• 한국안전학회지
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• 제33권3호
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• pp.71-76
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the factors affecting the roundabout accidents near schools. This study gives particular attentions discussing characteristics by pedestrian accident severity using the ordered logit models. In pursuing the above, 63 roundabouts installed before 2014 are surveyed for modeling. the traffic accident data from 2014 to 2016 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such 35variables explaining the accidents as environment, human, geometries, school and roundabout factor are selected from literature reviews. The main results are as follows. First, the ordered logit models (${\rho}^2$ of 0.272, $x^2$ of 24.723) which is statistically significant have been developed. Second, environment factor variable is analyzed to be day or night ($X_1$ ), human factor variables are evaluated to be driver gender($X_4$), older driver($X_5$), pedestrian gender($X_7$) and children pedestrian($X_8$ ). Third, geometries factor variable are analyzed to be speed limit sign($X_{16}$) and median barrier($X_{21}$), school factor variables are evaluated to be hump-type crosswalk($X_{25}$), CCTV($X_{26}$) and school zone sign($X_{27}$), roundabout factor are analyzed to be roundabout sign($X_{30}$) and number of circulatory roadway lane($X_{32}$). Finally, this study could give some implications to decreasing the accidents severity at roundabout near schools.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.256-266
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• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.75-83
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• 2023

이 논문에서는 보행교의 진동 사용성 평가에 있어서 보행자의 이동 질량 관성 효과의 고려 여부, 보행 패턴 등을 고려한 보행 시나리오 등에 따른 해석 결과를 제시하고, 그에 따라 보행교 설계 단계에서 동적 유한요소 해석을 통한 진동 사용성 평가에 있어 적절한 해석 방법과 유의점을 제안한다. 지간 40m의 강합성 박스 단면을 갖는 단경간 단순교 형식의 보행교에 대하여 보행자 밀도, 보행 속도, 임의 보행, 동기화 보행 등을 고려한 보행 시나리오에 대한 가속도 응답을 분석한다. 해석 결과 고정 질량 해석 방법은 임의 보행 시나리오 해석에서 이동 질량 해석과 큰 차이를 보이지 않으며 진동 사용성 평가시에는 더 넓은 진동수 대역을 가진할 수 있는 임의 보행 시나리오를 고려하는 것이 바람직할 수 있음을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.112-128
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• 2018

국내는 온실가스를 줄이고 보행자 중심의 친환경 도시를 지향하고자 일부지역에 보행자 우선지역을 시행하고 있다. 이는 대중교통 중심의 서비스 개선 및 여유로운 보행공간의 확보 측면에서 시민의 만족도가 높았으며, 친환경 교통수단의 도입으로 온실가스의 감축효과에 기여했다. 그러나 보행자 우선지역은 보행환경 개선 측면에는 영향력이 높지만 주변 교통흐름에는 악영향을 주는 만큼 시행에 따른 교통 환경 변화를 예측할 필요가 있다. 본 연구는 수원시 행궁동 생태교통 지역을 중심으로 보행자 우선도로 시행에 따라 행사주변의 효과를 도출하기 위해 사전사후 평가를 활용한 교통사고 특성변화를 분석하였다. 분석결과 보행자 우선도로는 보행자 중심으로 설계되어 운영되는 만큼 보행자 관련 사고는 줄었으나, 차량의 회전교통 제한에 따른 불법유턴 사고 및 속도 저하에 따른 신호위반 사고가 증가한 것으로 나타났다. 각 지역에는 행사를 시행하기 전 운전자에게 각별한 주의가 요구되며, 행사구역 인근에 본 연구 특성이 반영된 안전표지판 및 어플 정보를 제공하여 교통사고에 유념할 필요가 있겠다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.124-132
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• 2012

어린이의 경우 신체적, 정신적 능력이 떨어지거나 완성되지 못한 이유 등으로 교통사고의 가능성이 높은 것이 현실이고, 특히 피해자로서 차대사람 사고(보행 중 사고)의 비중이 다른 연령층이나 비장애인에 비해 높게 나타나고 있다. 이로 인해 정부에서는 1995년부터 어린이 보호구역을 지정하여 보행안전을 확보하고자 일련의 정책들을 시행하여 왔다. 그러나 기존의 보호구역에 대한 효과검증 작업에 대한 기초 연구가 미흡한 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 어린이 보호구역 등에 대한 효과분석을 통해 이러한 시설들의 설치 타당성을 입증하였다. 평가지표(MOE)로는 어린이 보호구역에서의 구간통행속도 지표를 활용하였다. 차량의 속도와 교통사고와는 상관관계가 있는 것으로 입증되어 평가지표로 선정하였다. 통계분석 결과, 과속방지턱, 고원식 횡단보도 등의 시설물은 차량속도를 감속시키는데 유의한 것으로 분석되었다.

• 환경영향평가
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• 제26권4호
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• pp.242-256
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• 2017

본 연구에서는 위험물질 누출 사고로 인한 영향을 예측하고 피해를 줄이기 위한 대응 방안으로 기상장(풍향 풍속)과 실제 도시 구조를 고려한 가상의 사고 시나리오를 구축하였다. 위험물질 확산에 대한 시나리오를 기반으로 서울시 강남 지역을 대상으로 보행자 환경에서의 위험특성을 분석하였다. 풍향과 풍속 조건에 따라 48개의 시나리오를 가정하였으며, 스칼라 물질의 확산 특성을 분석하기 위한 위험물질로써 불화수소를 가정하였다. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용하여 모의한 기상장(풍향 풍속) 평가를 실시하여 모든 검증 지수가 유효한 범위 내에 나타남을 보였다. 보행자 고도에서 모의된 확산장 분석 결과, 도시의 인공적 구조에 의해 기상장의 조건에 따라 상세 흐름이 변화하며 위험물질이 확산되는 경향에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 유입류의 풍속이 가장 약한 조건의 경우, 하층에서 유입방향의 역방향으로 흐름이 형성되어 보행자 고도에서의 물질 이동경로가 변화함을 보였다. 본 연구에서는 도시 지역의 난류흐름 형성에 도시의 인공적 구조가 매우 중요한 영향을 미치는 것을 보였다. 본 연구에 사용된 기술은 향후 실제 위험물질을 취급하는 도시 내 산업단지에 확산모의 실험과 보행자 환경에서의 위험성 평가에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.330-333
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• 2009

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, pixel-to-meter conversion factors are calculated from camera geometry. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.1m/s. The proposed method also showed a promising result for the real video.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.543-555
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• 2021

연구목적: 본 연구는 보행교통사고 사망사고 중 많은 비중을 차지하고 있는 무단횡단 보행자의 보행특성을 분석하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 영상장비를 이용하여 무단횡단 보행자의 자료를 수집한 후, 고령자와 비고령자의 무단횡단 특성에 대한 빈도분석과 통계적 검증을 수행하였다. 연구결과:고령자와 비고령자의 무단횡단 특성에 차이가 있는 것으로 나타났으나, 보행속도의 경우, 유의미하지 않는 결과가 도출되었다. 그러나 고령자 중 보행이 어려운 그룹은 그렇지 않은 그룹에 비해 보행속도가 낮은 것으로 나타났다. 결론: 무단횡단은 연령대 및 보행능력에 의한 문제가 아닌 불법행위에 대한 인지 및 사고 위험에 대한 안전불감증이 원인 중 하나로 안전 교육과 무단횡단 다발 구간에서 운전자의 주의를 요구하는 보행자 정보 제공이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1289-1301
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• 2015

Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1064-1073
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• 2015

In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.