본 연구는 보행자의 물리적 특성(크기, 모양, 자세 등)을 적용한 개선된 플로어 필드 모델(Floor field model; FFM)을 소개하고, 개선된 모델과 널리 알려진 다른 피난시뮬레이션 모델과의 비교를 통해 FFM의 한계점 파악 및 개선된 모델의 특징을 분석하고자 한다. FFM은 셀룰라 오토마타(Cellular automata)를 이용한 대표적 미시적 관점 보행 모델이지만 보행자의 크기, 모양, 자세 등의 물리적 특성을 세밀하게 반영하지 않는다. 이로 인해 보행자들 간의 충돌, 마찰 등의 현상을 모델링하기 어려우며 결과적으로 다른 모델들과 비교하였을 경우에 매우 짧은 대피 시간을 산출하고 있다. 본 연구는 물리적 현상을 반영할 수 있는 개선된 FFM을 제시하며, 개선된 모델과 기존 FFM, 시뮬렉스(Simulex), 패스파인더(Pathfinder) 등 다른 모델들과의 비교 실험을 수행하였다. 실험은 실제 캠퍼스 건물의 일부 공간을 대상으로 진행되었으며, 대피 인원의 변화에 따른 대피 양상의 비교와 각 출구별 대피 양상의 비교가 수행되었다. 이를 통해 FFM에서는 반영되지 않던 물리적 현상들이 개선된 모델에서는 상용 모델 수준으로 적용되는 점과 특히 시뮬렉스와 유사한 형태의 대피 양상을 보임을 확인하였다.
물리적 환경이 보행에 미치는 영향에 관한 연구들은 지속적으로 이루어져 왔다. 그러나 도시공간에서의 보행량에 날씨가 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 2009년 서울시 유동인구 조사자료를 활용하였으며, 지점별 보행량을 종속변수, 날씨와 물리적 환경을 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 날씨가 보행량에 미치는 영향을 계절별, 토지이용별, 시간대별로 파악하고자 계절-토지이용-시간대로 구분된 28개의 모형을 작성하여 결과를 비교 해석하였다. 본 연구의 종속변수가 정규성을 만족하지 못하기 때문에 음이항 회귀모형을 활용하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 날씨요인들은 보행량에 영향을 미친다. "비"는 대부분의 모형에서 보행량을 감소시키는 효과가 나타났으며, "눈"과 "천둥번개"는 소수의 모형에서 매우 큰 보행량 감소효과를 나타냈다. 둘째, 날씨가 보행량에 미치는 영향은 계절과 토지이용에 따라 다르게 나타났다. 예를 들어 "비"의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 셋째, 환경요인들의 영향도 계절에 따라 다르게 나타났다. 차로 수는 하절기에는 보행량에 정(+)의 영향을, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지하철역 여부 또한 하절기에는 보행량에 강한 정의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 음의 영향을 미쳤다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 둘째 계절별로 특화된 보행활성화 정책이 필요하다.
초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.
본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
The applications of smartphones or other portable smart devices have dramatically changed people's lifestyle. Researchers have been investigating useage of smartphones for structural health monitoring, earthquake monitoring, vibration measurement and human posture recognition. Their results indicate a great potential of smartphones for measuring pedestrian-induced loads like walking, jumping and bouncing. Smartphone can catch the device's motion trail, which provides with a new method for pedestrain load measurement. Therefore, this study carried out a series of experiments to verify the application of the smartphone for measuring human-induced load. Shaking table tests were first conducted in order to compare the smartphones' measurements with the real input signals in both time and frequency domains. It is found that selected smartphones have a satisfied accuracy when measuring harmonic signals of low frequencies. Then, motion capture technology in conjunction with force plates were adopted in the second-stage experiment. The smartphone is used to record the acceleration of center-of-mass of a person. The human-induced loads are then reconstructed by a biomechanical model. Experimental results demonstrate that the loads measured by smartphone are good for bouncing and jumping, and reasonable for walking.
