Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.11
no.4
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pp.315-321
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2017
This paper is a study on the design and realization of Pedestrian navigation service system for the visually impaired. As it is an user interface considering visually impaired, voice recognition functioned smartphone was used as the input tool and the Osteoacusis headset, which can vocally guide directions while recognizing the surrounding environment sound, was used as the output tool. Unlike the pre-existing pedestrian navigation smartphone apps, the developed system guides walking direction by the scale of the left and right stereo sound of the headset wearing, and the voice guidance about the forked or curved path is given several meters before according to the speed of the user, and the user is immediately warned of walking opposite direction or proceeding off the path. The system can acquire stable and reliable directional information using the motion tracker with the dynamic heading accuracy of 1.5 degrees. In order to overcome GPS position error, we proposed a robust trajectory planning algorithm for position error. Experimental results for the developed system show that the average directional angle error is 6.82 degrees (standard deviation: 5.98) in the experimental path, which can be stated that it stably navigated the user relatively.
Recently, the target of navigation system is moving from the cars to pedestrians. Many researches are in progress regarding pedestrian navigation, However, in most cases, the path-finding is based on the existing node/link network model. which is widely used for the car navigation, and thus showing its limitation. The reasons arc that a) unlike with a car, the paths that pedestrians take arc not limited to the roads, b) pedestrians an~ not restricted in rotation or direction, and c) they can freely move within the walkable space. No alternatives have been offered yet, especially for openspaces such as a park or square. Therefore, in this research, we suggested appropriate methods to create paths that can be used in pedestrian navigation service, by using motion-planning technology, which is used in the field of robotics for planning the motion of an object, and conducted tests for their applicability.
For an emotion retrieval system implementation to support pedestrian navigation, coordinating the pedestrian emotion model with the system user's emotion is considered a key component. This study proposes a new method for capturing the user's model that corresponds to the pedestrian emotion model and examines the validity of the method. In the first phase, a database comprising a set of interior images that represent hypothetical destinations was developed. In the second phase, 10 subjects were recruited and asked to evaluate on navigation and satisfaction toward each interior image in five rounds of navigation experiments. In the last phase, the subjects' feedback data was used for of the pedestrian emotion model, which is called ‘learning' in this study. After evaluations by the subjects, the learning effect was analyzed by the following aspects: recall ratio, precision ratio, retrieval ranking, and satisfaction. Findings of the analysis verify that all four aspects significantly were improved after the learning. This study demonstrates the effectiveness of the learning algorithm for the proposed pedestrian emotion model. Furthermore, this study demonstrates the potential of such pedestrian emotion model to be well applicable in the development of various mobile contents service systems dealing with visual images such as commercial interiors in the future.
In order to develop pedestrian navigation service that provides optimal pedestrian routes based on pedestrian satisfaction levels, it is required to develop a prediction model that can estimate a pedestrian's satisfaction level given a certain condition. Thus, the aim of the present study is to develop a pedestrian satisfaction prediction model based on three machine learning algorithms: Logistic Regression, Random Forest, and Artificial Neural Network models. The 2009, 2012, 2013, 2014, and 2015 Pedestrian Satisfaction Survey Data in Seoul, Korea are used to train and test the machine learning models. As a result, the Random Forest model shows the best prediction performance among the three (Accuracy: 0.798, Recall: 0.906, Precision: 0.842, F1 Score: 0.873, AUC: 0.795). The performance of Artificial Neural Network is the second (Accuracy: 0.773, Recall: 0.917, Precision: 0.811, F1 Score: 0.868, AUC: 0.738) and Logistic Regression model's performance follows the second (Accuracy: 0.764, Recall: 1.000, Precision: 0.764, F1 Score: 0.868, AUC: 0.575). The precision score of the Random Forest model implies that approximately 84.2% of pedestrians may be satisfied if they walk the areas, suggested by the Random Forest model.
