본 논문은 인간과 공존하고 커뮤니케이션하며, 인간에게 심리적 안전거리(사회적 거리) 침해에 따른 스트레스를 유발하지 않는 소셜로봇을 위한 새로운 보행자 회피 알고리즘을 제안한다. 보행자 모델을 새롭게 정의하기 위해 보행자의 걸음걸이 특성(직진성, 속도)에 따라 보행자를 클러스터링하며 보행자 클러스터별 사회적 거리를 정의한다. 정의된 사회적 거리를 포함하도록 보행자(장애물) 모델링을 하고, 새롭게 정의된 보행자 모델에 상용화된 장애물 회피, 경로계획 알고리즘을 적용해 통합된 주행 알고리즘을 완성한다. 새로운 알고리즘의 효과를 검증하기 위해, 상용화된 대표적 두가지 장애물회피 경로계획 알고리즘인 DWA 알고리즘과 TEB 알고리즘을 활용한다. 본 논문의 핵심 알고리즘인 새로운 보행자 모델을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우로 구분하여 그 효용성을 평가한다. 그 결과, 새롭게 제안된 알고리즘이 이동시간의 손실 없이 보행자의 스트레스 지수를 현격하게 줄일 수 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.
본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Space Syntax에서 개별링크의 통합도가 크면 네트워크에서 접근이 편리함을 나타낸다. 보행자가 통합도가 높은 링크들의 연결성을 경험하도록 보행로를 설계하거나 집적도가 높은 토지이용을 유도하는 것이 타당하다. 보행자 통행배정모형은 보행수요(보행자)의 불편도(통행거리 및 시간) 등을 최소화하는 경로선택을 반영한다. 이는 보행자의 불편을 최소화하는 실제 통행패턴을 제시한다. 본 연구는 Space Syntax와 보행자 통행배정모형을 통합하는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 인천시 부평역을 대상으로 통합모형의 유효성을 검증하는 실증분석을 실시하였다. 분석결과 부평역 주변은 통합도가 매우 높게 나타나나 보행전용구역인 역 북부지역은 상대적으로 통합도가 낮게 나타났다. 모형의 구조는 통합도가 높은 지역에 실제 이동수요를 반영하여 통합도가 적합하게 유지되는지 설명이 가능하다. 통합모형은 Space Syntax의 네트워크에 대한 가시거리를 나타내는 축선도와 건물과 도로로 구획된 링크를 결합하는 방식과 보행자 통행배정모형의 기종점의 유사경로를 파악하여 균일 배정하는 방안을 도입한다. 제안된 모형은 보행개선지역 및 사업의 사전/사후평가 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 경찰청에서 제공한 2006년 전국 37,589개의 보행자 사고 자료에서 나타난 보행자 사고 심각도를 분석했다. 이를 위해 본 연구에서는 보행자사고 심각도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요 요인을 미리 선정하여, 그 영향을 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)을 통해 분석했다. 이모형은 사고 심각도와 같이 종속변수가 순서형으로 표시되는 경우 매우 유용한 결과를 제시하는 것으로 알려져 있어서 본 연구에서 사용했다. 본 연구는 다음과 같은 결과를 나타냈다. 첫째, 우리나라 보행자 사고 심각도는 운전자와 보행자로 나타나는 인적요인에서 성별, 나이, 음주여부에 영향을 많이 받는다. 둘째, 기타 요인에는 차량, 도로기하구조, 날씨, 시간대가 포함된다. 셋째, 보행자 사고 심각도는 계절요인과 무관하다. 끝으로, 보행자 사고 심각도 분석을 위해 순서형 로짓 모형을 적용하면 매우 적절한 분석결과를 얻을 수 있다. 결론적으로 본 연구는 우리나라 보행자 사고 심각도는 사람들이 전통적으로 생각하는 것과 같은 방식인 것으로 확인했다. 이 결론은 본 연구에서 사용한 사고자료에 국한한 것이며, 이 결론을 일반화시키려면 추후 연구가 필요하다.
