기존 보행자 충돌사고 분석모형식은 모형식에 따라 분석결과에 대한 오차가 크게 발생하여 실용성에 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 충돌 후 보행자의 최종정지위치를 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 최적화방법으로 분석하는 기법을 개발하였다. 충돌 후 보행자의 동역학적 선회특성에 대한 분석은 승객거동 해석 프로그램인 MADYMO을 이용하여 모의충돌실험을 통해 분석하였다. 모의충돌실험을 통해 분석된 보행자 가슴 및 머리부위의 최종정지위치와 실제사고에서 보행자 머리 및 가슴부위의 최종정지위치와의 차를 목적함수로, 차량충돌속도와 보행자 충돌위치를 설계변수로 정의하여 이를 최소로 수렴하는 최적화 모형식을 정식화한 후 최적설계 전문 소프트웨어인 VisuaIDOC2 프로그램을 이용하여 반응표면 근사최적화기법으로 목적함수를 최소로 수렴하는 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석기법을 개발하였다. 최적화기법을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션 분석기법을 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석한 결과. 기존 분석모형식에 비해 분석 오차율이 매우 낮아 보다 정확하고 과학적인 분석기법인 것으로 연구결과 도출되었다. 따라서, 추후 보행자 충돌사고를 분석함에 있어 기존 분석모형식이 아닌 보행자 선회특성을 고려한 최적화기법을 이용하여 보다 신속하고 정확한 분석을 수행함으로써 사고당사간의 의견대립으로 인한 시간적, 경제적 비용의 최소화는 물론 사고관련자의 권익을 보호할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.
정확한 보행자 지체 모형은 보행자 중심의 신호교차로 평가에 있어 핵심 요소이다. 신호화된 보행자 횡단보도에서 녹색시간동안 보행자 횡단 행태는 매우 다양하며, 보행자의 도착 행태는 임의도착과 보행군으로 구성된다. 따라서 정확한 보행자 지체를 산정하기 위해서는 보행자의 횡단과 도착 행태가 고려되어야 한다. 이러한 필요성에도 불구하고, 도로용량편람(HCM)은 보행자 도착과 횡단 행태를 반영하지 않은 간략한 보행자 지체모형을 권고하고 있다. 이러한 이유로, 보행자 중심적인 신호교차로의 설계 및 운영에 대한 의사결정을 위해서는 다양한 신호화된 단일 횡단보도 및 신호교차로에 적합한 보행자 지체 모형이 요구되고 있다. 본 연구에서는 보행자의 도착과 횡단 행태를 기반으로 새로운 보행자 지체모형을 제시한다. 제안되는 모형은 신호화된 단일 횡단보도 보행자 지체모형과 신호교차로 보행자 지체모형으로 구성된다. 단일 횡단보도 지체모형은 보행자 녹색시간 동안 보행자 횡단 행태를 기반으로 개발되었다. 신호교차로 지체모형은 보행자 횡단과 보행군 도착 행태를 기반으로 개발되었다. 수치 모의실험을 통한 평가결과, 제안되는 지체모형은 다양한 보행자 횡단과 도착 행태를 고려하기 때문에 HCM 모형의 과대/과소추정 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보였다.
인간형 로봇(Humanoid)은 인간과 유사한 구조를 갖고 있는 로봇으로, 이족 보행이 가능하고 양 손이 자유롭기 때문에 인간 생활 환경에 적용이 가능하다. 인간형 로봇은 이족 보행 로봇의 형태를 지니며 보통 20 자유도(DOF : Degree of freedom) 이상의 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 로봇의 안정도를 해석하고 움직임을 제어하기가 어렵다. 이러한 이유로 이족 보행 로봇 동작의 안정도를 증가시키기 위해 로봇의 최적화된 동작 패턴 생성과 자세 제어 등이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 범용 근사자의 특징을 갖는 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 동작 패턴 생성 방법에 대하여 제안하였다. 실제로 계획된 동작을 토대로 6가지의 동작 패턴을 생성하였으며 컴퓨터 모의실험과 상용 이족 보행 로봇을 이용하여 생성된 동작 패턴의 안정도를 확인해보고 제안된 방법에 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 가로등 운용에 있어서 일기예보 및 일조량을 고려한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에 의해 생성된 Weather Factor를 적용하여 보행자가 있을 시에는 가로등의 광량을 최대로 유지하고 보행자가 없을 경우 최대전력을 사용하지 않고 일정한 밝기를 유지하는 대기전력모드를 사용하여 전력소비를 줄였다. 이렇게 함으로써 배터리의 잔량을 확보할 수 있으며 이를 이용하여 부조일이 지속될 경우 운용일수를 최대한 연장하기 위한 적절한 알고리즘을 제안하였다. 또한 이러한 알고리즘에 필요한 Weather Factor의 값을 실험을 통하여 결정하였으며. 모의실험을 통해 알고리즘의 적합성을 확인하였다.
