• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.414-416
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• 2003

Pedestrian assemblage is now a normal phenomenon in modern cities. To maintain an unblocked traffic situation, protect the pedestrians' safety and make preparedness for any emergencies is an important task for police department. Modeling pedestrian dynamics and simulating evacuation process can provide useful information for make accurate decisions. In this paper, by virtue of geographic information technologies, the authors proposed a conceptual framework to simulate pedestrian dynamics and evacuation in an open urban environment.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권1호
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• pp.27-32
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• 2016

The global positioning system (GPS)-enabled mobile phones provide location-based applications such as car and pedestrian navigation services. The pedestrian navigation services provide safe and comfortable route and path guidance for pedestrians and handicapped or elderly people. One of the essential components for a navigation system is a spatial database used to perform navigation and routing functions. In this paper, we develop modeling and categorization of pedestrian path components for smart tour guide services using the mobile pedestrian navigation application. We create pedestrian networks using 2D base map and sky view map in urban area. We also construct pedestrian networks and attributes of node, link, and POI using on-site GPS data and photos for smart pedestrian tour guide in the major walking tourist spots in Jeju.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.111-118
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• 2014

PURPOSES: The purposes are to analyze the pedestrian accident severity and to develop the accident models by arterial road function. METHODS: To analyze the accident, count data and ordered logit models are utilized in this study. In pursuing the above, this study uses pedestrian accident data from 2007 to 2011 in Cheongju. RESULTS : The main results are as follows. First, daytime, Tue.Wed.Thu., over-speeding, male pedestrian over 65 old are selected as the independent variables to increase pedestrian accident severity. Second, as the accident models of main and minor arterial roads, the negative binomial models are developed, which are analyzed to be statistically significant. Third, such the main variables related to pedestrian accidents as traffic and pedestrian volume, road width, number of exit/entry are adopted in the models. Finally, Such the policy guidelines as the installation of pedestrian fence, speed hump and crosswalks with pedestrian refuge area, designated pedestrian zone, and others are suggested for accident reduction. CONCLUSIONS: This study analyzed the pedestrian accident severity, and developed the negative binomial accident models. The results of this study expected to give some implications to the pedestrian safety improvement in Cheongju.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.734-741
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• 2020

본 논문은 인간과 공존하고 커뮤니케이션하며, 인간에게 심리적 안전거리(사회적 거리) 침해에 따른 스트레스를 유발하지 않는 소셜로봇을 위한 새로운 보행자 회피 알고리즘을 제안한다. 보행자 모델을 새롭게 정의하기 위해 보행자의 걸음걸이 특성(직진성, 속도)에 따라 보행자를 클러스터링하며 보행자 클러스터별 사회적 거리를 정의한다. 정의된 사회적 거리를 포함하도록 보행자(장애물) 모델링을 하고, 새롭게 정의된 보행자 모델에 상용화된 장애물 회피, 경로계획 알고리즘을 적용해 통합된 주행 알고리즘을 완성한다. 새로운 알고리즘의 효과를 검증하기 위해, 상용화된 대표적 두가지 장애물회피 경로계획 알고리즘인 DWA 알고리즘과 TEB 알고리즘을 활용한다. 본 논문의 핵심 알고리즘인 새로운 보행자 모델을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우로 구분하여 그 효용성을 평가한다. 그 결과, 새롭게 제안된 알고리즘이 이동시간의 손실 없이 보행자의 스트레스 지수를 현격하게 줄일 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3769-3789
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• 2018

Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.551-561
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• 2015

We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.67-79
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• 2017

