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.
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.
도시화가 진행되면서 공원녹지에 대한 수요는 증가하고 있다. 공원녹지는 도시 내에서 사람들이 자유롭게 옥외활동을 할 수 있는 공간으로 인식되고 있어 중요한 공간이다. 공원서비스 권역은 거리를 기반으로 어느 범위까지 서비스를 제공하고 있는지를 보여주는 척도이다. 이 과정에서 접근성이라는 개념은 중요하게 작용하며 특히 보행은 사람의 가장 기본적인 이동수단으로서 공원 이용에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 현재 공원서비스 권역 분석은 소외지역을 발견하는 것에 중점을 두고 있어 수혜지역에 대한 세부적인 평가는 미비한 상황이다. 본 연구에서는 보행네트워크의 보행접근성을 바탕으로 공원서비스 권역을 평가하고자 한다. 공원서비스는 이용자가 직접 공원을 방문함으로써 발생하는 서비스로서 접근성이 이용 가능성으로 나타날 것으로 판단된다. 보행네트워크의 정량화를 위하여 본 연구에서는 공간구문론을 활용하여 통합도 값을 바탕으로 보행접근성 분석을 진행하였다. 통합도 값은 보행네트워크의 접근성 정도를 수치화하여 보여주는 지표로서 본 연구에서는 통합도 값이 높을수록 공원 이용 가능성이 높다고 해석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분당구의 공원서비스 권역은 43%를 차지하고 있으며, 보행접근성이 높은 구간이 대부분 포함되어 있지만 일부 보행접근성이 좋은 구간은 제외되어 있다. 이는 도시계획 과정에서 주거지역과 상업 및 업무 지역이 우선적으로 지정되고 그 후에 공원녹지 지역이 선정되는 과정에서 나타나는 현상으로 볼 수 있다. 둘째, 분당구를 기준으로 공원서비스 권역 및 공원서비스 권역 내 보행접근성을 법정동별로 분류하였다. 개별 법정동 별로 차이가 나타나며, 이에 따른 공원에 대한 이용 가능성이 다르게 나타날 것으로 예상된다. 또한, 같은 도시계획 과정에서 만들어진 지역이라도 보행접근성에 따른 공원서비스 권역의 평가는 차이가 나타났다. 이를 활용하여 생활권 계획에 반영될 수 있는 개별 동 단위의 평가가 가능하며 추후 이를 반영한 공원녹지 정책에서 유용한 지표로 활용될 수 있다.
차대사람 사고는 인적 요인, 차량 요인, 도로 환경적 요인 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 도로 환경적 요인은 차대사람 사고 발생에 상당한 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며 인적 요인과 차량 요인에 비해 대책 수립이 용이하여 분석 결과의 활용성이 높다. 도로 환경적 요인 중 도로 네트워크 특성은 운전자와 보행자의 행태에 영향을 미치며 두 이동체 간 상충 특성에 관여하여 사고를 발생시킨다. 서울시와 같은 대도시는 지역별 도로 네트워크 형태가 상이하여 사고 모형 구축 시 지역별 특성을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 도로 네트워크 특성을 반영하기 위해 도로의 위계, 교차로 밀도, 교차로 특성을 변수로 반영하였다. 또한, 공간가중 포아송회귀모형을 사용하여 지역별 차대사람 사고에 대한 도로 네트워크의 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도로 네트워크 특성에 따른 사고발생 영향이 유사한 행정동 집단을 선별할 수 있었다. 결과를 바탕으로 지역별 도로 네트워크 특성에 따른 운전자와 보행자의 상충 특성을 검토하고 지역별 개선점을 제시할 수 있었다.
보행자는 일반적인 보행로뿐만 아니라 건물을 통과하거나 넓은 공간을 가로지르는 등의 비정형적인 보행 경로를 통해 다양한 방식으로 이동한다. 본 연구는 이러한 보행 경로를 social path로 정의하여 보행 네트워크의 범주 안에 포함시켜 정의하였다. 기존의 보행 접근성 연구에서는 이러한 보행 경로를 고려하지 못해 대상지의 공간적 위계 수준과 각 가로의 연결성을 올바르게 평가하지 못하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 대중교통의 요지임과 동시에 상업 시설이 밀집된 서울의 주요 대상지를 선정하여 social path의 효과 분석을 수행하였다. 이를 위해서는 네트워크 공간 분석에서 활용되는 space syntax 기법의 공간 통합도(Integration)를 평가 지표로 설정하였다. 분석 결과, social path로 인해 각 가로의 연결성이 변화됨과 동시에 보행자의 최적 경로가 합리적으로 바뀌는 것으로 나타났다. 특히, 대상지 내부의 주요 가로와 social path의 개선효과가 두드러졌다. 이러한 점을 통해 social path의 연결성이 뛰어나고 보행자의 최적 경로를 보다 현실적으로 구현할 수 있다는 점을 증명하였다.
