In this paper, a prediction system is proposed to control the brightness of smart street lamps by predicting the moving path through the reduction of consumption power and information of pedestrian's past moving direction while meeting the function of existing smart street lamps. The brightness of smart street lamps is adjusted by utilizing the walk tracking vector and soft hand-off characteristics obtained through the motion sensing sensor of smart street lamps. In addition, the motion vector is used to analyze and predict the pedestrian path, and the GPU is used for high-speed computation. Pedestrians were detected using adaptive Gaussian mixing, weighted difference imaging, and motion vectors, and motions of pedestrians were analyzed using the extracted motion vectors. The preprocessing process using linear interpolation is performed to improve the performance of the proposed prediction system. Fuzzy prediction system and neural network prediction system are designed in parallel to improve efficiency and rough set is used for error correction.
보도 폭은 보행자들의 쾌적한 통행 환경 조성에 중요한 요인 중 하나이다. 보도 폭을 결정하는 절차는 도로용량 편람에 제시된 서비스수준을 이용하여 정하는 방법이 제시되어 있다. 그러나 편람은 도시 가로상 보도와 지하철역내 보행자도로를 구분하지 않고 서비스수준을 제시하고 있어, 두 환경에서 보행자 이동 특성의 차이를 반영하기 어렵다. 지하철 역내 통로에서는 자동차 교통류와 유사하게 종방향으로 보행자 군을 형성하는 경우가 빈번하지만 도시 가로에서는 매우 드물게 관찰되는 특수한 상황이기 때문이다. 따라서 도시 가로상 보도의 고유 특성을 반영하기 위해서는 보도 서비스수준에 방법상의 변화가 필요하다. 본고는 새로운 보도 서비스수준 평가방안을 검토하고, 보도 폭 설계에 활용될 수 있는 근거를 마련하기 위해 옥외실험을 실시하였다. 특히 본 논문에서는 새로운 서비스수준 척도를 정량적으로 평가하기 위해 GPS를 이용하였고, 정량적 평가와 정성적인 평가결과를 비교적으로 분석하였다.
최근들어 대표적인 위치기반 서비스인 내비게이션은 기존 차량 중심의 서비스에서 보행자 중심의 서비스로 그 대상이 확대되고 있다. 이에 따라 최근에 보행자 내비게이션 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다 하지만, 내비게이션에서 가장 중요한 경로 서비스에 있어 대부분의 경우 차량 내비게이션에서 널리 활용되고 있는 노드/링크 네트워크 모델을 그대로 활용함으로써 한계점을 드러내고 있다. 그 이유로는 보행자는 차량과 달리 이동 공간이 도로로 한정되어 있지 않으며, 회전 규제, 방향 등에 제약을 받지 않고 보행이 가능한 공간에서 자유롭게 이동하는 등 보행 관련 특성들을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 특히, 공원, 광장 등의 오픈 페이스(open space)는 보행자기 많이 활용하는 공간임에도 불구하고 이에 대한 대안을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임 및 로보틱스 분야에서 객체의 이동을 계획하는 모션 플래닝(motion-planning) 기법을 응용하여 보행자 내비게이션 서비스에 적합한 경로 생성 기법을 제시하고, 그 활용 가능성을 테스트하였다.
교통카드기반 도시철도네트워크에서 역사환승은 중간환승역이 아닌 출발역과 도착역의 노드에서 발생하는 환승보행이동을 의미한다. 철도네트워크에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 차내통행시간 이외에 환승보행이동에 대한 페널티를 반영하는 방안이 요구된다. 그러나 기존 링크표지기반 경로탐색기법은 링크와 링크의 사이에서 나타나는 환승페널티가 인식되도록 설계되었다. 따라서 출발역과 도착역에서 나타나는 역사환승페널티를 반영하지 못하는 한계가 발생한다. 역사환승페널티를 반영하기 위해 가상링크를 도입하여 네트워크를 확장하는 방안이 있으나 링크표지기반알고리즘을 효과적으로 유지하지 못하는 단점이 발생된다. 본 연구는 역사환승페널티를 반영하기 위하여 네트워크확장없이 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 단말기ID와 링크의 노선을 비교하여 노선환승페널티를 직접 적용하는 방안을 제안한다.
