본 논문은 보행자와 자동차 운전자에게 안전관련 메시지를 시각 및 청각적으로 전달하고 횡단보도 자체의 시인성을 조명을 통해 개선할 수 있는 요소들로 구성된 '횡단안전 지원시스템'의 설치 전 후에 대한 효과 평가를 수행하였다. 효과 평가는 시스템 설치 전 후별 주행속도, 보행자의 좌 우 살핌 빈도 분석을 통해 시스템 설치 전 후의 안전성 향상도를 평가하였다. 횡단안전 지원시스템의 설치 전 후의 차량 주행속도는 주 야간 모두 감소하였으며 보행자 행태를 조사한 결과 주간에는 횡단 전 또는 횡단 중 좌 우를 보는 빈도의 비율이 설치 전 27.9%에서 설치 후 62.9%로 개선되었고, 야간에는 설치 전 36.0%에서 설치 후 58.7%로 개선되어, 횡단안전 지원시스템의 설치 후 보행자의 안전의식이 향상된 것을 확인하였고 보행자 행태에 긍정적인 영향을 주어 보행자의 안전을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 개인형 이동수단의 보급과 이용의 증가에 따라 보행환경은 더욱 열악해지고 있으며 이와 관련한 안전사고도 급증하고 있는 상황이다. 이에 본 연구는 개인형 이동수단의 보행장애 요소와 관련된 현황조사를 실시하여 이를 통한 문제점을 파악하고 전문가의 의견조사를 통해 개인형 이동수단의 규제를 포함한 교통약자의 보행환경 개선을 위한 방안을 다음과 같이 제시한다. 개인형 이동수단의 보행공간 내 이동을 원칙적으로 금지하여야 하며 주행이 불가피한 경우 제한속도를 규정함으로써 교통약자의 안전하고 편리한 보행권을 확보해주어야 할 것이다. 주차 공간은 차로부의 노외 주차구역이나 보도와 차로 경계부에 장애물 구역을 조성하여 해당 구역에만 하도록 해야 할 것이며 이를 지키지 않는 불법방치된 이동수단의 수거와 관련한 규제가 필요하다. 기존의 자동차 중심의 도로에서 저·중속 이동수단 이용을 고려한 도로 구조로의 전환이 필요하다.
The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
This study aims to plan connecting living facilities considering on the Barrier Free Walking of the disabled and the elderly in the residential area. We had found several physical problems on the pedestrian's way that becomes the major factor of disturbing the barrier free movement for using living facilities in the local area by investigations and enquetes. We had suggested the arrangement method for these physical problems on the pedestrian's way and building the ideal area for living facilities by the disposition stages with the result of investigations and enquetes. After these process, we had planned connecting living facilities considering on the Barrier Free Walking of the disabled and the elderly in the residential area.
In this paper, we propose a system for controlling the brightness of street lights by predicting pedestrian paths, identifying the position of pedestrians with motion sensing sensors and obtaining motion vectors based on past walking directions, then predicting pedestrian paths through the route prediction smart street lighting system. In addition, by using motion vector data, the pre-treatment process using linear interpolation method and the fuzzy system and neural network system were designed in parallel structure to increase efficiency and the rough set was used to correct errors. It is expected that the system proposed in this paper will be effective in securing the safety of pedestrians and reducing light pollution and energy by predicting the path of pedestrians in the detection of movement of pedestrians and in conjunction with smart street lightings.
