Owing to our rapidly aging society, accessibility evaluation to enhance the ease and safety of access to indoor and outdoor environments for the elderly and disabled is increasing in importance. Accessibility must be assessed not only from the general standard aspect but also in terms of physical and cognitive friendliness for users of different ages, genders, and abilities. Meanwhile, human behavior simulation has been progressing in the areas of crowd behavior analysis and emergency evacuation planning. However, in human behavior simulation, environment models represent only "as-planned" situations. In addition, a pedestrian model cannot generate the detailed articulated movements of various people of different ages and genders in the simulation. Therefore, the final goal of this research was to develop a virtual accessibility evaluation by combining realistic human behavior simulation using a digital human model (DHM) with "as-is" environment models. To achieve this goal, we developed an algorithm for generating human-like DHM walking motions, adapting its strides, turning angles, and footprints to laser-scanned 3D as-is environments including slopes and stairs. The DHM motion was generated based only on a motion-capture (MoCap) data for flat walking. Our implementation constructed as-is 3D environment models from laser-scanned point clouds of real environments and enabled a DHM to walk autonomously in various environment models. The difference in joint angles between the DHM and MoCap data was evaluated. Demonstrations of our environment modeling and walking simulation in indoor and outdoor environments including corridors, slopes, and stairs are illustrated in this study.
PURPOSES : This study evaluated the feasibility of implementing protected-permissive left-turn (PPLT) signals at three-leg signalized intersections. METHODS: A three-leg signalized intersection with permissive left-turn was first selected. A VISSIM simulation model was constructed using data collected from the test site. The VISSIM network was calibrated by adjusting related parameter values in order to minimize the difference between the simulated and surveyed critical gap. The calibrated network was validated by the number of waiting left-turning vehicles per cycle. Finally, the mobility and safety measures were extracted from simulation runs in which permissive, protected left turns as well as PPLTs were realized based on diverse traffic volume scenarios. RESULTS : The mobility-related measures of effectiveness (MOEs) of the case with PPLT outperformed the other two left-turn treatment scenarios. In particular, the average waiting time per cycle for the left-turn vehicles in the case with PPLT was reduced by 30 s. The safety-related MOEs of the case with PPLT were somewhat higher than those in the case with protected left-turns and much higher than those in the case with permissive left-turns. CONCLUSIONS : Based on the mobility- and safety-related MOEs generated from the VISSIM simulation runs, the use of PPLT seems to be feasible at three-leg signalized intersections where the left-turn is permissive and a pedestrian signal exists at the conflicting approach. However, in order to use the PPLT in earnest, it is necessary to revise the road traffic act, traffic signs, and related manuals.
Sky view factor can quantify the influence of complex obstructions. This study aims to evaluate the best available SVF method that represents an urban thermal condition with land cover in complex city of Korea and also to quantify a correlation between SVF and mean air temperature; the results are as follows. First, three SVF methods comparison result shows that urban thermal study should consider forest canopy induced effects because the forest canopy test (on/off) on SVF reveals significant difference range (0.8, between maximum value and minimum value) in comparison with the range (0.1~0.3) of SVFs (Fisheye, SOLWEIG and 3DPC) difference. The significance is bigger as a forest cover proportion become larger. Second, R-square between SVF methods and urban local mean air temperature seems more reliable at night than a day. And as the value of SVF increased, it showed a positive slope in summer day and a negative slope in winter night. In the SVF calculation method, Fisheye SVF, which is the observed value, is close to the 3DPC SVF, but the grid-based SWG SVF is higher in correlation with the temperature. However, both urban climate monitoring and model/analysis study need more development because of the different between SVF and mean air temperature correlation results in the summer night period, which imply other major factors such as cooling air by the forest canopy, warming air by anthropogenic heat emitted from fuel oil combustion and so forth.
스트레스 리본 교량(Stress Ribbon Bridge)이란 두께가 얇은 상부구조(바닥판)가 특정한 현수 형태(catenary type)로 유지되고 긴장된 바닥판 (Post-tensioned deck)이 하중에 의해 역 아치(Reverse arch) 거동을 보이는 PSC 구조물이다. 현재 스트레스 리본 교량의 경우 국외에서 자연파괴를 최소화 하고 아름다운 구조로 인식되어 차도교, 보도교 등에 활발하게 이용되고 있으나 국내에서는 이와 관련된 연구가 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서 시공단계가 고려된 스트레스 리본교량의 비선형, 시간의존적 해석이 고려된 모델을 정립하는데 목표가 있다. 정립된 모델을 이용하여 시공단계에 따른 단면력을 이론에 의한 수치와 비교하여 그 타당성을 입증하였으며, 시공단계에 따른 교량의 거동을 분석하였다.
최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.
PURPOSES : This study aimed to analyze traffic accidents at circular intersections, and discuss accident reduction strategies based on land use and vehicle type. METHODS : Traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "traffic accident analysis system" (TAAS) data set of the Road Traffic Authority. To develop the accident rate model, a multiple linear regression model was used. Explanatory variables such as geometry and traffic volume were used to develop the models. RESULTS : The main results of the study are as follows. First, it was found that the null hypotheses that land use and vehicle type do not affect the accident rate should be rejected. Second, 16 accident rate models, which are statistically significant (with high $R^2$ values), were developed. Finally, the area of the central island, number of speed humps, entry lane width, circulatory roadway width, bus stops, and pedestrian crossings were analyzed to determine their effect on accidents according to the type of land use and vehicle. CONCLUSIONS : Through the developed accident rate models, it was revealed that the accident factors at circular intersections changed depending on land use and vehicle type. Thus, selecting the appropriate location of bus stops for trucks, widening entry lanes for cars, and installing splitter islands and optimal lighting for motorcycles were determined to be important for reducing the accident rate. Additionally, the evaluation showed that commercial and mixed land use had a weaker effect on accidents than residential land use.
본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기 위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
교통사망사고중, 고령자 교통사고가 30%이상을 차지하고 있으며, 해마다 증가추세인 고령 노인교통사고와 관련, 고령화사회에 진입한 현실을 반영하여, 향후 특단의 대책을 수립해야할 필요성이 절박한 실정이다. 본 연구에서는 노인 고령자들이 주로 지방도시 지역의 지방부도로 주변에 밀집거주 및 이동하는 현실을 착안하여 지방부도로 고령보행자사고 특성을 분석하고, 이에 따른 사고심각도 모형을 개발하는 데 주안점을 두었다. 경찰청 교통사고자료를 720건 입수하여, 경상 중상 사망등 가중치를 반영한 사고심각도 모형을 중회귀분석에 의해 도출하였으며, 그 결과 사고심각도에 가장 영향력이 큰 독립변수는 역시 과속차량임을 통계적으로 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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