최근보행은 교통의 가장 기본 이동수단으로 대중교통 중심개발, 지속가능한 개발, 녹색교통 활성화 등 새로운 패러다임의 부각으로 그 중요성과 관심도가 높아지고 있다. 기존의 보행 네트워크 분석 연구에서는 보행자의 목적지까지 이동거리와 공간구문론의 통합도를 대표적인 접근성 요소로 사용하고 있지만 단순한 평면상의 네트워크 이동거리는 지형적인 특성이 반영되지 않기 때문에 비슷한 네트워크 구조를 가진 분석 지역들의 경우 비슷한 결과 값을 나타낼 수 있다. 또한 분석 지역의 특성에 따라 보행자들의 이동규모와 이동거리가 다름에도 불구하고 이를 반영하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구배를 고려하고 보행자의 이동규모를 고려한 이동거리 분석을 통해 새로운 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 강남구에 위치한 논현역, 역삼역, 학동역을 연구지역으로 선정하고, 미국 스포츠의학협회에서 제시하는 대사량 공식을 통해 구배 가중거리 공식을 유도하고 보행자의 이동규모를 추정하기 위해 건물 면적 비율에 따라 역 이용객 수 데이터를 활용해 건물 이용자 수를 추정한 뒤 연구 지역의 1인당 평균 이동거리를 비교하고 분석하였다. 더 나아가 역세권 200m와 500m에 위치한 건물에 대한 보행자의 이동거리 분석을 실시하였으며 이는 보다 연구지역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 단순 보행 네트워크 이동거리 분석에서 구배를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석, 더 나아가 보행자의 이동규모를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석을 실시하였고 보다 실질적인 보행자의 특성을 고려한 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하였다. 이는 앞으로 보행 네트워크 분석에서 지형적 특성을 반영하고 보다 실질적인 보행자의 움직임을 고려한 보행 네트워크 분석 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.
Many Korean university campuses are located on hilly terrain where the hierarchy of the path system is unclear. Therefore, it is difficult to analyze the pedestrian network through space syntax, in which only horizontal direction changes are considered as depths of space. The purpose of this study is to compare pedestrian movement patterns and space syntax analysis in order to find their relevance to each other and the relationship between them. We conducted a survey regarding the most-visited buildings and pathways at S-University, which is located on a hilly area in Seoul. The survey results were compared with the Space Syntax integration map by regression analysis. For the segments where the relationship between pedestrian volume and integration was weak, field observations were conducted. As a result, topographical aspects, functional aspects, and location aspects were observed as the main influential factors. In addition, the research proposes that adding an extra axial line per vertical directional change can potentially compensate for the low relevance of stairs. This study suggests the possibility and the necessity of three-dimensional space syntax programs and emphasizes the importance of campus planning for the pedestrian environment.
Recently, with the development of deep learning technology, research on pedestrian attribute recognition technology using deep neural networks has been actively conducted. Existing pedestrian attribute recognition techniques can be obtained in such a way as global-based, regional-area-based, visual attention-based, sequential prediction-based, and newly designed loss function-based, depending on how pedestrian attributes are detected. It is known that the performance of these pedestrian attribute recognition technologies varies greatly depending on the type of backbone network that constitutes the deep neural networks model. Therefore, in this paper, several backbone networks are applied to the baseline pedestrian attribute recognition model and the performance changes of the model are analyzed. In this paper, the analysis is conducted using Resnet34, Resnet50, Resnet101, Swin-tiny, and Swinv2-tiny, which are representative backbone networks used in the fields of image classification, object detection, etc. Furthermore, this paper analyzes the change in time complexity when inferencing each backbone network using a CPU and a GPU.
The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
보행자는 일반적인 보행로를 따라 이동할 뿐만이 아니라 건물을 통과하거나 넓은 공간을 가로지르는 등 다양한 방식으로 이동한다. 본 연구는 이러한 일반적이지 않은 보행 경로를 social path로 정의하여 보행 네트워크 중 하나로 정의하였다. Social path는 일반적인 보행 네트워크상에서는 구현되지 않지만 현실에서는 많은 사람들이 이용해 통행하는 경로를 의미한다. 기존의 보행 접근성 연구에서는 이러한 현실적인 통행 패턴을 구현하지 못함으로 인해 보행로 및 시설의 보행 접근성을 올바르게 평가하지 못하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 서울의 코엑스와 고속터미널 지역을 대상지로 선정하여 social path의 효과 분석을 수행하였다. 효과 분석을 위해서는 서비스 권역 분석과 UNA기법을 활용하였다. 특히, 네트워크의 구현 정도를 3step으로 구분하여 각 단계별 효과를 분석하였다. 그 결과, social path가 추가된 step3에서 보행 접근성 개선 효과가 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 이를 통해 향후 관련 연구에서 보행 접근성을 평가하는데 있어 social path를 고려해야 한다는 필요성을 확인 할 수 있었다. 또한 social path로 인해 현재 보행 접근성 평가 측면에서 저평가를 받는 다양한 시설물들이 주목받을 것으로 기대한다.
