Lee, Jong Nam;Heo, Joon;Cho, Won Cheol;Lee, Tae Shik
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.6
no.1
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pp.79-86
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2013
As car-oriented road policies have been made forward so far, relatively pedestrians' walking conditions are so in poor environments that more than two thousand pedestrians die from car accidents every year. Pedestrians' walking right has been severely invaded like that. Pedestrians' walking right is a right that people are able to walk safely and comfortably in pleasant surroundings as long as they don't threaten the public safety, order maintenance, and welfare. The government has an obligation to provide safe, comfortable, and pleasant environments to pedestrians. Recently interests in pedestrians' safety are increasing, government-driven supports have been made to make safe, pleasant, and healthy walking surroundings. As poor walking condition improvement projects cost high, they should be progressed to accomplish maximal effects using finite finances efficiently, and post feasibility evaluations of the projects should be severely estimated. However site selecting indicators which satisfy with the goal for composing safe working surroundings have not been decided yet, though currently it has a legal basis to specify walking condition improvement sites by the Law for Pedestrians' safety and Comfort Increasement. Therefore this study focuses on suggesting improved ways for selecting sites where pedestrians' safe environment project by reviewing previous research. When project sites are selected, evaluation indicators related to awareness survey of residents and history should be excluded, and disaster safety assessments for walking safety facilities, latent human hazards and natural disasters like a strong wind are proposed besides evaluations on pedestrians' safety and walking environment for matching with the purpose of the project to make safe working surroundings.
Pedestrians are exposed to accidents as a result of the lack of understanding the meaning of a flashing green signal. This study was to designed to relate changes of pedestrians' crossing characteristics as a functions of flashing green signal timings. A field survey was conducted to collect pedestrian preference and safety and it was examined by signal operation experiment. Two versions of new pedestrian signal timings were compared to the existing pedestrian signal timings. The results indicated that the number of pedestrians who starts to cross during flashing green signals was significantly decreased when flashing green signals started at 1/2 or 2/3 point of crossing. However, the number of pedestrians who remain in the crossing during red signals was significantly increased when flashing green signals started at 2/3 point of crossing. This study concludes that starting flashing green signals at 1/2 point of crossing is the safest. Also, implication and directions for its practical relevance were discussed.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.250-257
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2011
In this paper, we proposed the method detecting multiple pedestrians using motion information and SVM(Support Vector Machine) from a moving camera image. First, we detect moving pedestrians from both the difference image and the projection histogram which is compensated for the camera ego-motion using corresponding feature sets. The difference image is simple method but it is not detected motionless pedestrians. Thus, to fix up this problem, we detect motionless pedestrians using SVM The SVM works well particularly in binary classification problem such as pedestrian detection. However, it is not detected in case that the pedestrians are adjacent or they move arms and legs excessively in the image. Therefore, in this paper, we proposed the method detecting motionless and adjacent pedestrians as well as people who take excessive action in the image using motion information and SVM The experimental results on our various test video sequences demonstrated the high efficiency of our approach as it had shown an average detection ratio of 94% and False Positive of 2.8%.
The effect of passing pedestrians'characteristics on locational goodwill was empirically modeled and tested. The theoretical basis for the study was central place theory, bid rent and, agglomeration theory, and demand externality theory. The data included information on goodwill, retail rents and passing pedestrians' characteristics in 100 retail trade areas in Seoul. The empirical model was tested with the sample of 1,307 retail units in Seoul, South Korea. The data set was analyzed with the Classification and Regression Tree software. As the results, using the regression tree method, the variables does affect locational goodwill in the each retail trade area were the volume of pedestrians around 2:00 pm on weekdays, volume of pedestrians around 4:00 pm on weekdays, and volume of pedestrians around 8:00 pm on weekdays. In summary, not only the economic base in the retail trade area but also the volume of passing pedestrians should be considered to determine the locational goodwill.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5D
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pp.609-615
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2008
A Pedestrian Space in the transit transfer center is compositively made of a variety of activities for pedestrians. The pedestrians avoid access to the transit transfer center and the revitalization of the transit transfer center is obstructed as the travel cost of the pedestrians increases. This study provides the pedestrians using the transit transfer center with the significant real-time routing service and helps the movement of pedestrians to minimize the economical loss considering the travel cost and congestion of the pedestrians in the transit transfer center. In this paper, we propose a solution to construct a spatial map for the pedestrians in the transit transfer center to receive the significant real-time routing service based on Ubiquitous technique which is big issue around the world.
The overall purpose of this study was to investigate pedestrians and commercial business men and employers' recognition on management of street trees and green spaces along street sides. The followings were main results of this study. Both pedestrians and commercial business men and employers mostly perceived positive influence of street trees on urban environment and their business. In addition, pedestrians gave higher scores of positive influence of trees function than those of commercial business men and employers. Pedestrians showed strong intention to participate management activities of street trees or green spaces. This study indicated that negative perception on street trees came from improper management rather than existence of street trees. Therefore, more intensive management actions are needed.
In recent years, there has been increasing use of automatic surveillance and monitoring systems based on vision sensors. Humans are often the most important target in the systems, but processing human images is difficult due to the small sizes and flexible motions. Particularly, occlusion among pedestrians in camera images brings practical problems. In this paper, we propose a novel method to separate image regions of occluded pedestrians. A camera equipped with a wide angle lens is attached to the ceiling of a building corridor for sensing pedestrians with a wide field of view. The output images of the camera are processed for the human detection, tracking, identification, distortion correction, and occlusion handling. We resolve the occlusion problem adaptively depending on the angles and positions of their heads. Experimental results showed that the proposed method is more efficient and accurate compared with existing methods.
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.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.5
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pp.259-265
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2023
Pedestrian detection is used to effectively detect pedestrians in various situations based on deep learning. Pedestrian detection has difficulty detecting pedestrians due to problems such as camera performance, pedestrian description, height, and occlusion. Even in the same pedestrian, performance in detecting them can differ according to the height of the pedestrian. The height of general pedestrians encompasses various scales, such as those of infants, adolescents, and adults, so when the model is applied to one group, the extraction of data becomes inaccurate. Therefore, this study proposed a pedestrian detection method that fine-tunes the pedestrian area by Refining Layer and Feature Concatenation to consider various heights of pedestrians. Through this, the score and location value for the pedestrian area were finely adjusted. Experiments on four types of test data demonstrate that the proposed model achieves 2-5% higher average precision (AP) compared to Faster R-CNN and DRPN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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