• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1060-1069
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• 2019

보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.244-247
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• 2017

본 논문에서는 GP-GPU를 활용한 보행자 추론 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 구현했다. CNN은 구조를 정한 후, 학습에서 얻은 가중치를 이용해 기존 연구인 256개의 스레드를 가지는 GP-GPU를 활용해 추론을 수행했다. 학습에는 Inter i7-4470 CPU와 Matlab을 사용했다. Dataset은 Daimler Pedestrian Dataset을 사용했다. GP-GPU는 PCIe를 이용해 PC로부터 제어를 받으며, FPGA로 동작한다. 각 레이어의 depth와 size에 따라 스레드를 할당했다. 풀링 레이어의 경우는 over warpping pooling을 사용했기 때문에 횡영역과 종영역에 추가적인 연산을 수행했다. 한 번의 추론에는 약 12ms가 걸린다.

• 전기학회논문지
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• 제66권4호
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• pp.682-691
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• 2017

In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.120-124
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• 2021

Recently, human attribute recognition (HAR) attracts a lot of attention due to its wide application in video surveillance systems. Recent deep-learning-based solutions for HAR require time-consuming training processes. In this paper, we propose a post-processing technique that utilizes the historical video frames to improve prediction results without invoking re-training or modifying existing deep-learning-based classifiers. Experiment results on a large-scale benchmark dataset show the effectiveness of our proposed method.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.343-351
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• 2014

본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.237-244
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• 2016

보행자가 생활환경에서 겪을 수 있는 위험을 인지하기 위하여 감지하여야 하는 목표를 두 가지로 고려할 수 있다. 위험을 감지하기 위하여 보행자의 상태와 보행 환경 요인을 함께 인지하는 것이다. 생활 안전을 위하여 사물인터넷 기술이 좋은 기여를 할 수 있다. 본 연구는 보행자의 상태와 주변 환경 요인들에 대한 데이터 융합 처리를 이용하여 위험을 인지하는 방안을 제안하였다. 3축 가속도 센서를 이용하여 보행자의 걸음을 인식하고 이를 개인의 상태 추정에 활용하였으며, 조도 센서로부터의 측정값으로 보행환경을 추정하였다. 위험 요인들을 평가하고 융합 처리함으로써 보행자의 위험도를 산출하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권2D호
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• pp.217-225
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• 2011

현재 우리나라는 자동차 보유대수가 지속적으로 증가함에 따라 교통 혼잡 문제와 환경 문제가 심각한 실정이다. 환경적으로 지속가능한 교통과 녹색 교통수단에 대한 관심이 증대되면서 최근 정부는 자전거이용 활성화 정책을 추진하고 있다. 이에 맞추어 자전거 이용자들이 느끼는 서비스수준을 분석할 수 있는 모형의 개발이 요망된다. 본 연구에서는 자전거도로 이용자들에 영향을 미치는 인자들 중 퍼지적 성격을 지닌 자전거도로 폭, 대면횟수, 보행자 교통량을 선택하여 자전거도로 서비스수준 분석을 위한 ANFIS 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가하였다. 결정계수 $R^2$와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대오차(MAE)와 평균제곱근오차(MSE)가 각각 0.987, 0.142, 0.032로 나타났으며, 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다. 본 연구에서의 자전거도로 서비스수준이 KHCM에 의한 평가치보다 1~3단계 낮게 나타났다. 이는 본 연구에서 추정 된 서비스수준이 보행자 교통량 이외에 자전거도로 폭과 대면횟수를 고려한 이용자가 느끼는 만족도에 기초하여 서비스수준을 도출하였기 때문으로 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권4호
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• pp.931-947
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• 2015

This paper focuses on the design of an intelligent control system. The used techniques are based on Neuro Fuzzy approaches applied to a magnetorheological damper in order to reduce the vibrations over footbridges; it has been applied to the Science Museum Footbridge of Valladolid, particularly. A model of the footbridge and of the damper has been built using different simulation tools, and a successful comparison with the real footbridge and the real damper has been carried out. This simulated model has allowed the reproduction of the behaviour of the footbridge and damper when a pedestrian walks across the footbridge. Once it is determined that the simulation results are similar to real data, the control system is introduced into the model. In this sense, different strategies based on Neuro Fuzzy systems have been studied. In fact, an ANFIS (Artificial Neuro Fuzzy Inference System) method has also been used, in addition to an alternative Neuro Fuzzy approach. Several trials have been carried out, using both techniques, obtaining satisfactory results after using these techniques.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.33-40
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• 2009

횡단보행자의 임계간격은 비신호 횡단보도에서의 교통운영분석에 중요한 파라메타이나 국내에서는 이 분야의 연구가 빈약한 실정이다. 이에 본연구의 목적은 횡단보행자의 임계간격 추정을 위한 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해, 이 임계간격 에 영향을 미치는 인자들 중 퍼지적 성격을 가진 보행자 연령과 횡단보도의 연장, 거절되거나 수락되는 간격이 연장 3.5m에서 10.5m 범위의 행단보도에서 수집되었다. 이들 횡단보도에서의 임계간격은 2.56초에서 5.56초 범위의 값을 보였다. 연령과 횡단보도 연장이 각각 3개의 퍼지변수로 구분되고 각 경우에 대하여 Raff의 기법에 의한 임계간격이 추정되어 총 9개의 퍼지규칙이 설정되었다, 이들 규칙에 기초하여 횡단보행자 임계간격을 추정할 수 있는 ANFIS모형이 구축되었다. 모형의 예측력은 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수 $R^2$와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE) 및 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.96, 0.097, 0.015로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다. 본 연구의 과정에서 보행자의 연령 40세 이후 임계간격의 증가율이 높음을 볼 수 있었다.