우리나라 2015년 차량과 보행자간의 교통사고는 전체 사고의 38.8%에 달한다. 본 연구는 차량과 보행자간의 상충상황에 대한 위험도를 측정할 수 있는 시스템의 설계방안을 제안한다. 1차적으로 차량과 보행자의 위치, 속도, 방향성을 검지하고 이를 간의 상충지점을 추정한다. 이후 상충지점까지의 횡단지점의 보행자의 도착과 그 지점에 접근하는 차량과의 시간 차이인 보행자안전간격(PSM, Pedestrian Safety Margin)을 추정하여 상충위험도를 정량화한다. 본 연구에서는 외부 모니터링 기반 평가모듈과 개인의 착용형 모듈을 통하여 각 데이터를 취득하고 이를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 설계 내용을 제시하고 구현하였다. 향후 이러한 시스템은 도로의 위험도 개선시설 설계, 노인보호구역 지정 등의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
보행교통류를 주제로 다양한 연구들이 진행되었지만 초기의 보행연구는 차량의 교통류이론을 그대로 적용하여 해석하기도 하였다. 최근 보행교통류에 대한 다양한 모형들이 제시되고 있으며, 특히 CA모형은 보행교통류를 위한 시뮬레이션 모형으로 빈번하게 사용되고 있다. 대표적인 CA 모형으로 가스입자의 움직임을 이용하여 양방향의 보행교통류를 설명하기도 하였는데 초기에는 정방형의 Gas-lattice 모형이 제안되었으며 이후에 정육방 Gas-lattice 모형을 이용하여 보행자의 움직임과 회피를 묘사하기도 하였다. 하지만 이러한 모형들은 보행자의 움직임을 편의임의보행으로 가정하였기 때문에 단일방향으로의 움직임만을 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 MLPM(the Multi-Layer Pedestrian Model)은 어떤 공간에서 복수개의 기종점을 가진 경우에도 현실적인 보행자의 움직임을 설명할 수 있는 모형이다.
최근 일상생활 속 보행의 중요성이 강조되면서 보행권 보장 및 보행환경 조성을 위한 사업이 지역 곳곳에서 추진되고 있다. 선행 연구에서는 전주시 도로 이미지를 사용하여 보행환경 평가를 진행하고, 이미지 비교 쌍 데이터 세트를 구축하였다. 하지만 숫자로 표현된 데이터 세트는 보행환경 평가자들의 판단 기준을 일반화하거나 보행자가 선호하는 보행환경을 시각적으로 파악하기에 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 시각화를 통해 보행환경 평가의 결과를 해석하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할 결과를 활용하여 보행환경 평가자에게 영향을 미치는 보행환경 구성 요소를 분석한 결과, 보행자는 주로 'earth'와 'grass'가 많은 환경을 선호하지 않았고, 'signboard'와 'sidewalk'를 가진 환경을 선호하는 것으로 확인하였다. 제안된 연구는 향후 보행환경 평가의 참여자가 임의로 선택한 결과를 파악하고 분석할 수 있을 것으로 기대하며, 데이터에 대한 정제과정을 전처리로 수행함으로써 좀 더 향상된 정확도를 얻을 수 있을 것으로 판단한다.
광폭의 도로에서는 횡단거리가 길어 보행자의 녹색시간이 길게 할당된다. 부도로의 교통량이 적을 때에도 보행자의 최소녹색시간으로 인해 일정시간 이상의 녹색신호시간을 보장해 주어야 하기 때문에 신호주기가 길어지고 주도로의 g/C 비율이 감소하게 되어 교차로 전체의 지체가 증가되는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 2단 횡단보도의 설치 효과를 차량 측면과 보행자 측면으로 나누어 분석하였다. 차량당 제어지체를 TRANSYT-7F와 VISSIM을 활용하여 산출하였고 그 결과 2단 횡단보도의 차량당 제어지체가 일반 횡단보도에 비해 최소 14.9%에서 최대 85.6% 감소하는 것으로 나타났다. 보행자 측면에서는 해석적 방법으로 두 횡단보도의 보행자 평균 횡단시간을 비교하였으며, 또한 VISSIM을 통한 평균 보행자지체를 산출하여 비교분석하였다. 해석적 방법으로 보행자 평균 횡단시간을 산출한 결과, 두 횡단보도의 큰 차이는 없는 것으로 분석되었다. VISSIM을 활용하여 보행자 지체시간을 산출한 결과, 일반 횡단보도에 비해 2단 횡단보도의 평균 보행자 지체가 13.4%~22.3%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 따라서 교통 및 기하조건이 연구결과와 유사한 경우에는 일반 횡단보도에 비해 2단 횡단보도가 차량 및 보행자측면에서 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근보행은 교통의 가장 기본 이동수단으로 대중교통 중심개발, 지속가능한 개발, 녹색교통 활성화 등 새로운 패러다임의 부각으로 그 중요성과 관심도가 높아지고 있다. 기존의 보행 네트워크 분석 연구에서는 보행자의 목적지까지 이동거리와 공간구문론의 통합도를 대표적인 접근성 요소로 사용하고 있지만 단순한 평면상의 네트워크 이동거리는 지형적인 특성이 반영되지 않기 때문에 비슷한 네트워크 구조를 가진 분석 지역들의 경우 비슷한 결과 값을 나타낼 수 있다. 또한 분석 지역의 특성에 따라 보행자들의 이동규모와 이동거리가 다름에도 불구하고 이를 반영하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구배를 고려하고 보행자의 이동규모를 고려한 이동거리 분석을 통해 새로운 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 강남구에 위치한 논현역, 역삼역, 학동역을 연구지역으로 선정하고, 미국 스포츠의학협회에서 제시하는 대사량 공식을 통해 구배 가중거리 공식을 유도하고 보행자의 이동규모를 추정하기 위해 건물 면적 비율에 따라 역 이용객 수 데이터를 활용해 건물 이용자 수를 추정한 뒤 연구 지역의 1인당 평균 이동거리를 비교하고 분석하였다. 더 나아가 역세권 200m와 500m에 위치한 건물에 대한 보행자의 이동거리 분석을 실시하였으며 이는 보다 연구지역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 단순 보행 네트워크 이동거리 분석에서 구배를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석, 더 나아가 보행자의 이동규모를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석을 실시하였고 보다 실질적인 보행자의 특성을 고려한 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하였다. 이는 앞으로 보행 네트워크 분석에서 지형적 특성을 반영하고 보다 실질적인 보행자의 움직임을 고려한 보행 네트워크 분석 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.
