본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.
경찰청에서는 교통운영체계 선진화 방안의 일환으로 "비보호 좌회전" 운영 확대를 추진하고 있으며, 현재 기존 연구자료 및 편람 상 비보호좌회전 허용준거로는 교통사고건수, 차로수, 보행자교통량, 시계확보, 비보호 좌회전 차로수, 교통량(비보호 좌회전 교통량 ${\times}$ 대향직진 교통량) 등 6가지 세부기준이 제시되어있다. 그러나 실무적인 입장에서 비보호 좌회전 차량의 안전하고 원활한 통행을 확보하기 위해 무엇보다 대향 직진 교통류의 차량 사이에 일정 수준 이상의 시간적 간격(Gap-time)이 확보되어야 한다. 이에 본 연구에서는 교통류간(차량간) 행태를 고려한 미시적 측면인 간격수락 개념이 준거기준으로 반영되어야 한다는 전제를 두고 비보호 좌회전으로 운영중인 서울시내 6개 교차로를 대상으로 현황조사 및 동영상 촬영을 통해 비보호 좌회전 차량군의 교차로 통과시간값(T1)과 대향직진 차량군 사이의 Gap-time값(T2)과의 관계를 조사 분석하여 두 값 사이의 관계를 통계적 과정을 통해 유추하였다. 또한 표본수 부족의 한계를 극복하기 위해 미시적 분석 프로그램인 Vissim 을 이용한 모형분석을 통해 두 값 사이의 관계를 추가 분석하였다. 이에 교통운영체계 선진화 연구보고서에서 제시한 준거(안)과 더불어 비보호 좌회전 운영을 위한 새로운 기준으로 T1 값에 따른 적정 T2값 모형제시(T1값 - T2값 Table)를 통해 효율적인 비보호 좌회전 운영 확대에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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