첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시 공간에 융합하여 도시 제반 기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시를 Ubiquitous-City라고 한다. 이러한 U-City에 적용할 서비스를 계획할 때 고려해야 할 부분에 대해 살펴보고 이를 만족하는 서비스를 제안 한다. 도시 내의 주거지나 근무지 같은 고정된 공간이 아닌 거리 같은 특성을 갖는 이동지향 적인 장소에서 보행자 중심의 소형 유비쿼터스 공간과 그 내부에서의 서비스를 정의 한다. 일반적으로 큰 니즈가 예상되는 서비스를 보편적 서비스라 정의하고 도시민의 니즈를 바탕으로 추가 서비스를 제안 한다. 장소와 목적에 따라 U-Booth 서비스 분류의 필요성을 제시하고 설계시의 고려 사항을 정리한다. UCity내에서 U-Booth가 어떠한 형태로 존재해야 하는지에 대해 제언을 한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.41-51
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2023
In this paper, we propose a technique of multi-time window feature extraction for anger detection in gait data. In the previous gait-based emotion recognition methods, the pedestrian's stride, time taken for one stride, walking speed, and forward tilt angles of the neck and thorax are calculated. Then, minimum, mean, and maximum values are calculated for the entire interval to use them as features. However, each feature does not always change uniformly over the entire interval but sometimes changes locally. Therefore, we propose a multi-time window feature extraction technique that can extract both global and local features, from long-term to short-term. In addition, we also propose an ensemble model that consists of multiple classifiers. Each classifier is trained with features extracted from different multi-time windows. To verify the effectiveness of the proposed feature extraction technique and ensemble model, a public three-dimensional gait dataset was used. The simulation results demonstrate that the proposed ensemble model achieves the best performance compared to machine learning models trained with existing feature extraction techniques for four performance evaluation metrics.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.9-16
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2017
In this paper, we introduce a warning message providing methodology by considering the elderly's walking behavior in V2P(: Vehicle-to-Pedestrian) communication systems. Using the elderly's accident records in Kyounggi-do area from 2011 to 2014, the elderly's accident behaviors are analyzed by categorizing accidents as road type (single road/ crossing road), existence of traffic signal (with signal/ without signal), existence of crosswalk (crosswalk/ jaywalk), cause of accident (jaywalk/ signal violation/ carelessness accident/ Etc.). In addition, the elderly's behavior variable and vehicle speed are applied, then some threshold values are utilized in a warning message providing in conflict area. Finally, we propose a distance which can protect an accident depending on the elderly's walking speed, safety margin and vehicle speed. By applying the results of this research to the V2P/P2V communication based road safety message providing system with the elderly's walking behavior, it may be helpful to reduce accident rate of the elderly.
The latest hardware and software techniques are combined to give safe walking guidance and convenient service of realtime walking assistance system for visually impaired person. This system consists of obstacle detection and perception, place recognition, and sign recognition for pedestrian can safely walking to arrive at their destination. In this paper, we exploit the sign object detection system in subway station for sign recognition that one of the important factors of walking assistance system. This paper suggest the adaptive feature map that can be robustly extract the sign object region from complexed environment with light and noise. And recognize a sign using fast zernike moment features which is invariant under translation, rotation and scale of object during walking. We considered three types of signs as arrow, restroom, and exit number and perform the training and recognizing steps through adaboost classifier. The experimental results prove that our method can be suitable and stable for real-time system through yields on the average 87.16% stable detection rate and 20 frame/sec of operation time for three types of signs in 5000 images of sign database.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.259-266
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2016
Recently, CCTV cameras are emplaced actively to reinforce security and intelligent surveillance systems have been under development for detecting and monitoring of the objects in the video. In this study, we propose a method for detection of upper body in intelligent surveillance system using FCM-based RBFNN classifier realized with the aid of HOG features. Firstly, HOG features that have been originally proposed to detect the pedestrian are adopted to train the unique gradient features about upper body. However, HOG features typically exhibit a very high dimension of which is proportional to the size of the input image, it is necessary to reduce the dimension of inputs of the RBFNN classifier. Thus the well-known PCA algorithm is applied prior to the RBFNN classification step. In the computer simulation experiments, the RBFNN classifier was trained using pre-classified upper body images and non-person images and then the performance of the proposed classifier for upper body detection is evaluated by using test images and video sequences.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.8
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pp.385-392
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2016
Market analysis for a business plain is required for the success in the modern world. Most important part in this analysis is pedestrian traffic counting. A traditional way for this is counting it in person. However, it causes high labor costs and mistakes. This paper proposes an automatic algorithm to measure the pedestrian traffic count using images with webcam. The proposed algorithm is composed of two parts: pedestrian area detection and movement tracking. In pedestrian area detection, moving blobs are extracted and pedestrian areas are detected using HoG features and Adaboost algorithm. In movement tracking, multi-level matching and false positive removal are applied to track pedestrian areas and count the pedestrian traffic. Multi-level matching is composed of 3 steps: (1) the similarity calculation between HoG area, (2) the similarity calculation of the estimated position with Kalman filtering, and (3) the similarity calculation of moving blobs in the pedestrian area detection. False positive removal is to remove invalid pedestrian area. To analyze the performance of the proposed algorithm, a comparison is performed with the previous human area detection and tracking algorithm. The proposed algorithm achieves 83.6% accuracy in the pedestrian traffic counting, which is better than the previous algorithm over 11%.
현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.
Kim, Jin-Tae;Kim, Jun-Young;Bae, Hyun-Sik;Lee, Dong-Il
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.6
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pp.77-87
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2014
It has reported that a median bus-stop island on an exclusive median bus lane (EMBL) has shortened a crossing distance unit, encouraged a pedestrian's illegal crossing, and increased the number of accidents in the area. This study presents (1) the analysis of inappropriate pedestrian crossing patterns collected on exclusive median bus corridors and (2) the estimated performance of safety barriers restraining the occurrence of those. Total 19,649 pedestrian crossing data collected at the 'Sookmyung-university' median bus-stop, and the inappropriate pedestrian crossing patterns among those were grouped in terms of time and space violations. Physical safety barriers restraining illegal pedestrian crossings were considered as an alternative, and its performance in safety was quantified through microscopic simulation with conflict analyses by using surrogate safety assessment model. The findings suggest the number of conflicts reduced be 24.9 percentages compared to the one of the present condition when the physical safety barriers are placed at each of the eight ends of the EMBL pedestrian crossing.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.7
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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.
This study analyzes the sign system, the types and distribution of sign boards, around Cheon-An railway station which is a representative public space, and it gives a classification of the system through investigating them by types and location. Some points are issued on the kind of the system established, the location of the information, and the clustered plantation of them. Thus, it is required to differentiate sign systems in each section, to distribute them uniformly rather than aggregated densely, and to place them at pertinent locations with the analysis of people's behavior avoiding improvised decision. In conclusion, pedestrians' needs on them should be analyzed first no matter where the sign is installed so that it is possible to develop tranquil atmosphere for people to use through providing proper information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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