• 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.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.124-132
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• 2022

With growth in intelligence of mobile robots, interaction with humans is emerging as a very important issue for mobile robots and the pedestrian tracking technique following the designated person is adopted in many cases in a way that interacts with humans. Among the existing multi-object tracking techniques for pedestrian tracking, Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is suitable for small mobile robots that require real-time processing while having limited computational performance. However, SORT fails to reflect changes in object detection values caused by the movement of the mobile robot, resulting in poor tracking performance. In order to solve this performance degradation, this paper proposes a more stable pedestrian tracking algorithm by correcting object tracking errors caused by robot movement in real time using wheel odometry information of a mobile robot and dynamically managing the survival period of the tracker that tracks the object. In addition, the experimental results show that the proposed methodology using data collected from actual mobile robots maintains real-time and has improved tracking accuracy with resistance to the movement of the mobile robot.

• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.168-179
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• 2016

본 연구는 보행자도로의 서비스수준 산정방법을 개선하는 것으로 보행점유공간을 주 척도로 하고 기존의 방법에서 고려되지 않았던 양방향 보행류에 따른 상충개념을 도입하여 분석을 하였다. 분석 시 보행상충 공간을 산정하였으며, 방향별 보행자 수에 따른 상충공간과 평균보행시간을 산정하였다. 그리고 시간흐름에 따른 유효보도면적을 산정하여 시공간개념의 보행 점유공간을 통해 서비스수준을 재조정하였다. 산출된 보행점유공간은 0.68상태에서 용량상태를 보이며 이때의 보행교통류율은 80인/분/m로 산정되었고 추가적으로 보행점유공간을 크기순으로 나열하여 기울기가 변하는 지점을 기준으로 서비스수준을 분류하였다. 서비스 수준별 통계적 검증을 수행한 결과 유의수준 5%에서 모든 서비스수준 범주별 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.191-206
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• 2016

보행자 행태는 개인의 사회 경제적 환경과 신체적 특성으로 인해 매우 다양하게 나타나기 때문에 보행 지표는 다양한 표본을 통해 얻게 된 결과의 평균적인 값을 활용하게 된다. 그러나 개별 보행자의 보행 특성이 매우 다르다면 평균 값 또한 대표성을 갖기 힘들다. 본 연구에서 영상촬영을 통해 보행자를 관찰한 결과, 보행로 상에 뒤섞인 군집(platoon)이 보행 흐름에 큰 영향을 끼친다는 사실을 발견하였다. 보행로 상에 군집이 많이 섞여 있을수록 보행 흐름은 더욱 느려지고 보행공간은 혼잡해진다. 보행류율과 보행점유공간 등의 지표는 특정 시간동안 해당 보행로를 이용한 보행자수에 의해 정의된다. 따라서 군집의 비율이 높은 지점과 낮은 지점에서 동일한 수의 보행자가 관측되었다 하더라도 실질적인 보행 속도, 혼잡도 등은 큰 차이를 보일 수 있다. 본 연구는 이러한 현상을 관찰하여 보행 군집의 구성 비중이 높은 경우에 적용할 수 있는 별도의 보행자 서비스 수준을 제시하였다. 그 결과, 동일한 값의 보행류율을 보이는 두 개의 지점이라 해도 보행 군집의 영향에 의해 서비스 수준이 다르게 나타남을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.83-89
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• 2021

본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는 지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를 파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는 지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제35권4호
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• pp.240-247
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• 2022

Purpose: Studies on the relationship between obesity and injuries, especially those sustained in pedestrian traffic accidents, are lacking. We aimed to assess the effects of obesity on the severity of injury at the time of admission to the emergency room in patients who experienced pedestrian traffic accidents. Methods: This study included trauma patients registered in the Korean Trauma Database from July 1, 2018 to December 31, 2020, whose mechanism of injury was pedestrian traffic accidents and who were treated at a single institution. Those aged below 15 years were excluded. Patients were assigned to nonobese and obese groups based on a body mass index of 25 kg/m². An Injury Severity Score of 25 or greater was considered to indicate a critical injury. Results: In total, 679 cases of pedestrian traffic accidents were registered during the study period, and 543 patients were included in the final analysis. Of them, 360 patients (66.3%) and 183 patients (33.7%) were categorized as nonobese and obese, respectively. The median age was significantly higher in the nonobese group than in the obese group (60 vs. 58 years). Multivariate analysis demonstrated that the odds ratio for critical injury in obese patients was 1.59 (95% confidence interval, 1.01-2.48) compared with nonobese patients. Conclusions: Obesity affected the likelihood of sustaining severe injuries in pedestrian traffic accidents. Future studies should analyze the effects of body mass index on the pattern and severity of injuries in patients with more diverse injury mechanisms using large-scale data.

