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.
본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.
도로 상에서 차량은 강자이고 보행자들은 약자의 처지이다. 본 논문은 보행자의 안전에 기여하고자 하는 목적을 가진다. 먼저, 본 논문은 인구 모수들과 TPB(계획된 행동의 이론)의 변수들(도로에서 보행자의 길 건너는 행동에 있어서의 태도, 개인적 가치, 인지된 행동 통제, 등), 길을 건너고자 하는 의도, 건너는 동안의 인지된 위험, 그리고 과거 교통사고의 경험 사이의 연관성을, 대학생 샘플을 대상으로, 연구하였다. TPB 변수들을 고려한 보행자 연구는 한국에서 통상 수행되지 않았었다. 더 나아가 본 연구는, 도로를 건너는 보행자의 위험한 행동에 있어서, 인간의 인지 실패/오류, 충동성, 시간관, 그리고 확률적/수학-논리적 판단 능력이, 차지하는 비중을 분석하고자 하였다. 연구 결과는, 그 비중이 아주 크지는 않지만, 존재함을 발견하였고, 인간 생명은 매우 소중하므로, 보행자의 사고에서 인간의 그러한 심리적 요인들을 추가적으로 고려한다면, 보행자의 사고를 예방하고 그 불행을 줄이는 데에, 더 나아가 사고와 관련된 경제적 손실과 보험 지출을 줄이는 데에, 기여할 것이라고 사료된다.
본 연구에서는 보행자 교통사고 조사자료 분석을 통해 고령보행자 사고가 가지는 특성을 알아보고, 증가추세에 있는 고령보행자 사망사고를 감소시킬 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 2005년부터 2008년까지 4년 동안 전국에서 발생한 보행자 사망사고 가운데 65세 이상 고령보행자가 피해를 입은 3,853건과 비교군 사고로 20세에서 44세 사이의 보행자 피해사건 1,786건의 특성을 비교하였다. 이들 두 집단의 사고특성을 각 항목별 점유율로 비교한 결과, 고령자의 사고는 대도시보다는 규모가 더 작은 지역에서 가을철에 특히 많이 발생하는 것으로 나타났으며, 고령보행자가 더 안전한 환경에서 보행행동을 하고자 하는 보상행동을 보이지만 실제로는 교통사고에 더 취약한 것으로 나타났다. 고령보행자는 청년기 보행자들에 비하여 도로횡단을 하는데 취약점을 드러내고 있었으며 특히 단순한 구조보다는 복잡한 도로구조에서 더 사고를 많이 겪는 것으로 확인되었다. 또한 차량과의 상충상황에 있어서는 좌우 방향으로 회전중인 차량이나 후진중인 차량에 상대적으로 더 위험을 겪고 있는 것으로 확인되었다. 이와 같은 고령보행자 사고의 특성은 고령자들의 연령증가에 따른 신체적·정신적 능력의 손실과 확신수준의 저하와 같은 심리적 상태에 의해 설명될 수 있다.
Drosophila melanogaster의 Oregon-R 계통과 lethal free 집단을 대상으로 connected test tube apparatus를 사용하여 보행행동에 관한 rapid와 slow 행동을 방향성도태의 방법으로 15세대 동안에 걸쳐 도태하였다. 한편 10세대째부터 natural selection을 행하여 유전적 효과를 분석하였다. 1. 보행행동의 rapid와 slow 성질은 초기세대에서부터 뚜렷한 도태효과를 나타내어 제 7세대 이후에 각각 selection plateau에 달하였다. 2. 방향성 도태를 10세대 동안 실시한 후 realized heritability를 계산한 결과 rapid 성질은 $9\\sim14%$, slow 성질은 $11\\sim16%$로서 rapid행동보다 slow 행동의 유전율이 다소 높게 나타났다. 3. Rapid 성질을 지배하는 유전자와 slow 성질을 지배하는 유전자의 우열관계를 밝히기 위한 hybridization 실험결과 slow 유전자가 rapid 유전자에 대하여 partial dominance의 효과가 있었다. 4. 10세대 동안에 걸쳐 방향성 도태를 실시한 후 natural selection을 5세대 동안 실시한 결과 rapid 성질은 단 5세대만에 neutral의 상태 (6.5)로 복원되었으나 slow 성질은 모집단의 보행지수와 비교하여 전혀 변화가 없었다. 실험결과로 미루어 rapid와 slow 형질은 polygenic system에 의하여 control 되는 양적 형질임을 알았다. 한편 rapid 유전자는 natural selection에 의한 homeostasis의 효과가 있으나 slow 행동은 소수의 major gene에 의하여 지배되는 것을 알았다.
최근 5년간 보행자 교통사고 분석 결과, 전체 교통사고 사망자 중 보행자가 차지하는 비중은 약 40%를 차지하여 교통안전에 매우 취약한 상황이다. 교통사고를 감소 및 예방하기 위한 여러 정책적·공학적 접근이 이루어졌으나 연 평균 사고 변화율은 -0.7%로 아직 실효성이 미흡하다고 볼 수 있다. 교통사고 예방을 위한 선행연구에서는 주로 운전자를 대상으로 한 연구가 실시되어 보행자의 안전에 대한 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 보행자에게 시각적 메시지를 제시하는 것과 시각적 메시지에 청각적 메시지를 추가하여 제시하는 것에 대한 효과성을 검증하였다. 실험은 교차로에 인접한 횡단보도에서 실시되었으며 총 898명의 보행자에 대한 안전 행동이 수집되었다. 연구 결과 시각적 메시지만을 제시하는 것보다 청각적 메시지를 혼합하여 제시하였을 때 보행자의 전반적 안전행동은 더 향상된 것으로 나타났다. 따라서 단일 자극 형태의 메시지를 제공하는 것보다 혼합된 형태의 메시지를 제공하는 것이 더 효과적이라는 결과를 도출하였다.
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.
본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.
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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제27권1호
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pp.1-8
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2016
최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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