본 논문에서는 충돌 위험도 판단 시스템을 제안한다. 먼저 칼만 필터를 이용하여 보행자의 정보를 예측하고, 몬테 카르롤로 모의 실험과 신경 회로망을 이용해 충돌 확률을 계산한다. 그리고 과거의 충돌 확률 정보를 이용하여 충돌확률을 예측한다. Belief 충돌 예측 방법은 현재뿐만 아니라, 과거의 필터링 정보를 모두 이용하여 충돌 확률을 에측한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
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.
본 연구에서는 지방부 간선 또는 지선 축에서 효과적으로 사용 가능한 연동형 반감응 신호제어 알고리즘을 개발하고 이를 평가하였다. 연동형 반감응 신호제어에 대한 모의실험 결과를 살펴보면, 주 부 도로의 교통량 차이가 커질수록 연동형 반감응 신호제어의 지체가 최적화된 고정식 신호제어에 비해 감소하는 것을 확인하였다. 그러나 주부도로의 교통량이 같거나 전체 교통량이 많아지면 최적화된 고정식 신호제어의 지체가 더 낮게 나타났으며, 횡단 보행량이 많아질수록 차량 지체가 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 연동형 반감응 신호제어는 차량 교통량이 일정수준 이하인 곳에 적용하되, 횡단 보행량을 고려하여 적용지역을 선별해야 할 것이다.
보도의 점자블록은 시각장애인의 자율적인 보행을 위해서 필수적인 시설물이다. 시각장애인은 발바닥 감각과 지팡이를 이용하여 점자블록을 확인하면서 보행하는데, 점자블록에서 이탈하는 경우에는 다시 점자블록을 만날 때까지 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 보행자가 착용한 웨어러블 영상 센서를 이용하여 점자블록을 따라서 보행하는지를 판단함으로써 시각장애인의 보행을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 점자블록의 기울기를 특징으로 선정하였으며, 3-line detector 구조를 도입하여 프레임마다 점자블록의 좌우 기울기와 전방 연속성을 판단한다. 진행 도중에 점자블록이 끊어지거나 분기되는 상황에 대응하기 위한 공간 필터링과 시각장애인의 보행 도중에 발생하는 상하좌우의 움직임에 대응하기 위한 시간 필터링을 사용하여 기울기를 안정한다. 실제 도로 및 실내에서 획득한 영상을 사용한 모의 실험을 수행하였으며 제안 알고리즘을 통해 보행자의 진행 방향 및 이탈 정도에 대한 판단이 가능함을 확인하였다.
최근 지하철 9호선은 2단계 연장구간의 개통으로 최대 240% 혼잡도를 기록하는 등 지옥철로 불리우며 역사 내 상습혼잡에 대한 문제점이 지속적으로 야기되고 있는 실정이다. 역사 내 혼잡은 이용객의 불쾌감 유발과 철도 운영 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 본 연구는 이러한 철도역사 내 상습혼잡 해소를 위해 철도 이용객 정보제공의 효과평가 방법론을 정립하고자 하였으며, 효과평가 방법론 중 승강장의 혼잡상황을 고려한 Gate Metering 사례 연구를 진행하였다. Gate Metering을 접목시킨 Micro Simulation 및 Pedestrian Simulation Tool을 선정하여 열차의 혼잡도별 Metering 효과분석을 시행하였으며, 그 결과 Gate Metering 시행 시 혼잡도별 승강장의 서비스 수준 및 보행밀도가 개선되는 것을 확인하였다. 승강장에서 Metering을 실시 할 경우 플랫폼 대기 공간 내 혼잡도 조절 가능성이 있다고 판단한 것 이다. 따라서, 본 연구를 통하여 철도역사 내 이용객 혼잡도 관리를 위한 정보제공 효과평가 지표 수립 및 프로그램을 통한 이용객 정보제공 효과평가 방법론 정립이 가능하다는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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