• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1201-1210
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• 2007

도시의 가로공간이 시민들에게 중요하고 이용하기 좋은 공공공간으로 역할하기 위해서는 가로계획이 단지 도시의 일부를 보행자가 이용하기 편리하고 쾌적함을 줄 수 있도록 계획하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 도시전체의 흐름을 이해하고 체계적으로 연계되도록 구성되어야 한다. 본 연구는 시애틀의 블루링 프로젝트를 통하여 이러한 도심 가로구성체계에 대한 구체적 사례분석을 하여 그 물리적 구성방식과 계획적 특징을 분석하였다. 결과 시애틀의 가로체계는 개념적으로 스마트성장개념에 닿아 있으며, 물리적 특징으로 (1)보행자 중심의, (2)다양한 인간활동을 수용하는 오픈스페이스의 일부로서 역할하는, (3)외곽의 오픈스페이스와 연결되어 고립되지 않은, (4)보행자의 흐름이 끊어지지 않고 유기적으로 연계되는 위계적 구성을 가진, (5)지역적 디자인 요소를 최대한 활용한 것으로 분석되었다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권3호
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• pp.271-280
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• 2023

Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.

• 교통기술과정책
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• 제13권2호
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• pp.74-82
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• 2016

• 통합자연과학논문집
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• 제12권4호
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• pp.105-115
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• 2019

In this paper, a prediction system is proposed to control the brightness of smart street lamps by predicting the moving path through the reduction of consumption power and information of pedestrian's past moving direction while meeting the function of existing smart street lamps. The brightness of smart street lamps is adjusted by utilizing the walk tracking vector and soft hand-off characteristics obtained through the motion sensing sensor of smart street lamps. In addition, the motion vector is used to analyze and predict the pedestrian path, and the GPU is used for high-speed computation. Pedestrians were detected using adaptive Gaussian mixing, weighted difference imaging, and motion vectors, and motions of pedestrians were analyzed using the extracted motion vectors. The preprocessing process using linear interpolation is performed to improve the performance of the proposed prediction system. Fuzzy prediction system and neural network prediction system are designed in parallel to improve efficiency and rough set is used for error correction.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.961-968
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• 2018

Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.

• 자동차안전학회지
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• 제4권2호
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• pp.32-36
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• 2012

The Automatic unmanned target object carrying system (AUTOCS) is developed for testing road vehicle radar and vision sensor. It is important for the target to reflect the realistic target characteristics when developing ASV or ADAS products. The AUTOCS is developed to move the pedestrian or motorcycle target for desired speed and position. The AUTOCS is designed that only payload target which is a manikin or a motorcycle is detected by the sensor not the AUTOCS itself. In order for the AUTOCS to have low exposure to radar, the AUTOCS is stealthy shaped to have low RCS(Radar Cross Section). For deceiving vision sensor, the AUTOCS has a specially designed pattern on outside skin which resembles the asphalt pattern. The AUTOCS has three driving modes which are remote control, path following and replay. The AUTOCS V.1 is tested to verify the radar detect characteristics, and the AUTOCS successfully demonstrated that it is not detected by a car radar. The result is presented in this paper.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.65-73
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• 2015

PURPOSES : This study tries to develop the accident models of 4-legged signalized intersections in Busan Metropolitan city with random parameter in count model to understanding the factors mainly influencing on accident frequencies. METHODS : To develop the traffic accidents modeling, this study uses RP(random parameter) negative binomial model which enables to take account of heterogeneity in data. By using RP model, each intersection's specific geometry characteristics were considered. RESULTS : By comparing the both FP(fixed parameter) and RP modeling, it was confirmed the RP model has a little higher explanation power than the FP model. Out of 17 statistically significant variables, 4 variables including traffic volumes on minor roads, pedestrian crossing on major roads, and distance of pedestrian crossing on major/minor roads are derived as having random parameters. In addition, the marginal effect and elasticity of variables are analyzed to understand the variables'impact on the likelihood of accident occurrences. CONCLUSIONS : This study shows that the uses of RP is better fitted to the accident data since each observations'specific characteristics could be considered. Thus, the methods which could consider the heterogeneity of data is recommended to analyze the relationship between accidents and affecting factors(for example, traffic safety facilities or geometrics in signalized 4-legged intersections).

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.396-408
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• 2017

한국은 고령자가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 고령자의 경제활동과 고령자의 통행빈도 또한 증가 할 것으로 예상된다. 반면에 고령자의 보행 중 낙상 등의 사고는 꾸준히 증가하고 있으며, 고령자의 보행시설 만족도는 최하위이다. 본 논문에서는 이러한 결과의 이유들 중에 하나를 고령자들의 보행능력(일반인 대비 약 75%)을 고려하지 않은 보행 교통 시설물에서 찾았다. 이에 고령자들이 가장 불편함을 호소하는 계단 이용시 나타나는 고령자의 운동역학적인 보행특성을 동작분석시스템으로 알아보았다. 여러 보행변수들을 분석한 결과, 현재의 계단 높이로 규정되어 있는 18cm의 계단 높이는 고령자가 오름과 내림 보행 시 과도한 힘이 소요되며, 신체 중심이 흔들려 몸의 균형을 잡기에도 어려운 것으로 분석되었다. 이에 본 논문에서는 고령자 집단의 보행특성을 보여주는 보행변수들 간의 군집분석을 통하여 계단 챌면의 높이를 15cm 이하로 설정할 것 등의 계단 설계 기준을 제시하였다. 이는 일반인에게는 큰 변화는 아니지만 고령자에게는 통행빈도와 활동범위를 넓혀 보다 많은 사회경제 활동을 촉진 시킬 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.18-35
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• 2020

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.