• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.77-89
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• 2012

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.

• 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.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.128-132
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• 2023

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.

• 국토계획
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• 제54권3호
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• pp.106-118
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• 2019

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.71-79
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• 2016

도시부 보행네트워크의 보행성 평가를 위해서 Space Syntax Theory(공간구문론)을 반영한 보행모형 구축이 요구된다. 공간구문론은 통합도를 도출하여 보행로의 중심성에 대한 정량적 평가지료를 제공한다. 보행모형은 이동성, 편리성, 안전성의 보행지표로서 보행성을 나타내는 정량적 판단근거를 제시한다. 그러나 보행네트워크에서 공간구문론을 반영하기 위해서는 회전지체 반영을 위한 네트워크구축기법의 검토가 요구된다. 특히 기존의 연구에서 제안된 나무기반 Dial 알고리즘은 회전지체 반영을 위하여 네트워크확장이 요구되었다. 본 연구는 덩굴망기반 Dial 알고리즘과 공간구문론의 통합방안을 제시하였다. 덩굴망기반 Dial 알고리즘은 인접링크의 사이에서 발생하는 회전지체를 포함하는 3단계 수행과정을 수행하므로 네트워크확장의 우회가 가능하다. 따라서 공간구문론의 축노드와 축노드가 만나는 시각교차점에서 회전지체가 발생하는 상황에서도 네트워크의 변형을 최소화하면서 시각거리와 물리거리를 일치시키는 측면에서 덩굴망기반 Dial 알고리즘이 활용이 필요하다. 도시부도로와 같이 보행이 복잡한 권역의 평가를 위해서 활용이 가능함을 향후 연구로 제시하였다. 특히 사례연구를 통해서 제안된 기법의 수행과정을 도출하였다.

• 교육시설 논문지
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• 제21권2호
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• pp.25-32
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• 2014

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.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.137-144
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• 2008

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.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.361-368
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• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

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.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.50-60
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• 2015

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.