앞으로 10년 뒤인 2026년 우리나라는 초고령화 사회(super aged society)로 진입할 것으로 예상되며, 이로 인해 사회 전반적인 모든 분야에서 고령자 분석 및 대책 마련에 심혈을 기울이고 있다. 교통 분야에서도 고령자의 보행 교통사고가 급격히 증가하고 있는 점을 고려하여 이를 줄이기 위한 연구개발과 정책적 보완을 위한 노력을 기울이고 있다. 그러나 고령자의 보행행태, 보행능력, 보행영향 요인 등의 기초적인 연구가 전무하여 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 논문 검토를 통해 보행능력(보행속도)을 일반, 건강, 운동요인 등 3개 분야로 구분하였다. 평균나이 72.6세의 고령자 52명을 대상으로 면접, 국민체력 100, SPBB, Cybex 등의 다양한 방법과 측정도구를 종합하여 3개 분야 총 12개의 세부 요인에 대한 측정을 시행하였다. 그 결과 일반요인인 연령, 체격 등은 보행속도에 미치는 영향이 적었으며, 건강요인 중에는 하지 신근, 운동요인 중에는 평형성, 협응성, SPPB가 가장 보행속도에 가장 많은 영향이 있음을 도출하였다. 이를 활용하여 고령자의 보행능력을 측정하는 보행자립도 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 고령자의 보행능력의 진단하여 교통 분야 고령자 보행 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 4족 보행 로봇에서의 다리 부착 위치는 말, 사자 등의 동물에서 볼 수 있는 것과 같은 형태로서 사람들에게 익숙한 형태이기 때문에 외관상 자연스러우나 보행의 안정성, 보행의 속도 등 보행의 관점에서는 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 자연계에는 존재하지 않는 형태로서 보행이 효율적으로 이루어지도록 네 다리를 몸체에 부착한 형태의 4족 보행 로봇에 대하여 기술한다. 제안된 4족 보행 로봇은 로봇의 진행 방향에 대하여 좌우 다리와 전후다리를 갖는다. 일반적인 구조의 4족 보행 로봇은 정적인 보행을 하기 위하여 항상 세 다리가 지면에 닿아야하고 로봇의 무게 중심을 로봇 진행 방향에 대하여 좌우로 이동시켜주어야 한다. 또한 보행 속도를 높이기 위해서는 두 다리만 동시에 지면에 닿는 동적인 보행을 수행하여야 하는데 이는 제어하기가 쉽지 않고 사용된 모터의 특성에 따라서는 동적인 제어가 불가능할 수도 있다. 반면 제안된 로봇은 정적인 보행에서도 두 다리를 동시에 이동할 수 있어 보행의 안정성과 효율성을 크게 향상시켰다.
본 연구는 운전자에게 차량속도와 횡단보도 인근 보행자 존재 유무에 대한 정보를 제공하는 차량정보안내시스템의 설치 전·후에 대한 효과평가를 수행했다. 시나리오는 운전자에게 정보를 제공하지 않는 경우(S1), 차량주행속도만 제공하였을 경우(S2), 횡단보도에 보행자의 존재 유무와 차량주행속도를 모두 제공하였을 경우(S3) 등 3가지로 구성했다. 조사결과 시나리오 S1보다 운전자에게 정보를 제공하는 S2, S3에서 차량의 속도감속률이 약 0.4~0.7km 큰 것으로 나타났다. 또한 시나리오 S3에서 횡단보도 인근에 보행자가 있는 경우에 없는 경우보다 속도 감속률이 0.2km 높아 차량 속도를 더 줄이는 것으로 나타났다. 통계분석 결과에서도 시나리오 3개에 대한 평균 차량의 속도감속률에 차이가 있는 것으로 분석됐고, 보행자가 있는 경우 속도 감속률이 큰 것으로 나타났다.