• 로봇학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.286-292
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• 2020

This paper is about a fall inducement system for guiding like a real fall. Reliable fall data can be used as an essential element in developing effective fall protection devices. We can get this data if the induced fall is very realistic. The proposed system analyzes gait characteristics and determines when to fall based on the pedestrian's biometric data. To estimate the fall inducement time, an active estimation algorithm was proposed using different biometric values for each pedestrian. The proposed algorithm is designed to response actively to the ratio of gait cycle and a stance period. To verify this system, an experimental environment was implemented using a multi-rail treadmill equipped with a ground reaction force measurement device. An experiment was conducted to induce falls to pedestrians using a fall inducement system. By comparing the experimental scene to the video of the actual fall, it has been confirmed that the proposed system can induce a reliable fall.

• 지역연구
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• 제38권2호
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• pp.59-72
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• 2022

기후 변화와 보행자 권리에 대한 인식이 높아짐에 따라, 서울시는 차 없는 거리 정책을 적용하여 왔다. 특히 지자체와 민간은 도시 활력 증진과 소비자 유인이라는 공통의 이해관계에 따라 합의를 통해 차 없는 거리를 도입하고 있다. 하지만 국내의 차 없는 거리 정책에 대하여 정책의 효과를 실증적으로 살펴본 연구는 미비한 실정이며, 특히 COVID-19 이후 기간에서 차 없는 거리 정책을 살펴본 연구는 전무하다. 이에 따라 본 연구는 차 없는 거리가 도입된 상업 거리인 종로 52길에 대하여 통제집단합성법을 활용하여 정책의 효과를 평가하였다. 분석 결과, 종로 52길에서의 차 없는 거리 정책은 유입 인구 증대를 통해 도시 활력 증진에 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 분석 결과에 따라 정책이 효과를 보이기까지 3개월가량이 소요된 점을 고려할 때 정책의 효과를 평가하기 위해선 적정한 시간 간격이 필요함을 시사했다. 그러나 정책 시행으로부터 1년이 경과하기 전에 종로 52길에서 생활인구 밀도 증가 효과는 유의하지 않게 나타났다. 또한, COVID-19 시기에는 합성통제지역보다 생활인구 밀도가 오히려 감소한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 차 없는 거리 정책에 대해 보다 장기적인 관점의 인구 유입 전략과 감염병 확산 하에서 유연한 대응 방안이 필요함을 시사한다.

• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 2009년 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.327-331
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• 2009

Covering structures and elevated road of Cheonggyecheon are the by-products of the developing era when functionality and efficiency were emphasized. Historic river restoration project around Cheonggyecheon which had been emerged as a threat to the safety of the citizens due to its corrosion and structural defects as time passes had been performed during the period from July, 2003 through October, 2005 under the slogan of future-oriented urban environment creation. By dint of this river restoration project, its value is being heightened as almost all the rivers of Seoul including Seongbukcheon, Chungreungcheon and Honghaecheon have been arranged by inter-active linkage. In addition, this river is becoming a place frequented by the numerous visitors at home and aborad by providing the citizens with an attractive space for utilizing leisure time. Currently in the diversified areas, an academic research on the Cheonggyecheon restoration is under progress. In this study, sampled questionnaire for the visitors was carried out by site visit with the necessity of users' satisfaction survey in terms of revitalization of pedestrian space of the city street. As a result of this, natural restoration and provision of leisure space were surveyed to be highly assessed in terms of satisfaction and insufficient provision of convenience facilities including toilet and parking space was pointed out as a matter to be improved. As Cheonggyecheon is invigorated from the obstacle of urban environment through its epochal restoration, its value provided to us will be evaluated and by supplementing the deduced problems, we intend to find its meaning in our hope that this would become a sustainable future assets providing a basic data.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1249-1252
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• 2022

In this paper, we propose a conceptual framework that identifies video frames in motion containing the movement of people and vehicles in traffic videos. The automatic selection of video frames in motion is an important topic in security and surveillance video because the number of videos to be monitored simultaneously is simply too large due to limited human resources. The conventional method to identify the areas in motion is to compute the differences over consecutive video frames, which has been costly because of its high computational complexity. In this paper, we reduced the overall complexity by examining only the keyframes (or I-frames). The basic assumption is that the time period between I-frames is rather shorter (e.g., 1/10 ~ 3 secs) than the usual length of objects in motion in video (i.e., pedestrian walking, automobile passing, etc.). The proposed method estimates the possibility of videos containing motion between I-frames by evaluating the difference of consecutive I-frames with the long-time statistics of the previously decoded I-frames of the same video. The experimental results showed that the proposed method showed more than 80% accuracy in short surveillance videos obtained from different locations while keeping the computational complexity as low as 20 % compared to the HM decoder.