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초록

영어

The number of pedestrian traffic accident fatalities is three times the number of car accidents in South Korea. Serious accidents are caused especially at intersections when the vehicle turns to their right. Various pedestrian collision warning services have been developed, but they are insufficient to prevent dangerous pedestrians. In this study, P2CWS is developed to warn approaching vehicles based on the pedestrians’ characteristics. In order to evaluate the performance of the service, actual pedestrian data were collected at the intersection of Daejeon, and comparative analysis was carried out according to pedestrian characteristics. As a result, the performance analysis showed a higher accordance when the characteristics of the pedestrian is considered. Accordingly, we can conclude that identifying pedestrian characteristics in predicting the pedestrian crossing is important.

한국어

국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40% 가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기 에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교 차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연 구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단 여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성 구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비 스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하 는 것의 중요성을 확인하게 되었다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
Ⅱ. 관련 서비스 및 연구 고찰
1. 차량 센서 기반 차량-보행자 충돌경고 서비스
2. I2V 기반의 보행자 충돌 경고 서비스
3. 보행자 특성에 따른 횡단 의도 예측
4. 보행자 감지 알고리즘
Ⅲ. 예측형 보행자 충돌 경고 서비스
1. 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS) 구조
2. 보행자 데이터 수집
3. 위험 보행자 예측 알고리즘
Ⅳ. 성능 평가
1. 데이터 및 평가 방법
2. 네트워크 구성 (Network Structure)
3. 비교 분석 (Comparison Analysis)
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 가동호 [ Dongho Ka | 한국과학기술원 건설 및 환경공학과 박사과정 ] 주저자
• 이동훈 [ Donghoun Lee | 한국교통연구원 자율협력주행연구센터 부연구위원 ] 공저자
• 여화수 [ Hwasoo Yeo | 한국과학기술원 건설 및 환경공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338