• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권2호
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• pp.49-58
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• 2019

A number of techniques have been studied to estimate the position of pedestrians in indoor space. Among them, the technique of estimating the position using only the sensors attached to the body of the pedestrian without using the infrastructure is regarded as a very important technology for special purpose pedestrians such as the firefighters. In particular, it forms a research field under the name of Pedestrian Dead Reckoning (PDR). In this paper, we focus on a method for step detection which is essential when performing PDR using Inertial Measurement Unit (IMU) mounted on a shoe. Many researches have been done to detect the stance phase where the foot contacts the ground. Most of these methods, however, have a way to detect the specific size of the sensor signal and require thresholds for these methods. This has the difficulty of changing these thresholds if the user is different. To solve this problem, we propose a stance phase detection method that does not require any threshold value. It is expected that this result will make it easier to commercialize the technology because PDR can be implemented without user-dependent parameter setting.

• 전기학회논문지P
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• 제64권3호
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• pp.187-192
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• 2015

Detecting human in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses the they can adopt. The first need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly, even in cluttered background under difficult illumination. A large number of vision application rely on matching keypoints across images. These days, the deployment of vision algorithms on smart phones and embedded device with low memory and computation complexity has even upped the ante: the goal is to make descriptors faster compute, more compact while remaining robust scale, rotation and noise. In this paper we focus on improving the speed of pedestrian(walking person) detection using Histogram of Oriented Gradient(HOG) descriptors provide excellent performance and tracking using kalman filter.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.309-316
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• 2017

In shuttle vans designed to transport children, the recognition of a child's approach and departure is very important. Ultrasonic sensors are generally used for a short distance around a vehicle. Although ultrasonic sensors are cheaper than other ADAS sensors, the number of sensors installed in a van should be optimized. In order to recognize the presence of a child around a shuttle van, this paper proposes the placement of ultrasonic sensors in the van. Considering the turning radius of the van and the distance from each sensor to a child, collision risk is classified as 'safe', 'warning', and 'danger'. The sensor placement and the recognition algorithm are verified in a virtual driving environment.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.83-86
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• 2012

본 논문에서는 야간에 보행자인식의 성능 향상을 위한 효율적인 인식 방법을 제안한다. 이 논문은 야간에 차량에 비치 된 Thermal Camera를 이용하여 적외선 영상을 얻은 후, 적응적 thresholding, Histogram Equalization, Morphology Operation, Labelling, HOG및 SVM Training 방법을 사용하여 보행자의 인식율을 높이도록 하였다. 3830개의 training 영상을 사용하였으며 실험결과 우수한 인식 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.779-781
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• 2015

최근 여러 매체에서 화두가 되고 있는 자율 주행 자동차나 Advanced driver assistance systems (ADAS)과 같은 분야에서 보행자 검출 기술은 핵심 요소 기술 중에 하나로 손꼽히고 있다. 특히, 인간의 인지 부하(Cognitive Load)를 고려했을 때, 주행 중에 발생할 수 있는 모든 사건을 다룬다는 것은 매우 어렵기 때문에, 앞서 언급한 방법의 도움을 받아 도로 주행 중에 발생 될 수 있는 인명 사고율을 줄이고자 하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 Integral Channel Feature를 사용하여 AdaBoost 알고리즘으로 보행자 검출을 위한 분류기를 구현하였다. 그 결과, INRIA에서 제공되는 Pedestrian dataset에서 Detection rate는 97%이상, False positive는 1%에 정도로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.58-70
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• 2019

보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.190-196
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• 2014

본 논문에서는 상용 스마트폰에서의 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 위해 모바일 플랫폼에 최적화된 cascade 방식의 HOG 특징을 이용한 보행자 검출 방법을 제안한다. 제한된 모바일 플랫폼 자원을 효율적으로 사용하기 위해 OpenCL 병렬처리 라이브러리를 이용하였고 크게 두 가지 방법으로 수행속도를 향상시켰다. 첫째, 호스트 코드에서 OpenCL 프로그램 빌드 옵션을 특정하고 작업 그룹 크기를 조절하였다. 둘째, 커널 코드에서 지역 메모리와 LUT 등을 사용하여 가속화하였다. 성능 평가를 위하여 널리 알려진 영상처리 라이브러리인 OpenCV for Android 함수의 모바일 CPU 수행 결과와 비교하였으며 실험 결과, OpenCV의 hogcascade 함수보다 25% 향상된 처리속도를 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1189-1195
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• 2008

We introduce a MEMS-based pedestrian dead reckoning (PDR) system. A walking navigation algorithm for pedestrians is presented and map-matching algorithm for the navigation system based on dead reckoning (DR) is proposed. The PDR is equipped on the human body and provides the position information of pedestrians. And this is able to be used in ubiquitous sensor network (USN), U-hearth monitoring system, virtual reality (VR) and etc. The PDR detects a step using a novel technique and simultaneously estimates step length. Also an azimuth of the pedestrian is calculated using a fluxgate which is the one of magnetometers. Map-matching algorithm can be formulated to integrate the positioning data with the digital road network data. Map-matching algorithm not only enables the physical location to be identified from navigation system but also improves the positioning accuracy. However most of map-matching algorithms which are developed previously are for the car navigation system (CNS). Therefore they are not appropriate to implement to pedestrian navigation system based on DR system. In this paper, we propose walking navigation system and map-matching algorithm for PDR.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.564-566
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• 2015

신호등은 적색, 녹색일 때 다른 의미를 나타낸다. 자동차 운전자와 횡단보도의 보행자는 신호등의 신호에 따라 움직이거나 멈춰야한다. 그러나 이러한 신호를 무시하거나 보지 않을 경우 사고가 발생할 확률이 높다. 또한 곡선형 횡단보도에서는 적외선 센서를 이용한 안내 방송 시스템을 설치하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 카메라를 이용하여 보행자를 검지하는 방법을 설계 및 구현한다. 보행철주에 설치된 카메라가 보행자를 촬영하고, 촬영된 이미지를 통해 보행자 검지구간을 설정한다. 제안하는 시스템을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자 검지를 하는데 효율적이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.631-637
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• 2010

본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.