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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태진 (한국철도기술연구원) 정은비 (한국철도기술연구원) 유소영 (한국철도기술연구원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제36권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
319 - 330 (12page)
DOI
10.7470/jkst.2018.36.5.319

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

LiDAR 센서 기반의 보행 동선 자료를 활용한 보행자 속성 추정 방법론 개발
김태진 ,  정은비 ,  유소영 대한교통학회지 2018.10 학술저널
딥러닝을 활용한 보행자 이동경로 예측 모형 개발 : 2D LiDAR센서 자료를 기반으로
김태진 도시공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 도시철도 내 사건사고 및 범죄 수가 급격히 증가하면서 승객의 안전에 대한 관심은 점차 늘어나고 있다. 지능형 CCTV를 활용한 도시철도역사 통합 관리 방안 등 다양한 전략이 제시되고 있으나, 비용 절감 및 개인사생활 침해 등은 여전히 이슈가 되고 있다. 최근 기술 개발로 인한 다양한 센서에 대한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서도 LiDAR 센서는 사물 인식, 추적 그리고 실시간 정보 처리 등 장점이 많다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR 센서를 활용하여, 개별 보행자의 동선 정보로부터 개인 속성을 추출하였으며, 제안된 신경망 알고리즘 기반 모형을 통해 보행자의 속성을 추정하였다. 분석결과를 통해 도시철도역사 환경 요소와 개인 속성을 고려한 행태 정보를 반영한 보행 흐름에 대한 활용성 및 도시철도 역사에 대한 효율적인 유지관리 가능성을 제시하였다.
#deep neural network #LiDAR sensor #pedestrian characteristics #pedestrian trajectory #pedestrian #심층신경망 #라이다센서 #보행자 속성 #보행 동선 #보행자

목차

Abstract
초록
서론
기존문헌 고찰
연구방법론
분석 및 결과
결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Alfonso G. B / 2018 / A Multi-agent System for the Classification of Gender and Age from Images / Computer Vision and Image Understanding google schola Boltes M / 2013 / Collecting Pedestrian Trajectories / Neurocomputing 16:127~133 google schola Borges P / 2013 / Pedestrian Detection Based on Blob Motion Statistics / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology :224~235 google schola Downs R / 2011 / Cognitive Maps and Spatial Behaviour: Process and Products / John Wiley & Sons Ltd :312~317 google schola Hossein M / 2017 / Gender Dictionary Learning for Gender Classification / J. Vis. Commun. Image R 42:1~13 google schola

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