본 연구에서는 서울의 보행량이 많은 서로 다른 6개 지역에 위치한 도로의 보도 서비스수준을 측정하고 보행자들의 만족도를 분석하여 비교하였다. 연구를 위해 각 분석 대상 지점에서 기하구조 조사, 교통량 조사 및 설문조사와 동영상 촬영을 실시하였으며, 수집한 자료를 바탕으로 보도의 서비스수준과 보행자 만족도, 도로 이용자의 보행특성을 산출하였다. 본 연구는 서비스수준과 보행자 만족도간의 관계를 이해하고자 하였으며, 보행자 만족도에 영향을 주는 요인은 무엇이 있는지 결정하는 데에 초점을 맞췄다. 또한 보행자 만족도 변화에 따른 보행특성의 변화를 살펴보았다. 서비스수준 평가에서는 기존의 방법보다 더 많은 요소들을 고려하기 위해 MMLOS 기법을 사용하였다. 분석 결과 현재의 MMLOS를 이용한 평가 방법이 실제 보행자 만족도를 충분히 반영하지 못한다는 결론을 얻을 수 있었으며, 보다 발전한 서비스수준 평가를 위해서는 더 많은 요인을 감안해야 한다는 사실을 알 수 있었다. 이 연구에서 제공되는 결과는 향후 보도 설계에 있어 보행자 만족도를 적극 반영할 수 있도록 도울 것으로 예상된다.
This study was conducted to test the impacts of distractions caused by smartphones on pedestrians whilst walking alongside or across vehicular traffic in a high-density urban zone in South Korea. Through this study, we propose objective evidence for a link between the risk of traffic accidents and distractions from smartphones for pedestrians because of less likely notice activities surrounding road along their walking. This means that smartphones usage may cause inattentional blindness even during a simple activity that should require few cognitive resources. We conducted an experiment comparing pedestrian behavioral patterns of walking with smartphone distractions (such as listening to music with earphones or sending text messages) and normal walking without any distractions. In the experiment, participants walked along a pedestrian path prescribed by researchers and were observed at 8 points which were as follows: two observation points through which participants were instructed to listen to music whilst walking, two points where participants were instructed to send text messages, and four points through which participants were instructed not to use a smartphone at all. According to pedestrian behavior analysis, there is a trend for attention to be distributed amongst whatever other activities pedestrians are doing whilst walking. Therefore, this study proposes that pedestrians walking with such distractions are at a higher risk of traffic accidents compared to those who walk without such distractions. Thus, we advise for the South Korean government to consider ways to traffic policy that will enhance traffic safety for pedestrians.
세계적으로 지진, 해일, 홍수, 폭설 등의 자연 재해와 화재, 방화, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 재해 발생 시 빠른 시간에 재해 발생 여부를 파악하여 재해 발생 위치와 적절한 피난 경로 등의 정보를 피해자에게 제공한다면 신속히 안전한 장소로 대피가 가능하여 피해를 최소화 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 실내공간에서 공황상태가 발생 했을 경우 사람들의 움직임을 파악하여 긴급 재해 발생 여부를 신속히 탐지하고 이를 통해 상황에 따라 신속하고 안전하게 대피가 가능하도록 긴급 피난 지원 시스템의 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이동 단말기에서는 실내 보행자의 행동과 위치를 분석하여 서버로 전송하고 서버에서는 전송받은 정보를 토대로 긴급상황 여부를 판단한다. 긴급상황이 발생하면 서버는 이동 단말기에게 이를 통보하고, 실내 보행자는 이동단말기를 이용하여 비상탈출을 실시하게 된다.
지난 50여 년간 고도의 경제 성장은 급격한 자동차의 증가를 초래하였다. 이러한 자동차 증가는 도시 내에서 도로혼잡, 교통사고, 환경오염, 소음과 진동을 발생시켜, 결국 교통의 주체인 사람이 피해를 보게 되는 사회문제로 대두되고 있다. 이로 인해 녹색교통, 특히 보행의 중요성에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그중 보행 관련시설의 설치가 확대되고 있다. 그러나 보행시설이 잘못 설계될 경우, 보행의 쾌적성과 안전성을 저하시킬 수 있어 주의를 요한다. 본 연구는 기존 지하철 환승역 내에서 조사된 보행자의 움직임을 마이크로하게 추적, 분석하여 보행동선의 문제점을 찾아 대안들을 제시하며, 대안들의 시행 전과 후의 보행환경의 변화를 추정한다. 이때 시뮬레이션 프로그램으로는 유럽에서 통용되고 있지만 국내에서는 아직 적용이 미흡한 SimWalk 프로그램을 이용하였다. 또한 이 프로그램의 장단점을 분석하여 국내 적용 가능성을 진단하였다. 이와 같은 시뮬레이션의 이용은 개선 대안의 시행 전에 면밀한 사전 비교 분석을 가능케 하여 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
This study proposes a new ERAM model with building population weighting. Previous studies of applying weightings on ERAM model on the scale of urban space were focused on the relationship between the street and the human behavior. However, this study focuses on the influences that buildings give to human behavior and develops a building population weighted ERAM model. This research starts by analyzing ERAM model to its basic compositions, which are adjacency matrix and row vector. It applies building population weighting to the row vector, while previous studies put weightings in the adjacency matrix. Building population weighted ERAM model calculates the building population weighting based on GIS data, which provides objective and massive data of buildings in the urban scale. For the verification of the model, Insa-dong and Myeong-dong were analyzed with both ERAM model and building population weighted ERAM model. The results were analyzed through the correlation test with actual pedestrian population data of the two districts. As a result, the explanation ability of building population weighted ERAM model for the pedestrian population turned out to be higher than the ERAM model. Since building population weighted ERAM model has the structure that can be combined with other weighted ERAM models, it is expected to develop a multi-weighted ERAM model with better explanation ability as a further study.