The technique of the information communication are advanced recently and a performance enhance of a hand carried computing device was developed rapidly. Mobile Communication Carrier developed currently the phone navigation and are carrying out the service. But such service localizes at the vehicle movement. In This paper, we explain a system structure for the pedestrian navigation of the Wireless Internet Platform for Interoperability(WIPI) mobile phone which contains the MS-Based Global Positioning System(GPS) internally. And we verified the result to be developed by this method that proposes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.1-9
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2021
In this paper, we propose an IoT-based traffic safety pedestrian system for the elderly by factor analysis. The proposed system performs a factor analysis of the elderly safety variables and uses the analysis results to provide an optimal path for the elderly. In order to verify the performance of this system, we experimented with performance measurements on elderly pedestrian paths. As a result, we confirm that it provides a better safety path than mobile navigation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.1
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pp.203-215
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2017
Recently, interest in Pedestrian Navigation Service (PNS) is being increased due to the diffusion of smart phone and the improvement of location determination technology and it is efficient to use landmarks in route guidance for pedestrians due to the characteristics of pedestrians' movement and success rate of path finding. Accordingly, researches on extracting landmarks have been progressed. However, preceding researches have a limit that they only considered the difference between buildings and did not consider visual attention of maps in display of PNS. This study improves this problem by defining building attributes as local variable and global variable. Local variables reflect the saliency of buildings by representing the difference between buildings and global variables reflects the visual attention by representing the inherent characteristics of buildings. Also, this study considers the connectivity of network and solves the overlapping problem of landmark candidate groups by network voronoi diagram. To extract landmarks, we defined building attribute data based on preceding researches. Next, we selected a choice point for pedestrians in pedestrian network data, and determined landmark candidate groups at each choice point. Building attribute data were calculated in the extracted landmark candidate groups and finally landmarks were extracted by principal component analysis. We applied the proposed method to a part of Gwanak-gu, Seoul and this study evaluated the extracted landmarks by making a comparison with labels and landmarks used by portal sites such as the NAVER and the DAUM. In conclusion, 132 landmarks (60.3%) among 219 landmarks of the NAVER and the DAUM were extracted by the proposed method and we confirmed that 228 landmarks which there are not labels or landmarks in the NAVER and the DAUM were helpful to determine a change of direction in path finding of local level.
In our modern society, the utilization of the advanced drone which is capable of performing variety of tasks has been gradually increasing. In this paper, we present an application, similar to the prototype "Skycall" that had been introduced in the MIT Senseable City. To assess this concept, we have implemented a prototype of drone-based pedestrian navigation depending on the Android smartphone. Our system is not only able to guide the user in a very complicated place, where buildings are compacted, but also to block unauthorized visitors from accessing the facilities. And we discuss some problems we found and suggest the direction to address them.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.156-170
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2019
Rapid increasing of smartphones has changed people's lifestyles, and location-based services are providing a platform to provide various conveniences in accordance with these changes. In particular, it may provide convenience to many users if location-based services are provided in an indoor area such as subway station. However, it is still a difficult task to ensure accurate positioning result for guiding routes in subway stations. This study proposes a KAI-R system that allows all processes to be performed in one system for indoor navigation in subway stations. The proposed system includes a new pedestrian step detection method for continuous positioning along with an improved fusion positioning algorithm.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.6
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pp.203-209
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2016
Digital tourism is the digital support of the tourist experience before, during and after the tourist activity[1]. The GPS-enabled mobile phones provide location-based mobile applications such as tour guide and storytelling services. In this paper, we propose the smart tour guide service platform based on GIS and develop the mobile application to provide the smart tour guide service. The proposed smart tour guide service platform consists of CMS, the multi-modal navigation system, the tour attraction content creation and management system, the tour commodity creation and management system, the smart search system, and the user terminal. The smart tour guide application supports digital tourism in the pre-tour, during tour, and post-tour using the proposed smart tour guide service platform in the popular tourist attractions in Jeju.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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