본 연구에서는 COVID-19 대유행에 따른 다중밀집시설 중 하나인 서울역 역사를 대상으로 사회적 거리(Social Distance) 유지 및 보행동선체계 구축에 따른 효과분석을 진행하였다. 분석을 위해 서울역 CAD 및 철도역사 이용객 수 조사를 통하여 서울역 보행 Network를 구축하였으며, Social Force Model을 활용하여 사회적 거리(Social Distance)를 유지하는 보행자를 구현하였다. 이를 바탕으로 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 보행동선체계 도입 시 현황과 비교하여 평균보행속도가 감소하였으나 평균보행밀도의 경우 보행 서비스수준(LOS) 'C'를 유지하는 것으로 분석되어 보행동선체계의 효과가 입증되었으며, 향후 보행계획 시 보행 시뮬레이션 모델로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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.
산악지대, 특히 오픈스페이스에서의 보행은 산악지형을 기반으로 이루어지는 특수 활동영역에서 중요하다. 그러나 최근의 보행 경로 연구는 보행자와 환경 요소를 포괄적으로 네트워크 분석에 포함시키지만, 주로 한정된 공간을 대상으로 하며 산악지형 등, 데이터가 부족한 지형은 분석 대상에서 제외된다. 본 논문에서는 산악지형의 오픈스페이스에서 그물망 기반의 가상 보행 네트워크를 만들며, 경사도를 반영한 산악 보행 경로 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 거리측정에 경사도를 고려하여 실제 지형을 더 잘 반영하며, 기존 경로 분석 서비스에서 제공하지 않는 오픈스페이스를 이용한 산악 보행 경로를 제시하고, 시험을 통해 이를 입증하였다. 본 논문의 설계 방법은 조난, 산악구조, 전술 훈련 등에서 산악지형의 오픈스페이스를 포함한 경로 생성 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
In this paper, we propose a system for controlling the brightness of street lights by predicting pedestrian paths, identifying the position of pedestrians with motion sensing sensors and obtaining motion vectors based on past walking directions, then predicting pedestrian paths through the route prediction smart street lighting system. In addition, by using motion vector data, the pre-treatment process using linear interpolation method and the fuzzy system and neural network system were designed in parallel structure to increase efficiency and the rough set was used to correct errors. It is expected that the system proposed in this paper will be effective in securing the safety of pedestrians and reducing light pollution and energy by predicting the path of pedestrians in the detection of movement of pedestrians and in conjunction with smart street lightings.
The aim of this study is to propose a method for calculating the weight of walking energy in ERAM model by calculating it for the analysis of vertical and horizontal spaces in a building. Conventional theories on the space analysis in the field of architectural planning predict the pedestrian volume of network spaces in urban street or in two-dimensional plane within a building, however, for vertical and horizontal spaces in a building, estimates of the pedestrian volume by those theories are limited. Because in the spatial syntax and ERAM model have been applied weights such as the spatial depth, adjacent angles, and physical distances available only to the two-dimensional same layer or plane. Therefore, the following basic assumptions and analysis conditions in this study were established for deriving a predictor of pedestrian volume in vertical and horizontal spaces of a building. The basic premise of space analysis is not to address the relationship between the pedestrian volume and the spatial structure itself but to the properties of spatial structure connection that human beings experience. The analysis conditions in three-dimensional spaces are as follows : 1) Measurement units should be standardized on the same scale, and 2) The connection characteristics between spaces should influence the accessibility of human beings. In this regard, a factor of walking energy has the attributes to analyze the connection of vertical and horizontal spaces and satisfies the analysis conditions presented in this study. This study has two implications. First, this study has shown how to quantitatively calculate the walking energy after a factor of walking energy was derived to predict the pedestrian volume in vertical and horizontal spaces. Second, the method of calculating the walking energy can be applied to the weights of the ERAM model, which provided the theoretical basis for future studies to predict the pedestrian volume of vertical and horizontal spaces in a building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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