Due to the low localization accuracy and the requirement of special infrastructure, current LBS(Localization Based Service) is limited to show P.O.I.(Point of Interest) nearby. Improvement of IMU(Inertial Measurement Unit) based deadreckoning is presented in this paper. Additional sensors such as the magnetic compass and magnetic flux sensors are used as well as the accelerometer and the gyro for getting more information of movement. Based on the pedestrian movement, appropriate sensor information is selected and the complementary filter is used in order to enhance the accuracy of the localization.
본 논문에서는 이동 카메라로부터 획득한 컬러 영상에서 다수의 보행자를 검출하고 추적하기 위한 히스토그램과 컬러 정보기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RGB 컬러 히스토그램 기법을 이용하여 인접한 보행자를 검출하고 검출된 보행자는 RGB 평균값을 이용하여 추적하였다. 따라서 보행자가 서로 인접해 있거나 약간 겹쳐진 경우에도 검출할 수 있고 보행자의 형태가 변하는 경우에도 효율적으로 추적하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 보행자 검출과 추적 실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
현재 우리나라의 보행 신호시간 산정방법은 토지이용 행태 및 보행자의 특성을 고려하지 않고 동일한 모형 및 변수값을 적용하고 있다. 본 연구에서는 보행자의 이동에 따른 보행 안전성 확보와 보행환경 개선을 위하여 토지이용 및 보행자 특성을 고려한 보행신호시간 산정 모형을 개발하였다. 우선, 모형에 영향을 주는 변수를 보행속도, 인지-반응시간, 여유시간 등으로 세분화하였고, 현장조사를 통하여 이들 변수들에 대한 대표값을 추정하였다. 그리고 추정된 결과를 이용하여 토지이용 및 가로횡단 특성을 고려한 보행신호시간 모형들을 개발하여 제시하였다. 본 연구에서 제시된 자료는 향후 관련연구의 참고자료로 사용될 수 있고, 제시된 모형은 기존의 획일적인 모형과 비교하여 다양한 선택이 가능하다는 장점이 있다. 또한 보행자의 행태를 반영하여 개발되었으므로 제시된 모형을 적용하여 보행자의 보행환경을 개선할 수 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 도심상업지역의 조도실태를 조사하여, CIE 조명환경구역 규정이 국내에 적용 가능한가를 검토하는 것이다. 현장조사를 통하여 도심상업지역 보행자 도로의 수평면 조도와 수직면 조도를 측정하였고, 조명환경에 대한 보행자의 만족도를 조사하기 위하여 설문을 실시하였다. 조사가 이루어진 장소는 모두 4곳으로 보행자 도로의 조명상태와 야간의 보행자 수가 각각 다른 곳이었다. 조도측정 결과 인구유동 및 조명상태에 따라 조도값이 차이를 보이고 있었으며, 설문조사 결과 보행자도로의 조도가 보행자의 조명환경 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 CIE 조명환경구역의 조도 규정은 국내 도심상업지역에 적용할 수 있는 것으로 나타났다.
객체인식은 지능적이고 다양화된 범죄 예방을 위한 영상 감시 시스템에서 중요한 기술 중 하나이다. 사람의 신체 정보인 키는 그 대상이 가지고 있는 신체적인 특징 중 하나로 신원을 확인하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 CCTV 영상으로부터 보행자를 검출하고 검출된 객체인 보행자의 키를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 방식을 이용하여 움직이는 객체를 분리하고, 분리된 후보 객체들의 가로세로 비율, 크기 등의 조건을 이용하여 보행자를 검출하였다. 제안한 방법을 CCTV 영상에 적용하고 동일 보행자에 대하여 근거리, 중거리, 원거리의 위치에서 키를 추정하고 정확성을 평가하였다. 실험결과 근거리에서 97%, 중거리에서 98%, 원거리에서 97% 이상의 정확도로 키 추정이 가능함을 보였다. 또한 영상내의 보행자는 위치에 따라 크기가 다르지만 실험을 통하여 제안하는 방법이 보행자의 위치에 관계없이 키를 추정하는데 효과적임을 확인하였다.
보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.
일부 보행자의 경우 보행자 신호등이 적색임에도 불구하고 무단횡단을 하거나 차도에 내려서서 보행 신호를 기다리기도 한다. 이럴 경우 자칫하면 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 적외선 센서를 이용하여 보행자가 차도로 진입할 경우 경고 안내 방송을 해주는 방식으로 채택해왔으나, 이 경우 교차로의 곡선형 횡단보도에는 설치가 어렵다. 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 보행철주 상단에 설치된 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 이용하여 보행자 검지구간을 설정한다. 또한, 획득한 이미지에 대해 소벨( Sobel) 영상 처리 방식을 이용하여 변환하고 변환한 이미지를 다른 이미지와 비교하여 보행자 검지방법을 선택하였다. 이 영상 검지 방식을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자를 검지하는데 효과적이다.
본 논문에서는 교차로 주변 고정된 위치에 있는 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 스마트폰 앱의 긴밀한 상호 연동을 통해 교차로에서의 안전성을 제고하고 이동 효율성을 향상하기 위한 사이버-물리 교차로 시스템(CPIS)을 소개한다. CPIS에서 자동으로 보행자/운전자 모드를 결정하고, GPS 수신기로부터 위치와 속도 정보를 수집하며, 보행자와 운전자에게 CPIS 서비스 인터페이스를 제공하는 스마트폰 앱인 Smartphone Agent (SA)를 제안한다. SA의 보행자 모드에서 스마트폰의 배터리 소모를 최적화하고 CPIS 서비스들을 효과적으로 제공하기 위한 연결성 관리 기법으로 적응적 위치 갱신 및 핸드오버 제어 알고리듬을 제안한다. CPIS 시작품 제작에 필요한 임베디드 시스템 기반의 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 안드로이드 앱 SA를 실제로 개발한다. 부산대학교 캠퍼스 주변에서 다양한 교통수단을 활용하여 이동하면서 수집한 데이터를 기반으로 본 논문에서 제안하는 SA의 연결성 관리 기법들이 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
최근 여름철에 집중되면서 산악지역에서도 침수 및 범람으로 보행자는 대피 상황에서 인명 피해로 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 범람 발생을 파악하여 보행자가 안전한 대피를 할 수 있는 시스템이 필요로 하다. 이에 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구에 대해 제안한다. 보행자 경로 탐색 시스템은 T Map API를 사용하여 지도를 출력하고, 주변 건물을 대피소로 선정하여 데이터를 저장한다. 보행자의 현재 위치에서 가까운 대피소가 선정되어 최단 경로를 출력하고, 거리 및 시간을 제공한다. 대피 중 현재 진행 중인 경로에 문제가 생겼을 경우 현재 위치에서 다른 대피소의 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 대피 시스템은 대피 중 사고 예방을 할 것으로 사료한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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