비스수준(LOS) 'C'를 유지하는 것으로 분석되어 보행동선체계의 효과가 입증되었으며, 향후 보행계획 시 보행 시뮬레이션 모델로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 통행방향의 교차 상황이 발생하였을 때와 그렇지 않았을 때의 뇌파를 정량적으로 측정하여 보행자가 인지심리적 불편함을 느끼는지 여부를 알아보았다. 총 50명의 실험참가자에게 통행방향의 교차가 발생하는 영상 4개와 그렇지 않은 영상 4개를 무작위고 시청하게 하고 좌 우 전두엽, 좌 우 후두엽, 좌 우 측두엽, 중심엽 부위에서 나타나는 뇌파 신호를 추출하였다. 추출된 뇌파는 주파수 분석을 하여 alpha파 상대 스펙트럼 값, beta파 상대 스펙트럼 값, theta파 상대 스펙트럼 값을 계산하고 동선의 교차 여부에 대한 정량적 비교를 실시하였다. 실험 결과, 통행방향이 일관된 영상을 시청하였을 때 모든 부위에서 alpha파가 높게 나오는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 통행방향이 좌/우로 교차할 때 교차하지 않는 상황에 비해 보행자가 인지심리적 더 스트레스를 느끼는 것으로 나타났다.
본 논문은 4족 지능 로봇의 비평탄 지형 극복 기능을 구현하기 위해, 시뮬레이션 환경에서 제공하는 역기구학(Inverse Kinematic)과 개선된 강화 학습 방법(Partially Observable Markov Decision Process)을 분석하여 수립한 알고리즘을 동작 검증을 위한 임베디드 보드(Embedded Board)에 실제 적용하여 보았다. 이 연구를 통해 4족 보행 로봇의 효율적인 지형 극복형 보행 방식 설계 방법을 제안하며, 특히 IMU 센서의 지능적인 균형제어 방법을 평가하고 다양한 통신방식과 서보모터 제어 방식을 실험하고 구현하였다. 또한 모터 가감속 제어를 통해 보다 부드럽고 안정적인 보행을 구현한다.
본 논문에서는 곤충형 다리 구조를 갖는 4족 로봇의 효율적인 계단 보행을 위해 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)에 기반한 계단 보행 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 우선 계단 보행을 위한 요소와 도달 영역을 정의한다. 또한 GA 수행을 위한 유전자와 적합도 함수를 설정하고, GA를 이용하여 최소 이동 거리와 최적 에너지 안정도 여유(Energy Stability Margin: ESM)을 갖는 4족 로봇의 착지 지점을 탐색하여 걸음새 궤적을 생성한다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 계단 보행 방법의 효용성 및 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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