이 연구의 목적은 젊은 아시아인과 코카시아 여성의 보행패턴 중 보폭시간(step time) 과 보폭 (step length)을 비교하고 두 집단의 골반넓이와 보폭과 상관관계가 있는지 알아보는 것이다. 연구대상자는 15명의 아시아인과 15명의 코카시아 여성이었으며 나이는 23세에서 35세 범위에 있었다. 보행분석을 위해서는 GAITRite System을 사용하였으며 분석방법으로는 인종(아시아인대 코카시아인)과 신체부위(좌측, 우측)를 요인으로 하여 반복측정에 의한 분산분석을 하였다. 아시아인 여성보다 코카시아인 여성의 보폭, 다리길이, 골반 넓이가 통계학적으로 유의하게 높았고 왼쪽 다리의 걸음과 오른쪽 다리의 걸음에 있어서는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 그리고 보폭시간, 속도, 걸음수(cadence)에 있어서도 두 여성 인종간에 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 이러한 결과는 보행변수 중에서 걸음수나 속도와 같은 시간변수에 았어서는 아시아인 여성과 코카시아인 여성간에 차이가 없음을 의미한다.
선상에서의 승객들의 보행속도, 운항 중 피난특성, 피난시 연기농도가 미치는 영향 등 선박에서의 피난상황을 해석하는 데 필요한 몇몇 연구가 수행된 바 있다. 그러나 정전 조건에서 승선자의 피난성능에 관한 연구는 미비하여, 이론적 혹은 실험적 연구가 수행된 사례를 찾아보기 어려운 상황이다. 이에 이 연구에서는 선박에서의 인적안전피난해석 프로그램인 Maritime EXODUS를 활용하여 승선자의 분포특성을 고려한 세 가지 시나리오에 대한 피난시간을 예측 비교하였다. 이 연구에서는 선행된 운항훈련선의 선내 정전조건보행실험에서 취득한 피실험자 보행속도 결과를 반영하였다.
지리산국립공원 동부지구의 주요 등산로를 대상으로 운동부하 보행속도 휴식시간 비율을 조사한 결과 순수 보행시간 중 운동부하는 거림-세석평전구간이 92,4% 이며 장터목-천왕봉구간이 91.3%로 조사되었다 또한 중산리-장터목구간이 86.9% 세석평전-장터목구간이 85.3%로 조사되었다 보행속도는 장터목-천왕봉 구간이 3.97km/hr 세석평전-장터목구간이 3.06km/hr 로 조사되었으며 거림-세석평전구간은 2.23km/hr 중산리-장터목구간은 2.02km/hr,조사되었다 전체등산시간중 휴식시간의 비율은 거림-세석평전구간이 26.0%이며 중산리-장터목구간이 22.6%로 조사되었다 세석평전-장터목구간은 3.0% 장터목-천왕봉구간은 0%로 조사되었다.
인간 동보행의 원리를 3축가속도 센서를 이용 소형 휴머노이드의 보행원리를 적용시키는 것을 목적으로 건강한 일반인 20명을 대상으로 3축가속도를 사람의 신발 앞꿈치에 장착하여 각 축에 따른 가속도를 측정하였다. 이에 앞서 사람들의 다리길이(골반부터 발목), 개인의 평균 보폭등을 측정하여 각각을 평균화하는 과정을 거치고 이 평균화된 데이터를 기준으로 제작된 소형 휴머노이드의 다리길이에 따른 보폭 및 보행원리를 적용함으로서 소형 휴머노이드의 보행을 간단한 비을 적용하여 제어할 수 있도록 하였다.
이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
본 논문은 보행보조기 사용자의 사용자 의지 파악을 통해 보행보조기의 최적 구동 방법을 제시하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로써 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행 의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 퍼지 기반의 알고리즘을 적용한다. 먼저 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도에 대해 퍼지 알고리즘을 적용하였다. 퍼지알고리즘으로부터 나온 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 최적의 보행 시스템을 구축하였다. 이 모든 과정을 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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