The objective of this research is to evaluate the pedestrian signal time involving green and flashing green times. The minimum pedestrian green indication should give time for pedestrian to start crossing safely, and the flashing green indication should give time to complete the crossing. An average pedestrian crossing speed of 1.1(m/s) was estimated by analyzing the field data which was slower than the 1.2(m/s) currently used. Furthermore, the study proposed that design speed for the flashing green time should be slow speed for considerations pedestrian safety, not the average speed. The 0.78-1.01(m/s) of pedestrian speed was estimated at the elementary school areas that indicated 0.2(m/s) slower than the other areas. The pedestrian starting time (perception/reaction time) and time headway from front to back of herd was estimated to determine minimum pedestrian green time. the pedestrian starting time was estimated to determine minimum pedestrian green time. The pedestrian starting time was ranged 2.52-4.29 seconds. The time interval between the pedestrian rows was found to be 1.25-1.86 seconds, which declines as the pedestrian rows increases, The equation to calculate the pedestrian signal, which declines as the pedestrian rows increases. The equation to calculate the pedestrian signal time is proposed using the pedestrian starting time, the time interval between the pedestrian rows, and pedestrian crossing speed given area types (commercial, business, mixed, and elementary school areas), number of both-directional pedestrians for a cycle, crosswalk length and width.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.5
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pp.82-91
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2011
In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.6
no.3
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pp.71-76
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2007
The fatalities of pedestrian account for about 40.0% of all fatalities in Korea 2005. Vehicle-Pedestrian accident generates trajectory of pedestrian. In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables. The variables that influence trajectory of pedestrian can be classified into vehicular factors, pedestrian factors, and road factors. Vehicular factors are the frontal shape of vehicle, impact speed of vehicle, the offset of impact point. Many studies have been done about the relation between impact speed and throw distance of pedestrian. But the influence of the offset of impact point was neglected. The influence of the offset of impact point was analyzed by Working Model, and the trajectory of pedestrian, dynamic characteristics of multi-body were analyzed by PC-CRASH, a kinetic analysis program for a traffic accident. Based on the results, the increase of offset reduced the throw distance of pedestrian. However box type vehicle just like bus, the offset of impact point did not influence the throw distance of pedestrian considerably.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.5
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pp.54-61
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2016
This paper try to identify the minimum speed of vehicles in collision between pedestrian head and windshield at vehicle-pedestrian accidents. The MADYMO program was used with NF Sonata vehicle and pedestrian in height of 160cm, 170cm, and 180cm. From the simulation results, it was found that the minimum speed of vehicle was different for each pedestrian height : 49km/h for 160cm, 41km/h for 170cm, and 29km/h for 180cm. The results could be used in speed estimating process when there is a collision trace between pedestrian head and windshield at vehicle- pedestrian accident investigation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.6
no.3
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pp.105-111
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2007
The type of pedestrian accident can be characterized by vehicular frontal shape and the height of pedestrian. The trajectory of pedestrian after collision by passenger car is different from that by bus due to vehicular frontal shape. The frontal shape of SUV vehicles is dissimilar to passenger car and bus. So, the trajectory and throw distance of pedestrian by SUV vehicles is not the same of passenger car and bus. In this paper, a series of pedestrian kinetic simulation were conducted to inspect the difference in throw distance between SUV vehicle and passenger car and bus by PC-CRASH that is the program for kinetic analysis of articulated body. From the results, if the height of pedestrian is taller than 1.70m, there is no difference in throw distance between SUV vehicle and passenger car, but if the height of pedestrian is about 1.55m throw distance of SUV vehicle is about 4m longer than that of passenger car at each impact speed. The throw distance of pedestrian by Bus is shorter than that of passenger car and SUV at each impact speed.