정시성이 보장된 도시철도에 대한 수송 의존도가 높아짐에 따라 수송 능력 뿐만 아니라 이용객의 편의성이 중요시 되고 있다. 이에 본 연구에서는 도시철도역사의 개선 및 신규 역사 건설 시 이동속도, 환승거리와 같은 보행 환경을 사전에 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 3차원 실내지도 저작 모듈과 보행 알고리즘을 수행하는 모듈로 구성되어 있다. 3차원 실내지도 저작 모듈에서는 3차원 공간 모델링, 네트워크 생성 및 평가 결과 표출 등의 기능을 수행하며, 보행 알고리즘에서는 경로탐색, 통행량 배정, 종합서비스 수준 평가 등의 기능이 있다. 이러한 기능의 핵심적인 부분은 공간정보 DB와 동적 통행정보 DB를 유기적으로 연결하여, 전후 상황 등 다양한 시나리오의 적용과 분석을 반복적으로 수행할 수 있다는 점이다. 또한, 향후 시뮬레이터의 활용 방안 제시를 위해 실제 운영 중인 역사를 대상으로 Test-Bed를 구축하고, 역사통행로의 개선 전 후의 보행 속도를 분석하여 개선 효과에 대한 정량적 지표를 산출하였으며, 향후 추가적인 분석을 위한 DB의 확장 가능성에 대해 논의하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.1-11
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• 2022

Road traffic accidents (RTAs) are the leading cause of accidental death among children. RTA reduction is becoming an increasingly important social issue among children. Municipalities aim to resolve this issue by introducing "Smart Pedestrian Crosswalks" that help prevent traffic accidents near children's facilities. Nonetheless such facilities tend to be installed in relatively limited number of areas, such as the school zone. In order for budget allocation to be efficient and policy effects maximized, optimal location selection based on machine learning is needed. In this paper, we employ machine learning models to select the optimal locations for smart pedestrian crosswalks to reduce the RTAs of children. This study develops an optimal location index using variable importance measures. By using k-means clustering method, the authors classified the crosswalks into three types after the optimal location selection. This study has broadened the scope of research in relation to smart crosswalks and traffic safety. Also, the study serves as a unique contribution by integrating policy design decisions based on public and open data.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.67-74
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• 2011

최근 들어 스마트폰 등 모바일 단말기의 활용이 증대되면서 이동 중인 보행자에게 길안내 서비스를 제공하는 보행자 내비게이션 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 내비게이션 서비스에서 도로 네트워크는 경로와 안내 정보를 생성하는데 있어 가장 핵심적인 요소이다. 하지만, 차량을 위한 도로 네트워크에 비하여 보행 네트워크는 더욱 상세하고 방대한 공간에 대한 모델링 기법이 요구된다. 따라서 기존에 현지 조사와 수동 편집 과정을 통하여 구축하는 방법보다 효율적인 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기 구축되어 있는 차량용 내비게이션 데이터를 기반으로 보행자에게 적합한 보행 네트워크 생성 기법을 제안하였다. 보행 네트워크는 실제 보행자의 이동과 유사한 경로를 생성하기 위하여 보행 공간을 그 특성에 따라 보행 링크(인도, 이면도로, 보행 시설물)와 오픈 스페이스 링크로 구분하고 서로 다른 방법을 적용하여 구축하였다. 이와 같은 기법은 보행 네트워크 생성에 관한 표준 및 방법론이 존재하지 않는 현 시점에서 하나의 효율적인 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2321-2338
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• 2021

Compared with vehicle trajectories, pedestrian trajectories have stronger degrees of freedom and complexity, which poses a higher challenge to trajectory prediction tasks. This paper designs a mode to divide the trajectory of pedestrians at a traffic intersection, which converts the trajectory regression problem into a trajectory classification problem. This paper builds a deep model for pedestrian trajectory prediction at intersections for the task of pedestrian short-term trajectory prediction. The model calculates the spatial correlation and temporal dependence of the trajectory. More importantly, it captures the interactive features among pedestrians through the Attention mechanism. In order to improve the training speed, the model is composed of pure convolutional networks. This design overcomes the single-step calculation mode of the traditional recurrent neural network. The experiment uses Vulnerable Road Users trajectory dataset for related modeling and evaluation work. Compared with the existing models of pedestrian trajectory prediction, the model proposed in this paper has advantages in terms of evaluation indicators, training speed and the number of model parameters.