• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.836-846
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• 2023

Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.67-72
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• 2019

The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2024

본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지P
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• 제65권1호
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• pp.66-71
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• 2016

According to the development of depth sensing devices and depth estimation technology, depth information becomes more important for object detection in computer vision. In terms of recognition rate, pedestrian detection methods have been improved more accurately. However, the methods makes slower detection time. So, many researches have overcome this problem by using GPU. Here, we propose a real-time pedestrian detection algorithm that does not rely on GPU. First, the depth-weighted distance map is used for detecting expected human regions. Next, human detection is performed on the regions. The performance for the proposed approach is evaluated and compared with the previous methods. We show that proposed method can detect human about 7 times faster than conventional ones.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.117-123
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• 2023

여름철 집중적인 태풍이나 호우로 인해 침수 및 범람으로 인명 피해가 존재한다. 이러한 피해로 인해 제일 큰 재해는 홍수이며 인명 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구를 제안한다. 본 시스템은 Map API를 비교분석을 통하여 선정하고 최단 경로를 제공한다. 탐색 된 경로는 JSON 형태와 대피소의 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이 데이터를 기반하여 설계 및 구현한 경로 탐색 시스템은 보행자의 위치를 파악하여 돌발 홍수 발생하였을 때 대피 경로를 제공한다. 또 대피 경로로 이동 중 진입하지 못하는 경로일 경우 보행자의 현재 위치를 파악하여 경로 재탐색하여 새로운 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 시스템은 안전사고에 예방할 것으로 사려된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.617-624
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• 2015

지하철 역사 내 계단, 통로, 그리고 에스컬레이터 등의 보행 시설물에서 발생하는 서로 다른 방향의 보행교통류간 상충은 보행자의 편의와 이동성을 감소시킨다. 또한, 각 시설물별 지체 시간과 대기 행렬의 증가를 수반함에 따라 역사의 이용효율을 저하시키게 된다. 이러한 현상은 보행교통류간의 동선이 겹치면서 발생하는 것으로 동선을 방향에 따라 적절히 분리해줄 경우 완화될 수 있다. 하지만 우선 동선 분리의 기준과 그 방법론에 대한 정립이 선행되어야 한다 할 수 있다. 본 연구에서는 계단, 통로 그리고 에스컬레이터로 분류되는 각 시설물의 입구를 기준으로 방향별 대기 행렬과 지체시간을 도출하였다. 이 때, 시설물의 보행교통류는 양방향으로 존재하므로 지체시간은 각 방향별 유입 인원에 따라 가중 평균한 값을 활용하였다. 또한 동선 분리 시스템의 운영을 최적화하기 위해 유전 알고리즘을 활용하여 보행자의 지체시간을 최소화하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.111-116
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• 2021

본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.67-79
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• 2017

정시성이 보장된 도시철도에 대한 수송 의존도가 높아짐에 따라 수송 능력 뿐만 아니라 이용객의 편의성이 중요시 되고 있다. 이에 본 연구에서는 도시철도역사의 개선 및 신규 역사 건설 시 이동속도, 환승거리와 같은 보행 환경을 사전에 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 3차원 실내지도 저작 모듈과 보행 알고리즘을 수행하는 모듈로 구성되어 있다. 3차원 실내지도 저작 모듈에서는 3차원 공간 모델링, 네트워크 생성 및 평가 결과 표출 등의 기능을 수행하며, 보행 알고리즘에서는 경로탐색, 통행량 배정, 종합서비스 수준 평가 등의 기능이 있다. 이러한 기능의 핵심적인 부분은 공간정보 DB와 동적 통행정보 DB를 유기적으로 연결하여, 전후 상황 등 다양한 시나리오의 적용과 분석을 반복적으로 수행할 수 있다는 점이다. 또한, 향후 시뮬레이터의 활용 방안 제시를 위해 실제 운영 중인 역사를 대상으로 Test-Bed를 구축하고, 역사통행로의 개선 전 후의 보행 속도를 분석하여 개선 효과에 대한 정량적 지표를 산출하였으며, 향후 추가적인 분석을 위한 DB의 확장 가능성에 대해 논의하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.609-617
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• 2016

일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.106-113
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• 2014

보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이와 관련한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM SIMD 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 INRIA Person Dataset을 이용하여 테스트한 결과 기존에 비해 3.01배의 향상된 속도를 나타냈다.