Novel Front End Module(FEM) with improved pedestrian protection is very important to reduce the severity of pedestrian injury. The FEM needs to have enough space from hood to absorb the energy from any pedestrian collision. In this study, the cooling performance of the FEM to cool the engine was investigated under 25% height reduction. The results indicated that the cooling performance analysis was about 86% level compared to that of the conventional FEM. Also, good qualitative agreement between CFD predictions and experimental measurements was found. This FEM needs the cooling performance enhancement for changed air flow path at the frontal part of vehicle. Therefore, we showed an improved performance using air guide setup and shape modification under the high load condition.
In this paper, we propose a system for controlling the brightness of street lights by predicting pedestrian paths, identifying the position of pedestrians with motion sensing sensors and obtaining motion vectors based on past walking directions, then predicting pedestrian paths through the route prediction smart street lighting system. In addition, by using motion vector data, the pre-treatment process using linear interpolation method and the fuzzy system and neural network system were designed in parallel structure to increase efficiency and the rough set was used to correct errors. It is expected that the system proposed in this paper will be effective in securing the safety of pedestrians and reducing light pollution and energy by predicting the path of pedestrians in the detection of movement of pedestrians and in conjunction with smart street lightings.
도심 내의 보행공간은 도시민의 다양한 활동이 이루어지는 공간이다. 상업가로는 그 중에서도 도시 활동이 가장 활발한 장소이지만 이용자가 원하는 물건을 찾기 위해서는 많은 시간과 비용을 지출하여야 하며 이는 도심의 경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다. 이에 상업가로를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공하고 보행 이동을 보조할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 우선 기존의 네트워크 표현기법을 고찰하였고 물리환경적 측면, 방향전환에 따른 보행자의 공간에 대한 인지도, 시야와 접근성의 제약에 의한 인지도 3가지 관점으로 보행자의 공간 인지를 구분하여 네트워크에 반영하고자 노력하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 그 결과 다양한 인지요소들을 반영한 경로탐색이 가능하였으며 적절한 경로를 산출할 수 있는 방법을 제시하였다.
횡단보도의 안전성과 교통 소통을 동시에 고려하면서 횡단보도 보행자사고를 감소시키기 위한 방안으로 보행자사고 예측모형이 꾸준히 연구되어 왔으나, 기존의 예측모형에서는 횡단보도 보행자사고의 당사자에 해당하는 보행량이라는 변수를 제대로 반영하지 못하고 있는 실정이다. 실제로 보행량과 관련한 자료가 구축되어 있지 않고. 보행량 추정방법 역시 없는 실정이기 때문이다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 기준년도 신호교차로 주변의 토지이용특성과 횡단보도 보행량을 조사하여 횡단보도 보행유출입량 추정모형을 구축하였다. 다음으로, 추정된 횡단보도 보행유출입량을 중력모형의 마찰계수와 구역간 조정계수, 그리고 대각횡단 보행비율을 적용하여 횡단보도 보행경로별로 보행량을 분포시킴으로서 목표년도(보행자사고 발생 시점 또는 장래)의 횡단보도 보행량 추정방법을 제시하였다.
일반적인 실내 보행자 대피모형 및 대피시뮬레이터는 보행자 특성(예, 이동속도, 방향, 기동성, 성별, 나이, 몸무게, 신체사이즈 등)을 고려하여 개개인이 출구까지 대피할 때의 최단거리나 최소시간, 즉, 국지적(local)인 해를 구한다. 따라서 이러한 모델을 이용해서는 대상 공간 전체(예, 건물 전체)의 재실자들이 모두 대피한다고 할 때, 전체 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해를 얻기 힘들다. 본 연구는 건물내의 전체 인원분포를 고려하여 건물 내 재실자들의 총 대피시간을 최소화할 수 있는 전역적인 실내 보행자 최적 대피모형을 제시하고자 한다. 총 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해는 다항식으로 찾기 힘든 문제로, 본 연구에서는 메타 휴리스틱기법 중 유전자 알고리즘을 이용하였다. 다양한 분포 상황을 염색체로 표현하고 해를 반복적 필터링하여 최적에 가까운 대피경로 및 대피시간을 산출하였다. 설계된 알고리즘을 표현하고 실험하기 위해서 CA(cellular automata) 기반의 대피 시뮬레이터를 이용하였으며, 다양한 실내 인원분포에 적용하여 그 결과를 제시하였다.