본 논문에서는 대규모 실내 환경에서 WiFi 모듈이 내장된 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위한 효과적인 이동 모델과 관측 모델을 제시한다. 제안하는 세 가지 부속 이동 모델들은 보행자의 움직임에 대한 더 정확한 예상 확률 분포를 제공한다. 또, 가우시안 보간법 기반의 관측 모델은 훈련 데이터 의 수집이 이루어지지 않은 지역들에 대해서도 관측 우도 계산을 가능하게 한다. 파티클 필터 프레임워크 속에 이와 같은 이동 모델과 관측 모델을 결합함으로써, 본 연구의 위치 추적 알고리즘은 대규모 실내 환경들에서도 스마트폰 사용자의 위치를 정확하게 추적할 수 있다. 한 복층 건물에서 안드로이드 스마트폰으로 수행한 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 WiFi 위치 추적 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
In this study, first, child headform model was built up, satisfying requirement in the headform validation test. Also, for decreasing both acceleration peak and deformation, a new hood with dome shaped forming in inner panel was investigated. Next, headform impact, complying with draft of EEVC W/G 17, on the central portion of the newly proposed hood were simulated for a steel hood and three aluminum hoods with different thickness for examining the material and thickness effect on HIC value and inner panel deformation. The analysis results explained that aluminum hoods with dome shaped forming in inner panel were highly promising not only for meeting headform safety regulations but also for leading to weight savings. Finally, hood edge design technology in order to reduce pedestrian injury due to the high stiffness of beam type edge and the rigid support, was discussed. Various types of the foam filled edge were designed and their headform safety performance were evaluated. The edge structure with foam filled in upper one third of section exhibited excellent results.
본 연구의 목적은 사고위치별(유입부, 유출부, 교차로내 및 횡단보도) 로지스틱 회귀 교통사고 모형을 개발하는 것이다. 충북지방경찰청의 2004$\sim$2005년도 사고 자료와 현장조사 자료를 근거로, 교통사고와 관련된 기하구조 요소, 환경 요소 등이 분석되었다. 개발된 모형은 카이제곱 p 값은 0.000 그리고 Nagelkerke $R^2$값 0.363$\sim$0.819로 모두 통계적으로 유의한 것으로 분석된다. 개발된 모형의 공통 사고요인은 교통량, 횡단거리 및 좌회전전용차로이며, 특정변수는 교차로내 사고모형의 부도로 교통량, 그리고 횡단보도 사고모형의 주도로 U턴인 것으로 나타나고 있다. Hosmer & Lomeshow 검정은 유입부를 제외한 모형들은 p값이 0.05보다 크기 때문에 통계적으로 적합한 것으로 평가된다. 또한 정분류율 결과는 모든 모형식이 73.9% 이상으로 높은 예측력을 보이는 것으로 분석된다.
본 논문은 미시적 대피시뮬레이션 소프트웨어인 'EgresSIM'을 소개한다. 본 논문에서 개발한 EgresSIM은 미시적 보행모델인 Floor Field Model과 이를 발전시킨 개선된 모델을 기반으로 하는 3차원 보행자 대피시뮬레이터이다. 이 소프트웨어는 많은 층과 계단, 방, 출입구 등이 있는 대형건축물에 대한 시뮬레이션이 가능하다. 또한, 수백, 수천 명의 보행자를 실내 공간에 배치하고 이들의 움직임을 3차원 뷰어를 통해 실시간으로 확인할 수 있고, 개별 보행자들이 어떤 경로로 이동하는지, 대피시간은 얼마나 소요되는지, 각각의 출구에 얼마나 많은 대피자들이 몰렸는지 등 대피 상황에 대한 상세한 결과를 산출한다. 시뮬레이션에 필요한 건물 데이터는 사전에 정의된 실내 데이터 모델에 따라 XML 파일로 구축되며, 시뮬레이션 결과 정보도 XML 로그파일로 생성된다. EgresSIM에서 지원하는 두 가지 보행모델의 민감도 파라미터를 조정함으로써 보행자들의 이동 패턴을 여러 가지로 나타낼 수 있다. 이를 통해 최단 거리 출구로 이동하는 상황, 정전이 일어난 암흑 상황 등 여러 상황을 가정한 대피시뮬레이션 수행이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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