본 연구의 목적은 서울 도심지역의 행정동별 지역적 요소와 계획적 요소가 목적지로의 통행수단으로서 보행을 결정하는 것에 미치는 영향의 정도를 파악하고, 이에 대한 분석 결과 및 보행의 공간적 특성을 통해 지역별 특성을 파악하고자 함에 있다. 보행 결정에 영향을 미치는 요소들의 영향 정도를 파악하기 위해 본 연구에서는 전역적 차원의 회귀분석 모형인 최소자승모형을 사용하였고, 이와 더불어 다양한 공간통계 분석모형 중 지역별 보행특성을 기반으로 공간적 이질성을 고려하는 지리가중회귀모형의 적용을 통해 지역별 특성을 파악하고자 하였다. 전역적 차원의 회귀분석 결과 목적지로의 보행 선택에 영향을 주는 요소로는 지역적 요소 중 교통시설 지역 및 상업지역, 대학교 면적이, 계획적 요소 중에서는 교육.연구시설 및 계획시설 면적이 보행 선택에 정의 영향을 주었다. 마지막으로 지리가중회귀모형의 분석 결과를 통해 서울 도심지역 중 교통중심지 및 취약지, 상업 업무 중심지, 대학가 중심지, 연구시설 밀집지를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 지역 및 공간적 이질성에 대한 이해 없이 진행되었던 기존의 계획 및 정책들에 지역적 특성이라는 정보를 제공함으로 이에 대한 반영의 여지를 주어 보다 지역발전 차원의 계획 수립에 기여할 수 있을 것이라는 점에 본 연구의 의의가 있을 것이라 여겨진다.
본 연구는 대구광역시 수성구의 근린공원을 대상으로 건강 유지 및 증진 목적 공원 이용자들의 보행환경 인식이 보행환경 만족도에 미치는 영향을 파악하고, 건강증진 기대효과와의 관계성을 분석하였다. 먼저, 보행환경 인식을 평가한 결과, '완만한 경사'가 가장 높은 평가를 받아 공원까지 접근로의 경사가 완만하여 보행하는데 큰 불편함이 없는 것으로 인식하고 있었으며, '혐오요소가 많음', '장애물이 많음', '이륜차의 위험성' 등 보행안전과 관련된 항목들의 평가가 낮게 나타났다. 이를 바탕으로 보행환경 인식 요소들이 보행환경 만족도에 미치는 영향을 분석하기 위해 단계적 회귀분석을 수행한 결과, '공기의 쾌적성', '주변경관의 아름다움', '보도의 연속성', '다양한 볼거리', '나무그늘 제공', '혐오요소가 많음' 등 6개 인식 요소들이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 따라서 수목식재로 쾌적한 대기환경 및 녹음을 제공하고, 가로환경 정비를 통해 혐오요소를 제거해야 한다. 또한 아름다운 경관 조성과 다양한 볼거리 요소를 도입하고, 보도의 연결성을 높이는 등의 노력이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로 거주지에서 공원까지의 보행환경 만족도와 건강증진 기대효과의 관계성을 분석한 결과, 보행환경에 만족할수록 공원 이용이 늘어나고, 더 나아가 신체적, 정신적 건강증진 기대효과가 있는 것으로 분석되었다.
The purpose of this study is to suggest a scheme to provide children safer and more comfortable walking circumstances by survey current walking circumstances of school zone ways. First, to avoid pedestrian roads being interrupted and to expand waiting space near school zone ways, several measures are needed including fixing roads, using schools' unemployed spaces and building additional gateway. Second, pedestrian crossings in front of school gate should be located at least 23.16m away from the left side of the gate. Third, on narrow path which cross main streets, the interval of pedestrian signal should be extended as against of the moment. And traffic calming facilities should be built on accurate position. Fourth, to secure pedestrians' safety and field of view, trees lining streets and any obstacles located within 10m from bus stop sign should be removed. Finally, education system about school zone ways should be improved to help children get used to more complicated roads' conditions.
본 연구에서는 SLM(Square Lattice Model)과 HLM(Hexagonal Lattice Model)을 개선하여 만든 RHLM(Rotated Hexagonal Model)을 제시하고, 이를 이용하여 양방향 보행 교통류의 시뮬레이션 모형을 개발하였다. $20{\times}20$의 400개 셀에서 진행되었으며, 시간의 변화에 따른 속도, 밀도, 교통류율로 평가하였다. 본 모형을 같은 조건에서 SLM과 비교해본 결과, 기존의 모형이 보행자의 움직임이 불필요한 동작과 비논리적 방향으로 이동하는 것을 모형에 반영하였다면, 본 모형은 보행자의 직진 움직임과 자연스러운 회피 방법을 통해 보행교통류의 최단경로 움직임을 표현할 수 있었다. 또한 보행교통류의 더 높은 곳에서 용량을 가지고 보행을 할 수 있는 현상을 반영할 수 있었고, 보행교통류의 경우 밀도가 높아지더라도 속도가 0이 되는 상황은 잘 일어나지 않는 것을 반영할 수 있음을 알 수 있었다.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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