이 연구는 시각장애인을 위한 길안내 서비스 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 시각장애인을 고려한 사용자 인터페이스로써 음성인식을 통한 스마트폰을 입력도구로 사용하였고, 출력도구는 방향 및 음성안내를 하면서도 주변 환경음을 인식할 수 있는 골전도 헤드셋을 사용하였다. 개발된 시스템은 기존의 길안내용 스마트폰 앱과 달리 보행해야할 방향 정보를 착용한 헤드셋의 좌우 스테레오 음의 크기로 전달하며, 갈림길이나 휘어진 길에 대한 음성안내는 수 미터 전에 안내하여 시각장애인의 보행 속도에 적합하게 안내가 이루어지며, 역방향 보행이나 경로이탈을 즉시 경고하는 장점이 있다. 방향센서로 진행방향에 대한 동적 정밀도가 1.5도인 모션 트랙커를 사용하여 안정적이고 신뢰성 있는 방향 정보를 취득할 수 있었다. GPS의 위치오차를 극복하기 위하여 위치오차에 견고한 경로계획 알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템을 실험한 결과 실험 경로에서 평균 방향각 오차가 6.82도(표준 편차 5.98)로 비교적 안정하게 방향을 유도하여 목적지에 도달하였다.
Many Korean university campuses are located on hilly terrain where the hierarchy of the path system is unclear. Therefore, it is difficult to analyze the pedestrian network through space syntax, in which only horizontal direction changes are considered as depths of space. The purpose of this study is to compare pedestrian movement patterns and space syntax analysis in order to find their relevance to each other and the relationship between them. We conducted a survey regarding the most-visited buildings and pathways at S-University, which is located on a hilly area in Seoul. The survey results were compared with the Space Syntax integration map by regression analysis. For the segments where the relationship between pedestrian volume and integration was weak, field observations were conducted. As a result, topographical aspects, functional aspects, and location aspects were observed as the main influential factors. In addition, the research proposes that adding an extra axial line per vertical directional change can potentially compensate for the low relevance of stairs. This study suggests the possibility and the necessity of three-dimensional space syntax programs and emphasizes the importance of campus planning for the pedestrian environment.
대중교통중심개발(TOD)을 위한 핵심전략은 철도역을 중심으로 보행권내에서 고밀도의 복합토지이용을 유도하는 방안을 마련하는 것이다. 해외에서는 이미 역세권을 중심으로 보행시설의 통합정비를 위한 제도를 마련하고, TOD를 효과적으로 추진해왔다. 그러나 국내는 종합적인 보행정비의 중요성에도 불구하고, 역세권 중심의 통합보행인프라 구축에 대한 방향설정이 부족하다. 따라서 우선 역세권 주변의 보행시설의 통합정비에 대한 평가기준을 마련하여 TOD 개선에 대한 판단근거로 활용하는 것이 시급하다. 본 연구는 TOD의 효과 평가를 위해 역사 건물내부와 주변지역을 통합하여 보행의 원활한 정도를 평가하는 네트워크 모형을 제안한다. 모형은 철도 역사와 주변지역을 일체화된 보행 네트워크 상의 흐름으로 간주한다. 보행자가 선택한 경로는 최소시간 경로라고 정의하여 Wardrop의 이용자 균형(1952) 개념을 확대 적용하였다. 보행통로의 혼잡상황, 엘리베이터의 용량한계, 횡단보도의 대기와 같이 보행시설에서 나타나는 다양한 행태를 고려하기 위해서 변동부등식기반의 보행자 균형배정모형을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.28-32
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2020
Railway transportation is the main land-based transportation in most countries. Accordingly, railway-transportation safety has always been a key issue for many researchers. Railway pedestrian accidents are the main reasons of railway-transportation casualties. In this study, we conduct experiments to determine which of the latest convolutional neural network models and algorithms are appropriate to build pedestrian railroad accident prevention systems. When a drone cruises over a pre-specified path and altitude, the real-time status around the rail is recorded, following which the image information is transmitted back to the server in time. Subsequently, the images are analyzed to determine whether pedestrians are present around the railroads, and a speed-deceleration order is immediately sent to the train driver, resulting in a reduction of the instances of pedestrian railroad accidents. This is the first part of an envisioned drone-based intelligent security system. This system can effectively address the problem of insufficient manual police force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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