• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제4권3호
• /
• pp.173-182
• /
• 2015

A real-time, Indoor navigation systems utilize ultra-wide band (UWB), radio-frequency identification (RFID) and received signal strength (RSS) techniques that encompass WiFi, FM, mobile communications, and other similar technologies. These systems typically require surplus infrastructure for their implementation, which results in significantly increased costs and complexity. Therefore, as a solution to reduce the level of cost and complexity, an inertial measurement unit (IMU) and quick response (QR) codes are utilized in this paper to facilitate navigation with the assistance of a smartphone. The QR code helps to compensate for errors caused by the pedestrian dead reckoning (PDR) algorithm, thereby providing more accurate localization. The proposed algorithm having IMU in conjunction with QR code shows an accuracy of 0.64 m which is higher than existing indoor navigation techniques.

• 전기학회논문지
• /
• 제58권5호
• /
• pp.1010-1018
• /
• 2009

An inertial navigation system for pedestrian position tracking is proposed, where the position is computed using inertial sensors mounted on shoes. Inertial navigation system(INS) errors increase with time due to inertial sensor errors, and therefore it needs to reset errors frequently. During normal walking, there is an almost periodic zero velocity instance when a foot touches the floor. Using this fact, estimation errors are reduced and this method is called the zero velocity updating algorithm. When implementing this zero velocity updating algorithm, it is important to know when is the zero velocity interval. The gait states are modeled as a Markov process and each state is estimated using the hidden Markov model smoother. With this gait estimation, the zero or nearly zero velocity interval is more accurately estimated, which helps to reduce the position estimation error.

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
• /
• pp.852-858
• /
• 2007

• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 한국ITS학회 2007년도 제6회 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.124-129
• /
• 2007

• 교통기술과정책
• /
• 제13권5호
• /
• pp.48-55
• /
• 2016

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.169-174
• /
• 2018

시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.

• 디자인학연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.81-90
• /
• 2006

보행자는 목적지로 이동하면서 도로의 경관이나 주변건물의 외관으로부터 다양한 인상을 받으며, 따라서 목적지가 동일한 경우에 있어서도 자신의 감성적 선호에 맞는 경로를 이동한 경우와 그렇지 않은 경우에 있어서의 네비게이션 만족도는 크게 달라진다. 본 논문에서는 이와 같이 보행자의 경로선택이 네비게이션 만족도에 미치는 영향에 주목하여 보행자가 자신의 감성에 맞는 경로를 탐색하는 방법을 검토하고, 이를 적용한 네비게이션 지원시스템의 구성요건을 PDA 단말기의 인터페이스 환경을 고려하여 제안하였다. 지원시스템은 보행자로부터 경로탐색요구가 주어졌을 때 목적지에 대한 정보와 보행자 자신의 경로에 대한 감성적선호도를 고려하여 경로후보를 탐색하고 보행자-지원시스템 사이의 인터랙션을 통하여 최적경로를 결정해가는 과정을 지원한다. 경로탐색은 경로의 감성평가에 사용된 감성표현용어 사이의 관계를 퍼지론적으로 정식화 한 키워드 결합행렬에 의하여 이루어진다. 본 논문에서 제시한 지원시스템의 시뮬레이션을 통해 보행자의 감성적 선호에 따라 서로 다른 경로의 탐색이 가능하게 됨으로써 네비게이션 지원을 위한 효율적인 정보제공 수단으로서의 활용 가능성을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권2D호
• /
• pp.147-154
• /
• 2008

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.407-408
• /
• 2023

In this paper, we intend to develop a multimodal algorithm that secures recognition performance of over 95% in daytime illumination environments and secures recognition performance of over 90% in bad weather (rainfall and snow) and night illumination environments.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제5권4호
• /
• pp.256-266
• /
• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.