오토인코더와 클러스터링을 통한 보행특성 분석: CCTV에서 탐지된 궤적 데이터를 활용한 위험 회피 보행의 시공간 특성 (Analysis of Pedestrian Behavior Using Autoencoder and Clustering: Spatiotemporal Characteristics of Risk-Avoidance Walking Based on CCTV-Detected Trajectory Data)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 33권 / 1호 / 29 ~ 41페이지
· 저자명 : 노승민, 이지윤, 강영옥

초록

보행은 인간의 기본적인 이동 방식으로, 건강 증진과 환경 보호 측면에서 중요한 가치를 지닌다. 우리나라의 보행자 교통사고의 과반수가 이면도로에서 발생하고 있어 보행 장려를 위해서는 이에 대한 체계적인 분석과 개선이 요구된다. 기존에 진행되어 온 보행자 궤적에 대한 연구는 보·차도가 분리된 보도 또는 실내를 대상으로 진행된 경우가 대부분으로 보행자와 차량이 공간을 공유하는 이면도로에서 보행자와 보행자, 보행자와 차량간 상호작용을 고려한 보행패턴 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 이면도로에서 CCTV로부터 수집된 궤적 데이터를 활용하여 보행 패턴을 분류하고, 이 가운데 위험 회피 보행이 발생하는 시공간 특성을 분석하는 것을 목표로 한다. 보행자와 보행자, 보행자와 차량 간 상호작용 특성을 궤적의 속성으로 부여하고 슬라이딩 윈도우, 차원 축소 및 클러스터링을 통하여 분석함으로써 보행 패턴을 6가지로 분류하였다. 이 가운데 위험회피보행으로 분류되는 세 가지의 보행들에 대해 시공간 분포를 바탕으로 위험 회피 보행이 밀집된 도로를 찾고, 위험 회피 보행의 밀집 발생 원인 및 안전한 보행 환경 구축을 위한 방안을 제시하였다.

영어초록

Walking is a fundamental mode of human mobility, holding significant value in promoting health and environmental sustainability. In South Korea, more than half of pedestrian traffic accidents occur on backstreets, highlighting the need for systematic analysis and improvements to encourage safer walking. Most previous studies on pedestrian trajectories have focused on sidewalks with separated pedestrian and vehicular spaces or indoor environments. However, research addressing pedestrian patterns on backstreets, where pedestrians and vehicles share the space, and considering the interactions between pedestrians and between pedestrians and vehicles, remains limited. This study aims to classify walking patterns using trajectory data collected from CCTV on backstreets and to analyze the spatiotemporal characteristics of risk-avoidance walking. By incorporating the interaction characteristics between pedestrians and vehicles into trajectory attributes and applying sliding windows, dimensionality reduction, and clustering, six distinct walking patterns were identified. Among these, three walking patterns were classified as risk-avoidance walking. Based on their spatiotemporal distribution, roads with a high concentration of risk-avoidance walking were identified, and the underlying causes of such clustering, including road congestion due to parked or stopped vehicles, were examined in detail. Furthermore, countermeasures were proposed to establish a safer pedestrian environment.

참고자료

· 없음