Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.375-378
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2021
인간의 보행에는 다양한 분야에서 유용하게 사용할 수 있는 정보를 가지고 있어 의료분야와 수사기관에서 사용되고 있다. 보행 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내기 위해 선행되어야 하는 작업은 보행주기를 판별하는 것이다. 본 연구에서는 보행주기 판별을 위하여 발 뒷굽 닿기와 발가락 떼기 행동을 가속도 값과 각속도 값을 사용하여 알아내고, 정확도를 분석하는 알고리즘에 대해 논한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.631-637
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2010
In this paper, We propose a method of motion interpretation of pedestrian for active traffic signal control. We detect pedestrian object in a movie of crosswalk area by using the code book method and acquire contour information. To do this stage fast, we use parallel processing based on CUDA (Compute Unified Device Architecture). And we remove shadow which causes shape distortion of objects. Shadow removed object is judged by using the hilbert scan distance whether to human or noise. If the objects are judged as a human, we analyze pedestrian objects' motion, face area feature, waiting time to decide that they have intetion to across a crosswalk for pdestrians. Traffic signal can be controlled after judgement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.180-194
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2015
On roads vehicles are the bossy, while pedestrians are the frangible. The current paper has a purpose for contributing to pedestrian's safety. First, it studies the association between demographic parameters and TPB(Theory of Planned Behavior)'s variables(pedestrian's attitude toward crossing behavior in roads, personal norm, etc.) and his/her crossing intention, perceived risk while crossing, and the experience of past traffic accidents. Its sample comes from a specific population(college students). Further, the present study endeavors to explain the portion of human cognitive failure/error, impulsiveness, time perspective, and probabilistic/math-logical judgment ability in pedestrian's riky crossings on roads. Research results found that TPB variables and such a few human characteristics have some significant association with the risky crossing intention on the road. Considering the human psychological portion in pedestrian accidents would help us prevent the accidents and reduce unhappiness of the accidents and, further, economic loss and insurance expenditure related with the accidents.
This study examines the characteristics of traffic accidents involving elderly pedestrians by analyzing relevant data vis-à-vis fatal pedestrian accidents and proposes solutions to reduce such accidents. We analyzed 3,853 cases of fatal accidents involving elderly pedestrians and 1,786 cases involving younger pedestrian (these cases reflect accidents that occurred from 2005 to 2008). The results show that accidents involving the elderly occur more frequently in rural areas than urban areas, especially in autumn; this condition applies even in situations where the elderly exhibit compensation behaviors such as walking on safer roads. We found that elderly pedestrians exhibit a defective behavior in crossing roads, especially in complicated road conditions where intersections and turning/reversing vehicles represent a menacing threat. These characteristics could be explained by the degenerated physical/mental ability of the elderly and by psychological factors such as reduced level of self-confidence.
Selections for rapid and slow walking behavior were carried out with the populations, drived from Oregon-R and lethal free strain of Drosophila melanogaster. The behavior was measured by means of connected test-tube apparatus. The populations responded effectively to the artificial selection, and it reached the selection plateau after 7 generations. The realized heritability for the first 10 generations was estimated to be about $9\\sim14%$ for the rapid walking behavior, and those for slow walking behavior was about $11\\sim16%$. The results of hybridization analysis between selected populations at generations 8 and 10 indicated that some polygenes showing a slow walking behavior were partially dominant over polygenes controlled rapid trait. The populations selected for rapid and slow walking behavior were relaxed after 10 generations of selection. The response to natural selection of rapid population was completely returned to their neutral states after only 5 generations. Such phenomena would be explained by the genetic homeostasis resulted from an action of natural selection. However, the slow population did not make any difference from walking scores of their original artificial selection. It seems reasonable to assume that the slow walking behavior was possibly controlled by a major gene.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.138-150
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2020
Pedestrians are the most vulnerable road users. According to one analysis of traffic accidents over a five year period, pedestrians accounted for about 40% of all road traffic deaths in South Korea. Although some policy and engineering approaches have been taken to reduce and prevent traffic accidents, the annual accident change rate is -0.7%, which is insufficient. This study verifies the effectiveness of presenting visual messages to pedestrians and the effect from adding auditory messages to the visual messages. The experiment was conducted on crosswalks adjacent to an intersection, and safety behaviors were recorded for a total of 898 pedestrians and considered sufficient. As a result of the study, overall pedestrian safety behavior improved when both visual and auditory messages were presented, rather than just visual messages. Therefore, the results indicate it is more effective to provide a mixed visual/auditory form of messages, rather than providing single stimulus messages.
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.
In this paper, we propose a modeling and simulation of group behavioral movement of pedestrians using Agent based and Cellular Automata model in intelligent game environment. The social behaviors of the crowds are complex and important, and based on this, the prototype game-model was implemented to show the crowd interaction on AB and CA in the game environment. Our experiment revealed the promise of group behaviour as a cost-efficient, yet accurate platform for researching crowd behaviour in risk situations with real models.
Wang, ChangWon;Ho, JongGab;Na, YeJi;Jung, HwaYung;Nam, YunYoung;Min, Se Dong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1361-1364
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2015
본 연구에서는 노인들이 일상에서 많이 행동하는 7가지 유형의 행동의 특징을 추출하고, 총 7가지 분류 알고리즘에 적용하여 가장 인식률이 높은 알고리즘을 도출하고자 하였다. 행동패턴은 정상보행, 절름발이, 지팡이, 느린 보행, 허리가 굽은 상태에서 보행, 스스로 휠체어 끌 때 그리고 누군가가 휠체어를 끌어줄 때 총 7가지로 구성하였다. 행동패턴의 특징은 3축 가속도 센서의 값, 평균, 표준편차, 수직 및 수평축의 데이터를 사용하였다. 분류 알고리즘은 Naive Bayes, Bayes Net, k-NN, SVM, Decision Tree, Multilayer perception, Logistic regression을 사용하였다. 연구결과 k-NN 알고리즘의 인식률이 98.7%로 다른 분류알고리즘에 비해 인식률이 높게 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.1
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pp.1-8
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2016
In the recently, violent crime and accidental crime has been generated continuously. Consequently, people anxiety has been heightened. The Closed Circuit Television (CCTV) has been used to ensure the security and evidence for the crimes. However, the video captured from CCTV has being used in the post-processing to apply to the evidence. In this paper, we propose a flexible multi-level models for estimating whether dangerous behavior and the environment and context for pedestrians. The situation analysis builds the knowledge for the pedestrians tracking. Finally, the decision step decides and notifies the threat situation when the behavior observed object is determined to abnormal behavior. Thereby, tracking the behavior of objects in a multi-region, it can be seen that the risk of the object behavior. It can be predicted by the behavior prediction of crime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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