우리나라 교통사고 사망자 중 보행 중 사망자가 높은 비율을 차지하고 있으며, 정책적으로 보행안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 보행자 교통사고가 많이 발생하는 신호교차로에서 보행환경 개선을 위하여 다양한 보행자 중심의 교통신호 운영기법 개발이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 잔류보행 기반 시간대별 보행신호 운영기법을 연구하였다. 본 연구에서는 보행수요와 잔류보행자가 증가하는 시간대에 한해서 보행신호시간을 더 늘려서 운영하는 잔류보행기반 시간대별 보행신호 운영기법을 현장에 적용하였으며, 제안한 보행신호 운영기법 적용에 따른 안전성의 차이를 통계적으로 분석하였다. 분석 결과, 현시 단위 잔류보행자율은 적용 전 20%(3.3명), 적용 후 8%(1.4명)으로 감소하였으며, 적색신호 시 횡단보도 내 잔류하는 잔류보행자율이 12%(1.9명) 감소하고, 그리고 잔류보행자의 위치는 적용 전 5.2m에서 적용 후 1.9m로 3.3m 감소하는 것으로 분석되었다.
There have been various research efforts for pedestrian recognition in embedded imaging systems. However, many suffer from their heavy computational complexities. SVM classification method has been widely used for pedestrian recognition. The reduction of candidate region is crucial for low-complexity scheme. In this paper, We propose a real time HOG based pedestrian detection system on GPU which images are captured by a pair of cameras. To speed up humans on road detection, the proposed method reduces a number of detection windows with disparity-search and near-search algorithm and uses the GPU and the NVIDIA CUDA framework. This method can be achieved speedups of 20% or more compared to the recent GPU implementations. The effectiveness of our algorithm is demonstrated in terms of the processing time and the detection performance.
New towns and large multi-family housing complexes are being built in the capital region of Korea, with the goal of creating safe and pedestrian-friendly cities. Traffic accidents in such residential complexes, however, is on the rise, creating social problems. While there have been many previous studies on problems with pedestrian environment; there is a dearth of studies that take design-based approach to ensure safety in pedestrian environment within residential complexes. Therefore, this study aims to prevent traffic accidents by properly planning pedestrian environment within multi-family housing complexes, in addition to emphasizing theories related to planning safer pedestrian environment in general. This study found the following design directions required to improve the design theory of pedestrian safety in multi-family housing complexes: (1) Linking traffic facilities and residential complex spaces in Korea; (2) Considering implementation of United Kingdom road systems; (3) Establishing appropriate objectives for each residential complex based on case study. In response to these findings, the study selected the A84BL complex in Hwaseong Dongtan 2 Complex located in Dongtan-myeon, Hwaseong-si in Gyeonggi Province, Korea. Items that can be implemented, as well as spatial design directions, were discussed with a focus on private vehicles, pedestrians, and service vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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