• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권4호
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• pp.189-196
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• 2013

This paper presents a two-stage approach to detect pedestrians in video sequences taken from a moving vehicle. The first stage is a preprocessing step, in which potential pedestrians are hypothesized. During the preprocessing step, a difference image is constructed using a global motion estimation, vertical and horizontal edge maps are extracted, and the color difference between the road and pedestrians are determined to create candidate regions where pedestrians may be present. The candidate regions are refined further using the vertical edge symmetry features of the pedestrians' legs. In the next stage, each hypothesis is verified using the integral channel features and an AdaBoost classifier. In this stage, a decision is made as to whether or not each candidate region contains a pedestrian. The proposed algorithm was tested on a range of dataset images and showed good performance.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.347-361
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• 2012

이 연구에서는 보행환경 만족도에 영향을 미치는 요인들을 찾기 위하여 시민 283명을 대상으로 설문지를 이용하여 보행환경개선사업이 시행된 서울의 6개 지역을 선정하여 생활도로 보행 시 보행환경에 대한 만족도를 조사하였다. 리커트 5점 척도를 이용한 조사 결과 보행환경에 대한 만족도는 평균 2.88 표준편차 1.12인 것으로 조사되어 만족도가 낮은 수준임을 확인하였다. 보행환경 만족도와 세부항목들 사이의 상관관계를 분석한 결과 보행환경 만족도와 상관계수가 높은 세부항목은 보행시 안전성(0.640), 걷고 싶은 느낌(0.603), 보행시 쾌적성(0.601), 산책하거나 대화를 나누기에 적당함(0.586) 등인 것으로 분석되었다. 이 연구는 생활도로 보행환경 개선사업의 실효성을 높이기 위해서는 안전을 중시하면서도 시설물을 설치하는 데 머물기보다 쾌적한 환경을 조성하기 위한 보다 적극적인 개념의 생활도로 환경정비 기법을 적용해야 할 것이며 주민참여가 중요하다는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3904-3922
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• 2022

As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.179-189
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• 2019

한국의 교통 패러다임이 차량 중심에서 보행 중심의 사회로 변화하고 있다. 이러한 과정에서 보행자 안전 및 보행환경 개선의 관심 또한 증가하고 있는 추세이다. 하지만 한국의 교통안전 수준은 여전히 심각한 수준이다. 따라서 보행자 안전 및 보행환경을 개선하기 위한 노력이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 어린이 보호구역 내 안전한 보행환경을 조성하기 위해 교통사고분석시스템(TAAS)에서 제공하는 2013-2015년 차대사람 교통사고 데이터를 활용하여 어린이 보호구역 주변 근린환경과 보행자 교통사고와의 연관성을 지리정보시스템(GIS)와 공간계량분석을 통해 파악하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 도로요인과 대중교통요인 모두 어린이 보호구역 내 보행자 교통사고에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 토지이용요인의 경우 주거지역, 상업지역, 공업지역 모두 보행자 교통사고에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 용도혼합도의 경우에는 보행자 교통사고 저감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 개발밀도가 높은 경우에도 어린이 보호구역 내 보행자 교통사고에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제35권2호
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• pp.129-142
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• 2017

교통사고 잦은 곳 개선사업은 교통사고 예방을 위하여 도로상에 도로안전 관련 시설물을 설치함으로써 도로 환경적 요인에 대한 결함을 제거하는 대표적 교통안전개선사업이다. 그러나 개선사업으로 인해 설치된 각 시설물들에 대한 효과평가에 대한 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서 도로 교통안전 관련 시설물의 교통사고 감소효과도를 추정하기 위하여 최근 2004년부터 2013년까지 교통사고 잦은 곳 개선사업 공사가 완료된 4,171개 지점을 대상으로 비교그룹방법을 활용하여 5가지 시설물에 대한 교통사고 감소효과도를 추정하였다. 분석 결과, 전체 교통사고에 대해서는 교통섬 4.45%, 표지병 32.17%, 과속단속카메라 24.13% 사고감소 효과를 나타냈으며, 반면 무단횡단금지시설 0.61%, 미끄럼방지포장은 1.67% 만큼 증가한 것으로 나타났다. 또한 표지병, 무단횡단금지시설, 미끄럼방지포장과 같이 국토교통부의 "도로안전시설 설치 및 관리지침"에서 특정유형의 교통사고 예방에 효과가 있다고 언급된 시설물들의 교통사고 감소효과도를 추가적으로 분석하였다. 그 결과, 표지병은 악천후 시 교통사고에 대해서 52.96%, 무단횡단금지시설은 차대보행자 교통사고에 대해서 62.77%, 미끄럼방지포장은 추돌사고에 대해서 26.60%의 순수 교통사고 감소효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1189-1195
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• 2008

We introduce a MEMS-based pedestrian dead reckoning (PDR) system. A walking navigation algorithm for pedestrians is presented and map-matching algorithm for the navigation system based on dead reckoning (DR) is proposed. The PDR is equipped on the human body and provides the position information of pedestrians. And this is able to be used in ubiquitous sensor network (USN), U-hearth monitoring system, virtual reality (VR) and etc. The PDR detects a step using a novel technique and simultaneously estimates step length. Also an azimuth of the pedestrian is calculated using a fluxgate which is the one of magnetometers. Map-matching algorithm can be formulated to integrate the positioning data with the digital road network data. Map-matching algorithm not only enables the physical location to be identified from navigation system but also improves the positioning accuracy. However most of map-matching algorithms which are developed previously are for the car navigation system (CNS). Therefore they are not appropriate to implement to pedestrian navigation system based on DR system. In this paper, we propose walking navigation system and map-matching algorithm for PDR.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.6-13
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• 2012

In this paper, we took an indirect reflectance type that irradiates light from an LED module, which reflects light from a reflector onto the road. This LED pedestrian lighting design produces minimal glare from a relatively simple structure. Using LightTools 7.2, we conducted a study on the varying shape and curvature of the reflector. In order to further investigate this data, we researched the ratio of the DLOR and ULOR, the average illuminance, and the uniformity of the illumination. Based on this research, we selected optimum conditions to realize the actual LED pedestrian lighting using RELUX software. We found the average illuminance value to be 22[1x] and the illuminance uniformity ratio to be 0.23, which met the criteria of the proposed standards set in KS C 7658. In addition, it also satisfied the criteria of the standards set in KS A 3701 by having TI (Threshold Increment) at 7[%].

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(non­rigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.1-11
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• 2022

Road traffic accidents (RTAs) are the leading cause of accidental death among children. RTA reduction is becoming an increasingly important social issue among children. Municipalities aim to resolve this issue by introducing "Smart Pedestrian Crosswalks" that help prevent traffic accidents near children's facilities. Nonetheless such facilities tend to be installed in relatively limited number of areas, such as the school zone. In order for budget allocation to be efficient and policy effects maximized, optimal location selection based on machine learning is needed. In this paper, we employ machine learning models to select the optimal locations for smart pedestrian crosswalks to reduce the RTAs of children. This study develops an optimal location index using variable importance measures. By using k-means clustering method, the authors classified the crosswalks into three types after the optimal location selection. This study has broadened the scope of research in relation to smart crosswalks and traffic safety. Also, the study serves as a unique contribution by integrating policy design decisions based on public and open data.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.112-119
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• 2023

In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.