메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노병준 (한국과학기술원) 조해찬 (한국과학기술원) 이혜진 (한국과학기술원) 가동호 (노타) 여화수 (한국과학기술원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제41권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
1 - 18 (18page)
DOI
10.7470/jkst.2023.41.1.001

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
보행자는 도로상에서 가장 위험에 자주 노출되는 도로 이용자 중 하나로써, 횡단보도와 같은 차량과 공간을 공유하는 영역에서 그 위험도가 높게 발생한다. 따라서, 횡단보도에서의 차량과 보행자의 충돌을 줄이기 위한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 도로 위에 기설치된 카메라에서 수집된 영상 정보를 활용하여 횡단보도 영역 내 차량과 보행자의 잠재적 충돌 위험 상황을 인식하는 방법을 제시한다. 먼저, 영상 내 객체 탐지에서 위치 탐지에는 mask R-CNN 모델을 활용하였으며, 시점변환행렬을 활용하여 일반적으로 비스듬하게 획득되는 영상정보를 탑 뷰(top-view) 시점으로 변환한다. 다음으로, 객체의 추적(tracking)에는 칼만 필터를 기반으로 하는 추적방법론을 활용한다. 이처럼 획득된 객체 정보를 바탕으로 차량과 보행자의 행동 특징을 추정한 후, 이러한 정보를 분석하여 횡단보도 근처에서의 잠재적 위험 상황에 대한 분석을 수행한다. 본 연구의 실험에서는, 오산시 내 9개의 횡단보도에서 수집된 CCTV 영상을 활용하였으며, 실험 결과 도로 이용자의 위치 탐지는 위치 허용 오차가 50cm일 때 차량과 보행자 모두에서 평균 정확도가 약 90%였고, 변형된 칼만 필터를 이용하여 객체의 경로를 추적하는 방식은 기존에 사용하던 임곗값과 최소거리 방식보다 평균 정확도를 3%만큼 향상하였다. 차량과 보행자 간 잠재적 충돌 위험 상황을 분석한 결과 차선 수가 많고 과속 단속 카메라가 없으면 그 횡단보도를 지나는 차량의 속력이 높고, 신호등이 없는 횡단보도에서 보행자 안전 간격이 낮은 것을 확인하였다. 신호등이 없는 횡단보도에서는 붉은색 우레탄의 도로포장 및 도로 위의 스쿨존 표식이 되어있지 않은 지역에서 50% 정도의 차량이 보행자가 횡단보도를 건너는 상황에서 정지하지 않는 것을 확인하였다.
#behavioral feature estimation #computer vision #crosswalk #environmental factor #potential collision risk #행동 특징 추정 #컴퓨터 비전 #횡단보도 #환경 요인 #잠재적 충돌 위험

목차

Abstract
초록
서론
선행연구
연구방법
분석결과
결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Akhter F., Khadivizand S., Siddiquei H. R., Alahi M. E. E., Mukhopadhyay S. (2019), Iot Enabled Intelligent Sensor Node for Smart City: Pedestrian Counting and Ambient Monitoring, Sensors, 19(15). google schola Avinash C., Jiten S., Arkatkar S., Gaurang J., Manoranjan P. (2019), Evaluation of Pedestrian Safety Margin at Mid-block Crosswalks in India, Safety Science, 119, 188-198. google schola Boufous S., Murray C. J., Vos T., Lozano R., Naghavi M. (2016), 75 The Rising Global Burden of Road Injuries, Injury Prevention, 22(Suppl 2), A29.1-A29. google schola Boukerch Haroun, Luo Qing Sheng, Li Hua Shi, Boukraa Sebti (2019), Vision Based People Tracking System, International Journal of Computer and Information Engineering, 13(11), 578-582. google schola Ferranti L., Brito B., Pool E., Zheng Y., Ensing R. M., Happee R. et al. (2019), SafeVRU: A Research Platform for the Interaction of Self-Driving Vehicles with Vulnerable Road Users, IEEE Intelligent Vehicles Symposium. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

현장 원거리 및 근거리 직접조작자(경찰관) 모니터링 및 조작 이 가능한 HMI(Human Machine Interface)가 추가된 보행신호 자동연장시스템 구현에 관한 연구
박명석 ,  남궁웅 ,  조성민 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2022 .10
다중선형회귀모형을 이용한 교통약자 측면의 도시철도 환승역 환승보행 서비스수준 평가 연구
정예원 ,  김대원 ,  이동민 대한교통학회 학술대회지 2022 .09
심층 신경망을 이용한 실시간 횡단보도 보행자 검출 방법 분석
방준호 ,  박민기 ,  송채영 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2022 .06
어린이 보호 구역에서 보행자의 횡단 의도 예측
함제석 ,  김보경 ,  문진영 한국정보과학회 학술발표논문집 2022 .06
퍼지추론을 반영한 Social Force Model 기반의 보행자 이동행태 모형 개발
한명주 ,  정동재 ,  이영인 외 1명 대한교통학회지 2022 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0