Earticle

초록

영어

As people age, they experience various health problems such as joint pain, stroke, and vision impairment (presbyopia), which leads to a decrease in walking speed and an increased risk of accidents. Especially in complex road environments such as intersections, pedestrians are at increased risk of accidents. In this study, we developed a system that uses CCTV images to calculate the speed of pedestrians in real time and predict their expected arrival time. Based on the data collected from AI-Hub, the You Only Look Once (YOLO) version 8 (YOLOv8) model was trained, and the system's performance was evaluated. The proposed system identifies pedestrian movement status in real-time and predicts pedestrian speed and Estimated Time of Arrival Time (ETA) in complex traffic environments such as intersections. The proposed system can promote the safety of elderly and walking disabled people and contribute to the improvement of intersection safety, and can be used as a useful tool for evaluating pedestrian safety at existing intersections and improving traffic safety systems based on real-time pedestrian speed calculation and ETA prediction. Further research is needed to collect data and improve the model in various environments to improve the accuracy of the system in the future.

한국어

나이가 들수록 관절통, 뇌졸중, 시력 장애(노안)와 같은 다양한 건강 문제가 발생하며, 이는 보행 속도의 저하와 사고 위험 증가로 이어진다. 특히 교차로와 같은 복잡한 도로 환경에서 보행자는 사고에 노출될 위험이 커진다. 이에 본 연구는 CCTV 영상을 활용하여 보행자의 이 동 속도를 실시간으로 계산하고, 예상 도달 시간을 예측하는 시스템을 개발하였다. AI-Hub에 서 수집한 데이터를 바탕으로 You Only Look Once 모델 8버전(YOLOv8)으로 학습하고, 시스템 성능을 평가하였다. 제안된 시스템은 보행자의 이동 상태를 실시간으로 파악하며, 교차로와 같 은 복잡한 교통 환경에서 보행자의 속도와 예상 도달 시간을 예측한다. 제안 시스템을 통해 노약자 및 보행 장애인의 안전을 증진하고 교차로 안전성 향상에 기여할 수 있으며, 실시간 보행자 속도 계산과 예상 도달 시간 예측 기반으로 기존 교차로에서의 보행자 안전을 평가하 고 교통안전 시스템 개선을 위한 유용한 도구로 활용될 수 있다. 향후 시스템의 정확도 향상을 위해 다양한 환경에서 데이터 수집 및 모델 개선이 필요한 후속 연구가 요구된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론 및 연구 동향
1. 이론
2. 연구 동향
Ⅲ. 연구 방법
1. 데이터 수집 및 전처리
2. 시스템 설계
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 실험 환경
2. 실험 결과
3. 보행자 속도 계산 시스템
4. 보행자 속도 계산 시스템 평가
Ⅴ. 한계점 및 논의
Ⅵ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 김은지 [ Eun Ji Kim | 제주한라대학교 인공지능공학과 학사과정 학생 ] 주저자
• 조세현 [ Se Hyun Jo | 제주한라대학교 인공지능공학과 학사과정 학생 ] 공저자
• 이영준 [ Young Joon Lee | 제주한라대학교 인공지능공학과 부교수 ] 공저자
• 고혁수 [ Hyeog Soo Ko | ㈜아인스에스엔씨 DT BAS 혁신사업본부 이사 ] 공저자
• 장용준 [ Yongjun Chang | 제주한라대학교 인공지능공학과 부교수 ] 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