The aim of this study is to propose a method for calculating the weight of walking energy in ERAM model by calculating it for the analysis of vertical and horizontal spaces in a building. Conventional theories on the space analysis in the field of architectural planning predict the pedestrian volume of network spaces in urban street or in two-dimensional plane within a building, however, for vertical and horizontal spaces in a building, estimates of the pedestrian volume by those theories are limited. Because in the spatial syntax and ERAM model have been applied weights such as the spatial depth, adjacent angles, and physical distances available only to the two-dimensional same layer or plane. Therefore, the following basic assumptions and analysis conditions in this study were established for deriving a predictor of pedestrian volume in vertical and horizontal spaces of a building. The basic premise of space analysis is not to address the relationship between the pedestrian volume and the spatial structure itself but to the properties of spatial structure connection that human beings experience. The analysis conditions in three-dimensional spaces are as follows : 1) Measurement units should be standardized on the same scale, and 2) The connection characteristics between spaces should influence the accessibility of human beings. In this regard, a factor of walking energy has the attributes to analyze the connection of vertical and horizontal spaces and satisfies the analysis conditions presented in this study. This study has two implications. First, this study has shown how to quantitatively calculate the walking energy after a factor of walking energy was derived to predict the pedestrian volume in vertical and horizontal spaces. Second, the method of calculating the walking energy can be applied to the weights of the ERAM model, which provided the theoretical basis for future studies to predict the pedestrian volume of vertical and horizontal spaces in a building.
교통사고 중 차대보행자 사고의 원인분석은 차대차 사고에 비해 관련 연구가 미흡한 실정이다. 국내에서도 차대차 사고의 경우에는 실차충돌실험을 통해 많은 자료를 축척하고 이를 체계화하여 다각적인 방법으로 실제 교통사고에 적용하려는 노력이 있으나 차대보행자 사고의 경우에는 아직 시작단계라고 볼 수 있다. 선진국에서는 차대보행자 사고에 대하여 더미를 이용한 실차충돌실험을 통해 많은 모형을 개발하였고, 이를 보행자사고의 정확한 원인분석을 위해 활용하고 있다. 국내에서는 차대보행자 사고의 해석과 관련된 모형이 개발되지 않아 외국의 모형을 그대로 활용하는 것이 일반적이다. 그러나 외국의 모형을 이용하게 되면 차량과 보행자의 체위특성이 다른 경우 왜곡된 결과가 도출될 가능성이 많게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 그 동안 수집된 보행자 사고자료를 이용하여 국내 실정에 적합한 차대보행자 충돌모형을 개발하였다. 그 결과 차량의 속도에 따라 외국의 모형과는 다소 상이한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 외국의 모형 중에서는 차량 및 보행자의 체위 특성이 유사한 일본의 모형과 가장 흡사한 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 수십개의 자료를 이용한 것으로 장래에 보다 폭넓은 자료를 통하여 모형의 신뢰성을 높이는 노력이 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
Korea's transportation paradigm is shifting from a vehicle-oriented transportation plan to a pedestrian-friendly environment that emphasizes walking safety. However, the level of pedestrian traffic accidents in Korea is still high and serious. The purpose of this study is to investigate factors affecting the severity of pedestrians traffic accidents using the multilevel logistic regression model based on 2015-2017 pedestrian accidents data provided by the Traffic Accident Analysis System(TAAS). The main results of the multilevel logistic regression model showed that 89% of pedestrian traffic accidents in Seoul were explained by individual characteristics such as drivers and pedestrians, and 11% were explained by neighborhood environmental characteristics. The results are as follows : In the individual characteristics such as pedestrians and drivers, the older the pedestrians and the drivers, the higher the traffic accident severity. The severity of traffic accidents was high when the pedestrians were female and the drivers were male. In the case of accident types, traffic accidents were more serious in the cases of heavy vehicles, inclement weather, and occurring at intersections and crosswalks. The results of the neighborhood environmental characteristics are as follows. The intersection density and the crosswalk density tended to reduce the severity of traffic accidents. On the other hand, the traffic light density and the school zones were founded to related to the higher level of traffic accident severity. This study suggests that both individual and neighborhood environmental characteristics should be considered together to prevent and reduce the severity of pedestrian traffic accidents.
Although automotive safety technologies have been developed steadily, the efforts for pedestrian protection still seems to be insufficient. In a car-pedestrian accident, the structures such as the engine under a hood, the lower part of a windshield and the A-pillar are the major causes of fatal pedestrian injuries. Recently, there have been several studies on the active safety system to reduce the pedestrian injuries. The safety system consists of an active hood lift system and a pedestrian airbag. In this research, the safety performance of the active hood lift system and the pedestrian airbag is investigated by using the finite element method. The finite element model of the system is set up based on the head impact test, and the impact analyses are performed. The necessity and the usefulness of the safety system are verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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