• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.613-621
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• 2019

지하철역사의 일반적인 환승통행은 노선간환승과 역사환승을 의미한다. 노선간환승은 다른 두 노선의 열차를 갈아타기 위하여 환승통로와 같은 수평보행시설을 통해 이동한다. 역사환승은 스마트카드 진출입 단말기노선과 승하차 열차노선이 다른 상황에서 발생하는 보행통행으로 계단, 에스컬레이터와 같은 수직보행시설을 이용하면서 환승통로를 함께 이용하는 통행이다. 이러한 환승의 가정은 지하철 네트워크를 운행하는 모든 노선은 완행 또는 급행의 단일노선에 한정되었다는 한계를 포함하고 있다. 따라서 완행과 급행이 동일노선으로 운영되는 상황에서 노선내에서 발생되는 환승에 대한 검토가 수행되지 않았다. 노선내환승은 메트로9호선과 같이 급행 및 완행 정차역이 동일노선에서 운행되는 상황에서 발생한다. 본 연구는 스마트카드 자료기반의 급행 및 완행열차가 동일노선에 존재하는 지하철네트워크를 대상으로 노선내환승을 분석하는 방법론을 구축한다. 이를 위해 급행 및 완행열차를 분리하기 위한 네트워크확장기법을 구축하고 최소시간경로를 선택하는 과정에서 동일 노선의 내부 환승이 재현되는 경로선택모형을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.75-83
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• 2022

OECD 국가 중 보행자 사망 비율이 가장 높은 대한민국은 보행자 중심으로 법령이 제정하면서 안전한 보행환경 개선을 위해 노력하고 있다. 이 연구는 노인 인구와 학원이 밀도가 높은 대구광역시를 대상으로 보행자 교통사고 클러스터를 포아송분포를 이용한 스캔통계량으로 파악하고자 한다. 어린이와 노인에 관한 교통사고의 대중 인식을 수집하여 워드클라우드로 살펴본 결과 어린이는 정부와 기업인의 캠페인을 중심으로 노출되고 있고, 노인은 사고감소를 위한 정책연구를 중심으로 노출되고 있었다. 어린이 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 공단이 많은 평리·내당·용산동에서 높았고, 학원 밀집도가 높은 만촌·봉무·범어동에서 낮았다. 노인 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 도심에 가까운 용산·죽전·두류·내당동에서 높았고, 범어·삼덕·팔공·봉무동에서 낮았다. 대구광역시 내당동과 용산동은 어린이와 노인 보행사고 위험성이 높아 보행 안전 취약지역으로 파악되었다. 이는 스캔통계량이 교통사고 위험 지역 탐색에 효과적임을 의미한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.44-50
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• 2017

보행자 검출은 수년간 광범위하게 연구된 문제이며, 자율주행 자동차와 운전자 보조시스템에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 특히, 계층적 분류기[1]와 Histogram of Gradient[2]특징벡터 등 영상기반의 보행자 검출기법과 ConvNet같이 deep model을 이용하여 검출하는 기법들이 연구되었고 검출성능은 꾸준히 상승하였다. 하지만 보행자 검출은 작은 오차에도 생명과 연관된 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자율주행 시스템의 보행자검출 오차율은 더욱 낮출 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Faster R-CNN 응용 기법에 새로 개발한 데이터 학습 모델을 적용하여 보행자 검출 오류를 줄이는 기법을 제안한다. 그리고 기존에 제안된 모델들과 비교를 통해, 보행자 검출에 있어 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 한국환경과학회지
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• 제20권9호
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• pp.1205-1212
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• 2011

As serving people's activities, pedestrian road systems are basic and necessary facilities in urban structure. To provide and utilize these pedestrian road systems in residential area would enhance urban environment as well as quality of life. For this reason, pedestrian road should be planned by consideration of people's activity in residential area. Evaluation of existing pedestrian road should be also oriented how people use it and what people do in it. This study amis to investigate functions of pedestrian road system throughout evaluation of user's satisfaction in order to improve better pedestrian road system in residential area. The purposes of this study are to analyze components of factors affecting on user's satisfaction, and to find the relationship among affecting factors. For this study, the on-site questionnaire method was applied to 267 individuals who were collected as the study areas where locate Toyogaoka and Kaidori, Japan. The collected data were clarified exploratory factors, and analyzed relationship between the factors and satisfaction by applying quantitative statistical techniques for the mapping investigation, Mann-Whitney u-test, and correlation. The results of this study are follows. The pedestrian road system is more preferred than surroundings of vehicle roads in residential district area where maintains pedestrian road as open space. In addition, satisfactions of the pedestrian road for each purpose were highly evaluated, because of conformability and convenience for usage. Consequently, the pedestrian road which is secure and greening as an open space is well carried out for the living circulation of residents. It would suggest that pedestrian road have to be managed and planned not a function of circulation but an open space system.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.26-36
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• 2020