보행통행량은 보행안전분석과 보행환경개선에 중요한 요소이나 교통 부문에서 보행통행량 예측에 관한 연구는 많지 않다. 도시계획분야에서는 네트워크 특성만으로 보행량을 예측하는 공간구문론(Space Syntax Theory)이 연구되어져 왔고 많은 연구에서 효과적으로 보행량을 예측하는 것으로 밝혀졌으나, Space Syntax 방법론을 이용한 보행량 예측법은 교통 부문의 네트워크 구성 방법이 상이하여 활용에 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구는 교통의 관점에서 보행네트워크를 구축하고 이를 바탕으로 Dial 알고리즘을 활용하여 링크의 상대적인 중요도를 나타내는 연결도 개념을 도입하여 보행량을 예측하는 방법을 제시하고, 이를 인사동 및 숭례문 지역에 적용하였다. 분석결과 연결도와 보행통행량의 상관계수가 인사동의 경우 0.713, 숭례문의 경우 0.482로 상당히 높게 나타났고, 연결도 및 도로폭을 종속변수로 한 보행통행량 모형의 결정계수가 인사동의 경우 0.893, 숭례문의 경우 0.671로 모형의 설명력 또한 높은 것으로 나타났다. 이러한 수치는 연결도가 보행통행량 추정에 있어서 충분히 설득력 있는 방법론임을 의미한다. 또한, 연결도를 이용한 보행통행량 추정법은 Space Syntax 이론에 의한 추정법에 비해 그 과정이 간단하고, 특정 소프트웨어를 사용할 필요가 없으며, 네트워크가 교통네트워크의 구축 방법과 같은 방법으로 구축되므로 연구대상구역의 가로망 체계 변화가 보행통행량에 미치는 영향을 간단히 추정해보는데 유용한 방법론이다.
This study aims to investigate how easy pedestrians get around within/through the "Apartment Complexes (AC), " a common style of high-rise multi-family housing in Korea. Over the past six decades, the AC has been the most conventional way to provide standardized housing efficiently to address the problems of the shortage of housing and the substandard housing, due to the explosion of urban population with the rapid industrialization. The AC is a huge chunk of homeogenous multi-family housing, mostly condos with decent infrastructure, including parks, pedestrian passages, schools, ect. Both in the new town development and urban renewal programs have utilized the advantages of the AC. Since the design principals of AC tend to adopt the "protective design" to prevent cars and pedestrians coming outside from passing it, it has been criticised for dissecting the continuity of socioeconomic context in neighborhoods. The neo-traditional planning urbanists, including Jane Jacobs, emphasize that smaller blocks and grid road newtworks are the key in improving social, cultural, and economic vitality of the neighborhoods, because these design concepts allow more pedestrians and different types of people to be mixed in a neighborhood. In this study, we first adopted objective measures for pedestrian accessibility and pedestrian efficiency. These measures were used to calculate the lengths of shortest paths from residential buildings to the edges of AC. We tested the difference in shortest paths between the current pedestrian networks of AC and hypothetical grid networks on the AC, and the relative difference is considered as the pedestrian efficiency, using the network analysis function of Geographic Information Systems (GIS) and Python programming. We found from the randomly selected 30 ACs that the existing non-grid road networks in ACs are worse than the hypothesized grid networks, in terms of pedestrian efficiency. In average, pedestrians in AC with the conventional road networks have to walk than 25%, 26%, and 27% longer than the networks of $125{\times}45m$, $100{\times}45m$, and $75{\times}45m$, respectively. With the t-test analysis, we found the pedestrian efficiency of AC with the conventional network is lower than grid-networks. Many new urbanists stress, easiness of walking is one of the most import elements for community building and social bonds. With the findings from the objective measures of pedestrian accessibility and efficiency, the AC would have limitations to attract people outside into the AC itself, which would increase dis-connectivity with adjacent areas.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
The purpose of this study is to establish a walking energy weighted ERAM model that can predict the pedestrian volume by the connection structure of the vertical and horizontal spaces within a three-dimensional building. The process of building a walking-energy weighted ERAM model is as follows. First, the spatial graph was used to reproduce three-dimensional buildings with vertical and horizontal spatial connection structures. Second, the walking energy was measured on the spatial graph. Third, ERAM model was used to apply weights with spatial connection properties in random walking environment, and the walking energy weights were applied to the ERAM model to calculate the walk energy weighted ERAM values and visualize the distribution of pedestrian flow. To verify the validation of the established model, existing and proposed spatial analysis models were compared to real space. The results of this study are as follows : The model proposed in this study showed as much elaborated estimation of pedestrian traffic flow in real space as in traditional spatial analysis models, and also it showed much higher level of forecasting pedestrian traffic flow in real space than existing models.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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