Various studies have been conducted on pedestrian-level wind environments around buildings. With regard to the speed-up mechanism of pedestrian-level winds, there are references to downwash effect due to the vertical pressure gradient of boundary layer flow and venturi effect due to flow blocking by the building. Two factors contribute to increase or decrease of downwash effect: change in twodimensional / three-dimensional air flow pattern (Type 1) and change in downwash wind speed due to building size that does not accompany change in airflow pattern (Type 2). Previous studies have shown that downwash effect has a greater influence in increasing or decreasing the area of strong wind than venturi effect. However, these considerations are derived from the horizontal mean wind speed distribution at pedestrian level and are not the result of three-dimensional flow field around the building. Therefore, in this study, Computational Fluid Dynamics using Large Eddy Simulation were performed to verify the downwash phenomena that contributes to increase in wind speed at pedestrian level.
An, Gye-Hyeong;Kim, Eun-Jeong;Lee, Yong-Il;Jeong, Jun-Ha;Kim, Yeong-Chan
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.5
s.91
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pp.57-66
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2006
This paper presents new pedestrian signal timings considering pedestrian demand Pedestrian characteristics, and land use which were obtained by Pedestrian characteristics field survey and pedestrian signal operation survey. Pedestrian signal timings suggested were compared to the existing pedestrian signal timings by using real field data. pedestrian characteristics field survey was conducted to collect pedestrian crossing speed data and reaction time data. Sixteen areas in Seoul were selected for the data collection. The average pedestrian crossing speed was 1.30m/sec and the 15th Percentile speed was 1.11m/sec. The average reaction time was 2.24 seconds. Pedestrian crossing speed differs by land use, road width. pedestrian age, sex, and number of Pedestrians. Reaction time also differs by road width, pedestrian age, and number of pedestrians. Statistical testing was performed to secure reliability of the collected data.
The fatalities of pedestrian account for about 40.0% of all fatalities in Korea 2005. Vehicle-Pedestrian accident generates trajectory of pedestrian. In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables. But existing studies have been done for simple factors. The variables that influence trajectory of pedestrian can be classified into vehicular factors, pedestrian factors, and road factors. The trajectory of pedestrian, dynamic characteristics of multi-body were analyzed by PC-CRASH, a kinetic analysis program for a traffic accident. PC-CRASH enables an analyst to investigate the effect of many variables. The influence of the offset of impact point was analyzed by Working Model. Based on the results, the variables that influence trajectory of pedestrian were vehicular frontal shape, vehicular impact speed, the offset of impact point, the height of pedestrian, friction coefficients of pedestrian. However the weight of pedestrian did not affect trajectory of pedestrian considerably.
In the field of industrial applications, the real-time performance of the target detection problem is very important. The most serious time consumption in the pedestrian detection process is the extraction phase of the candidate window. To accelerate the speed, in this paper, a fast extraction of pedestrian candidate window based on the BING (Binarized Normed Gradients) algorithm replaces the traditional sliding window scanning. The BING features are extracted with the positive and negative samples and input into the two-stage SVM (Support Vector Machine) classifier for training. The obtained BING template may include a pedestrian candidate window. The trained template is loaded during detection, and the extracted candidate windows are input into the classifier. The experimental results show that the proposed method can extract fewer candidate window and has a higher recall rate with more rapid speed than the traditional sliding window detection method, so the method improves the detection speed while maintaining the detection accuracy. In addition, the real-time requirement is satisfied.
Presently, pedestrian's signal time models in korea are not considering Vulnerable-Pedestrian. So, the safety of Vulnerable-Pedestrian is being threatener and the number of accidents is increasing. Besides, the existing operational system for pedestrians can't offer the cross signal time in road corresponded the changing environment when the school zone is revitalized and the Silver zone is introduced for Vulnerable-Pedestrian. Conclusively, Vulnerable-Pedestrian's signal time models which are able to consider classified Vulnerable-Pedestrian speed, Vulnerable-Pedestrian perception-reaction time, Vulnerable-Pedestrian Spare(congestion-delay) time are suggested by the result of experiment in virtual crosswalk. the application of suggested models in this study to the site. It is possible to use as a basic stuff on study of pedestrian's signal time and expected to contribute the safety and mobility in future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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