보행자도로의 서비스 수준을 판단하는 평가지표인 보행 교통류율, 점유공간, 밀도, 속도 등의 정량적 자료를 산출하는 것은 많은 시간 소요와 경제적 부담으로 작용한다. 따라서 적절한 보행자 정책 수립을 위한 대체 대안으로 보행자의 미시적 경로 파악과 이를 활용한 서비스 수준 판단기술이 요구된다. 본 연구에서는 지하철역인 역삼역을 중심으로 미시적 교통류 분석 프로그램인 VISSIM을 이용하여 네트워크를 구축하고 정산 및 검증을 통해 신뢰성을 확보하였다. 이를 통해 도로용량편람 상의 속도를 활용하여 보행자 도로의 서비스 수준을 판단해 보았다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.840-860
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• 2023

Aiming at the serious occlusion and slow tracking speed in pedestrian target tracking and recognition in complex scenes, a target tracking method based on improved YOLO v5 combined with Deep SORT is proposed. By merging the attention mechanism ECA-Net with the Neck part of the YOLO v5 network, using the CIoU loss function and the method of CIoU non-maximum value suppression, connecting the Deep SORT model using Shuffle Net V2 as the appearance feature extraction network to achieve lightweight and fast speed tracking and the purpose of improving tracking under occlusion. A large number of experiments show that the improved YOLO v5 increases the average precision by 1.3% compared with other algorithms. The improved tracking model, MOTA reaches 54.3% on the MOT17 pedestrian tracking data, and the tracking accuracy is 3.7% higher than the related algorithms and The model presented in this paper improves the FPS by nearly 5 on the fps indicator.

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

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.191-200
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• 2009

본 연구는 현재 보행교통류율, 보행자지체 등의 정량적인 지표만을 고려하고 있는 기존 보행자 이동공간 서비스수준(Level of Service) 평가의 한계를 극복하고, 보행자의 이동공간(보도 및 횡단보도)만족도에 영향을 미치는 정성적 요인을 반영하여 보행자의 실질적인 서비스 질(QOS : duality of Service)을 측정할 수 있는 통합적 지표를 개발하는 것이 목적이다. 연구를 위한 기초자료 수집은 설문조사를 이용하였고, 통합지표 개발을 위해 계층분석법(AHP)과 네트워크분석법(ANP)을 활용하였다. 주요 연구결과는 첫째, 보행자가 서비스수준을 판단할 경우 중복성을 느끼고 있음을 알 수 있어, 네트워크분석법에 의한 지표를 적용하는 것이 적절함을 확인하였다. 둘째, 보행자 행태, 유지관리, 보행경관 및 환경과 같은 정성적인 요인을 고려해야 한다는 것을 알 수 있었으며 특히 주거지역에서 정성적인 요인의 중요도가 높은 것을 알 수 있었다. 향후 실질적인 보행자 서비스 질을 평가하기 위해서는 정량적인 지표는 물론 정성적인 지표를 고려하는 것이 적절할 것이라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.141-156
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• 2010

본 연구에서는 기존의 차량 및 보행환경의 평가에 있어서 종합적이고 통합적인 접근방식에 한계가 있다고 진단하고, 이를 고려하는 평가 방법 개발에 중점을 두었다. 여기에서의 통합적인 평가라 함은 차량환경과 보행환경에서 쓰이고 있는 수단별 평가 지표에 대한 통합과 더불어, 공간적 개념에서 선/축의 평가방식을 포함한 면적인 차원의 평가라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 통합 평가를 위한 이론적 배경으로 Grey System Theory(GST)를 적용하였으며, 대상지역은 보행우선구역 시범사업지로 하여 차량 및 보행환경에 대한 평가를 수행하였다. GST에 의한 종합평가 및 분석결과, 같은 서비스수준 또는 상대적으로 차량 및 보행환경의 운영지표상(도로용량편람)에서는 보다 양호한 상태라 할지라도 관측된 데이터가 Grey Category 범위에 따라 통합 평가시에는 평가지표 간 가중치 등이 고려되어 산정되었기에 Category 상에서의 종합점수는 달라지는 것을 알 수 있었다. 이러한 점을 종합적으로 고려해 볼 때, 도로운영상의 지표들이 상대적으로 좋다고 하더라도 안전상의 지표들이 나쁠 경우에는 그에 따라Grey Category상의 점수들도 변화하는 것을 알 수 있었으며, 본 평가방법을 통해 향후 도시가로 형태별로 현재 상태를 진단할 뿐 아니라 노선별(축별), 면적인 개념에서의 평가와 더불어 평가지표간 통합평가가 이루어 질 것으로 기대하고 있다.