• Title/Summary/Keyword: pedestrian simulation model

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Multi-Time Window Feature Extraction Technique for Anger Detection in Gait Data

  • Beom Kwon;Taegeun Oh
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.41-51
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    • 2023
  • 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.

비보호 좌회전 효율성 제고를 위한 대향 직진 교통류의 Gap-Time기준 연구 (Study on The Warranty of Opposing Through Flow Gap Acceptance Time for more Efficient Management of Permissive Left-Turn)

  • 백승엽;박기수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.107-115
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    • 2011
  • 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.