지난 50여 년간 고도의 경제 성장은 급격한 자동차의 증가를 초래하였다. 이러한 자동차 증가는 도시 내에서 도로혼잡, 교통사고, 환경오염, 소음과 진동을 발생시켜, 결국 교통의 주체인 사람이 피해를 보게 되는 사회문제로 대두되고 있다. 이로 인해 녹색교통, 특히 보행의 중요성에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그중 보행 관련시설의 설치가 확대되고 있다. 그러나 보행시설이 잘못 설계될 경우, 보행의 쾌적성과 안전성을 저하시킬 수 있어 주의를 요한다. 본 연구는 기존 지하철 환승역 내에서 조사된 보행자의 움직임을 마이크로하게 추적, 분석하여 보행동선의 문제점을 찾아 대안들을 제시하며, 대안들의 시행 전과 후의 보행환경의 변화를 추정한다. 이때 시뮬레이션 프로그램으로는 유럽에서 통용되고 있지만 국내에서는 아직 적용이 미흡한 SimWalk 프로그램을 이용하였다. 또한 이 프로그램의 장단점을 분석하여 국내 적용 가능성을 진단하였다. 이와 같은 시뮬레이션의 이용은 개선 대안의 시행 전에 면밀한 사전 비교 분석을 가능케 하여 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
실내 화재와 같은 재난, 재해시의 보행자의 행태를 모델링하거나 건축물의 구조를 분석하기 위해 지난 수십 년간 다양한 보행모델, 또는 화재대피모델들이 연구되어 왔다. 그러나 최근까지 개발된 모델은 대피 시 구조물들에 의해 보행자의 시야가 제한되는 것을 고려하고 있지 않다. 보행자의 시야는 대피에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이므로, 이를 고려해야 현실적인 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다. 대피시뮬레이션에서 보행자의 시야에 대한 영향을 고려하는 방법은 시야의 제한 정도에 따라서 보행자의 대피 속도를 다르게 하는 것이다. 본 연구에서는 보행자의 시야에 따라 서로 다른 대피 속도를 갖게 하기 위해서 cellular automata를 이용한 floor field 모델을 기반으로 개선된 알고리즘을 제시하였다. 공간구문론(space syntax)을 활용하여 시야에 따라 공간을 분할하고, 동시다발적인 움직임 대신 분할된 공간별로 다른 이동속도를 갖게 하는 개선된 알고리즘을 구현하여 대피의 행태를 적절하게 모델링할 수 있게 하였다. 또한, 본 연구에서는 추후 실내 센서와의 연동을 통한 실시간 시뮬레이션 시스템으로의 개발을 위하여 공간DBMS를 이용한 3차원 보행자 시뮬레이터의 구현과정을 예시하였다. 캠퍼스 건물을 대상으로 개선된 알고리즘의 시뮬레이션 테스트를 수행하였다.
본 연구는 도심 선형 여가공간 내 보행자의 행태를 추적하고, 그들의 행태특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 행태추적 방법의 하나인 직접관찰법을 도입하였고, 대표적인 선형 도시재생 사례인 서울 청계천을 연구대상지로 선정하였다. 주요 연구결과를 요약해 보면 대상지내 보행자들의 체류시간과 이동거리는 매우 짧았고, 도보를 제외한 주요 행태는 동전던지기, 안내판 읽기, 휴식 등의 소극적인 특성을 보였다. 또한 보행자들의 주요 행위지점을 살펴보면 30개 지점으로 종합되었으며, 랜드마크, 교량, 결절점의 세 유형으로 구분되었다. 추후 도시 보행자들의 행태에 대해 다양한 행태추적 방법이 융합된 연구들이 진행되기를 고대한다.
한국은 2026년에 초고령화 사회(super aged society)로 진입될 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 보행은 인간의 기본적인 이동권리라는 측면에서 교통약자의 대부분을 차지하는 고령자의 안전하고 편리한 이동권리 확보는 가장 기초적인 복지로 중요하지만 간과되기 싶다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 교통시설물을 설계시 활용을 위한 고령자의 보행특성을 분석하여 제시하였다. 운동 역학적인 보행변수들을 일반인과 비교한 결과, 모든 변수들이 일반인에 비하여 약 75% 수준으로 분석되었다. 고령자는 일반인에 비하여 보행속도가 느리고, 어깨의 움직임이 적은 대신 발목의 움직임이 많으며, 발을 낮게 들며, 지면반발력이 크게 작용되는 등의 보행변수별 보행특성이 조사되었다. 또한 고령자 집단은 집단 안에서도 보행변수별로 서로 차이가 크며, 이를 walking Balance Muscles Factor별로 2개 혹은 3개로 집단화가 가능함을 군집분석을 통하여 알아보았다. 이와 같은 고령자 보행특성은 보도, 경사 및 단차 등의 교통시설물 설계에 활용될 수 있을 것이다.
The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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