Recently, many countries around the world began to show interest in safety against terrorism, fire, and natural disasters. This study aimed to propose a quantitative measurement system for emergency evacuation and safety for various kinds of terrorism and fire within high-rise multi-purpose facilities, which can measure the pedestrians' ordinary walking patterns in the concourse with the highest pedestrian volume out of all the spaces within multi-story buildings, predict pedestrians' evacuation walking lines when a sudden disaster breaks out, and analyze the gait coefficient, occupant density, and evacuation behavior time.
The purpose of this study is to evaluate the walking behavior analysis methodology used in the previous studies, paying attention to the demand for empirical data collecting for urban and neighborhood planning. The preceding researches are divided into (1)Recording, (2) Surveys, (3)Statistical data, (4)Global positioning system (GPS) devices, and (5)Mobile Big Data analysis. Next, we analyze the precedent research and identify the changes of the walkability research. (1)being required empirical data on the actual walking and moving patterns of people, (2)beginning to be measured micro-walking behaviors such as actual route, walking facilities, detour, walking area. In addition, according to the trend of research, it is analyzed that the use of GPS device and the mobile big data are newly emerged. Finally, we analyze pedestrian data based on mobile big data in terms of 'application' and distinguishing it from existing survey methodology. We present the possibility of mobile big data. (1)Improvement of human, temporal and spatial constraints of data collection, (2)Improvement of inaccuracy of collected data, (3)Improvement of subjective intervention in data collection and preprocessing, (4)Expandability of walking environment research.
최근 딥러닝 기술의 발전으로 CCTV 카메라를 통해 획득한 영상 정보에서 객체의 이상행동을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 AI 기술들이 연구되었다. 위험 지역이나 보안 지역에는 범죄 예방 및 경계 감시를 위해 감시카메라가 설치되어 있는 경우가 다수 존재한다. 이러한 이유로 기업들에서는 감시카메라 환경에서 침입, 배회, 낙상, 폭행 같은 주요한 상황을 판단하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추적 방법을 사용한 실시간 이상 행위 분석 알고리즘을 제안한다.
공항상태에서 방이나, 복도로부터 나가려고 하는 긴급대피 상황에서의 사람들 행동문제는 일상생활에서 매우 중요하다. 지난 몇 년간 보행자 동역학을 전산 모사하는 수학적 모델들이 개발되어 왔다. 긴급대피 동역학에 대한 이해는 사람들의 안전과 편안함이 고려된 설계를 하는 데 기여를 할 수 있다. 그러나 제안 되어진 대부분의 모델들은 사람들의 종류와 그들의 마음상태를 전혀 고려하지 않았다. 사람들은 입자로 묘사되어졌으며, 그들의 마음은 장거리 상호작용으로써의 개체간 상호작용으로써 기술되어 졌다. 본 연구에서, 우리는 이전에 보행자모델로 제안한 격자 모델을 이용하여 도덕성을 가진 세 종류의 사람-어른, 어린이, 부상자-의 긴급대피 동역학을 연구하였다. 대피하는 과정에서 어른과 어린이가 충돌하면 어린이가 넘어지면서 부상자가 된다. 사람들은 이러한 부상자들을 만나게 되면 지나치지 않고 기다리게 되는데, 이 정도를 사람들의 도덕성으로 해석하였다. 일정한 수의 부상자들이 발생하면 긴급한 대피상황에서 사람들을 밟고 지나가게 된다. 그리고 모델에서는 부상자들이 격자공간에서 없어진다. 시뮬레이션 결과는 도덕성과 관련하여 장애물로써 역할을 하는 부상자로 인한 교통 체증이 발생함을 보여 주었다.
본 연구에서는 보행자 교통사고 조사자료 분석을 통해 고령보행자 사고가 가지는 특성을 알아보고, 증가추세에 있는 고령보행자 사망사고를 감소시킬 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 2005년부터 2008년까지 4년 동안 전국에서 발생한 보행자 사망사고 가운데 65세 이상 고령보행자가 피해를 입은 3,853건과 비교군 사고로 20세에서 44세 사이의 보행자 피해사건 1,786건의 특성을 비교하였다. 이들 두 집단의 사고특성을 각 항목별 점유율로 비교한 결과, 고령자의 사고는 대도시보다는 규모가 더 작은 지역에서 가을철에 특히 많이 발생하는 것으로 나타났으며, 고령보행자가 더 안전한 환경에서 보행행동을 하고자 하는 보상행동을 보이지만 실제로는 교통사고에 더 취약한 것으로 나타났다. 고령보행자는 청년기 보행자들에 비하여 도로횡단을 하는데 취약점을 드러내고 있었으며 특히 단순한 구조보다는 복잡한 도로구조에서 더 사고를 많이 겪는 것으로 확인되었다. 또한 차량과의 상충상황에 있어서는 좌우 방향으로 회전중인 차량이나 후진중인 차량에 상대적으로 더 위험을 겪고 있는 것으로 확인되었다. 이와 같은 고령보행자 사고의 특성은 고령자들의 연령증가에 따른 신체적·정신적 능력의 손실과 확신수준의 저하와 같은 심리적 상태에 의해 설명될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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