[논문]현장 조사와 ICT 동향 분석을 통한 스몸비 현황과 개선 방안 연구

이동훈; 오혜수; 장재민; 정종운; 양상운

doi:10.14346/jkosos.2020.35.5.74

현장 조사와 ICT 동향 분석을 통한 스몸비 현황과 개선 방안 연구
A Study on the Current Situation and Improved Method for the Smombie through Field Survey and ICT Trend Analysis 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.35 no.5, 2020년, pp.74 - 85

이동훈 (한국정보통신기술협회 정보통신시험인증연구소) , 오혜수 (한국정보통신기술협회 정보통신시험인증연구소) , 장재민 (한국정보통신기술협회 정보통신시험인증연구소) , 정종운 (한국정보통신기술협회 정보통신시험인증연구소) , 양상운 (한국정보통신기술협회 정보통신시험인증연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

Smart phone zombie or Smombie means pedestrians who walk without attention to their surroundings because they are focused upon their smart phone. Because the traffic accidents and injuries caused by Smombie have been increased rapidly in recent years, the social attention and policies are needed to prevent it. This study was conducted to analyze Smombie's current status and some solutions used before and to propose new improved method through the latest ICT trend. In this study, we did the field survey to check Smombies at several places in Seoul through people counting, and found that a lot of pedestrians still use the smart phone while walking. And we analyzed many case studies about some solutions to prevent Smombies previously. The case studies include legal regulations, government policies, smart phone app services and facilities that are used before. We studied them through internet searches and reference studies and we also checked the current operating situation as visiting several places that the solutions actually has been operated. Therefore, we found there are some limitations in previous solutions in terms of effectiveness and management. To consider new solution that can be expected to overcome the limitations, we analyzed the latest ICT trends focused on features to utilize the Smombie prevention, especially video recognition and digital signage. In these days, video recognition has been developed rapidly with assistance of AI technology and it can recognize the specific pedestrian's characteristics such as holding smart phone as well as hair style, clothes, backpack and etc. On the other hands, the digital signage is the convergence device that includes big display, network connection and various IoT sensors. It can be used as public media in many places for public services as well as advertising. Through these analysis results, we show the requirements and the user scenario for the improved method to prevent Smombie. Finally, we propose to develop R&D technology to recognize Smombie exactly as pedestrian attributes and to spread creative contents to increase pedestrian's interest and engagement for Smombie prevention through digital signage.

주제어

표/그림 (27)

그림 Fig. 1. Traffic accident flow happened by Smombie.
그림 Fig. 2. The age-specific casualties related to Smombie pedestrian.
그림 Fig. 3. The result of Smombie rates by region in the weekday.
그림 Fig. 4. The result of Smombie rates by region in the weekend.
그림 Fig. 5. The result of Smombie rates by region on the average.
표 Table 1. Overview of field survey for Smombie status
그림 Fig. 6. The overall result of Smombie rates in Seoul.
그림 Fig. 7. The examples to prevent Smombie.
그림 Fig. 8. The examples to prevent Smombie in other countries.
그림 Fig. 9. The example of Smart crosswalk system.
그림 Fig. 10. The example of KCC(Korea Communications Commission)'s smart phone application in Korea.
그림 Fig. 11. The example of smart phone application in other countries.
그림 Fig. 12. The example of traffic sign to prevent Smombie.
그림 Fig. 13. The example of damaged traffic sign.
그림 Fig. 14. The example of damaged bottom attach signs.
그림 Fig. 15. The example of damaged bottom traffic light.
그림 Fig. 16. The example of smart traffic signal system.
그림 Fig. 17. The overview of digital signage.
그림 Fig. 18. Digital signage examples as public media.
그림 Fig. 19. Digital signage to prevent traffic accident (France).
그림 Fig. 20. Digital signage to prevent traffic accident (Canada).
그림 Fig. 21. Digital signage to prevent pedestrian collisions (Sweden).
그림 Fig. 22. ImageNet challenge example.
그림 Fig. 23. Pedestrian detection example.
그림 Fig. 24. Pedestrian attribute recognition example.
그림 Fig. 25. The structure and example of HydraPlus-Net model.
그림 Fig. 26. The example of new service proposal to prevent Smombie.

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

또한, 본 연구는 스몸비 예방과 관련한 법⋅제도 및 정책, 서비스 측면에서 기존 예방 방안들의 현황을 사례분석하여 소개하고 기존 방식의 한계점을 제시하였다.
이를 바탕으로, 본 연구는 새로운 유형의 스몸비 예방방안을 모색하고자 최신ICT 기술, 특히 디지털 사이니지와 디지털 영상 분석의 관점에서 스몸비와 예방에 활용할 수 있는 최신 기술과 서비스 동향에 대한 분석 연구를 수행한 바를 설명한다. 마지막으로, 이를 활용한 신유형의 서비스 시나리오와 기대 효과 등을 제안함으로써 스몸비 위험성에 대한 인식의 확산과 실질적인 사고 예방 효과를 기대할 수 있는 예방 방안을 모색하고자한다.
20에서처럼 화면에 나타난 해골 모형은 전방의 보행자의 동작을 따라 움직이며 화면에 표시된다. 보행자가 해골 모형의 움직임에 관심을 두고 있는 사이 갑자기 나타나는 자동차에 치여 교통사고가 발생하는 상황을 실감나게 보여줌으로써 무단횡단 사고의 위험에 대한 보행자의 경각심을 부각하고자 하였다.
본 연구는 두 기술 요소에 대한 최신 동향을 조사하고 스몸비 예방에 활용할 수 있는 방안을 도출하여 사용자 시나리오를 정의함으로써 향후 스몸비 예방에 활용할 수 있는 신 유형의 서비스를 제안하고자 한다.
본 연구는 서울시의 주요 보행자 혼잡 지역을 대상으로 최신 스몸비 현황 파악을 위해 시행한 현장 조사 분석결과를 소개하고 사전 연구 사례와 비교하여 스몸비의 심각성과 예방 대책의 필요성을 부각한다. 이어, 기존 사례의 조사⋅분석을 통해 법⋅제도 정책, 서비스 측면에서 현재 스몸비 예방을 위해 수행되고 있는 주요 방안들에 대한 개요와 활용 현황을 설명하고 예방 효과 측면에서의 한계점을 제시한다.
본 연구는 스몸비 사고를 방지하기 위해서 그동안 국내외에서 실행되어 왔던 주요 예방 방안을 법⋅제도 정책과 서비스 측면에서 구분하여 관련 사례에 대한 분석 연구를 수행하고 그 한계점을 제시하고자 한다.
본 연구는 스몸비의 위험성에 대한 인식 확산과 실제 관련 사고에 대한 예방 효과를 제고하기 위해서는,보행자의 관심을 유인하여 인지 효과를 높이고 실제 스몸비 대상에 대한 맞춤형 예방서비스가 필요함을 규정하고, 이를 실현하기 위한 핵심 요소로써 디지털 사이니지와 디지털 영상인식 기술을 선정하였다. 디지털 사이니지는 공공성과 융복합성을 가지는 공공미디어 매체로써 다양한 ICT 기술을 활용하여 보행자와 상호 작용하는 서비스를 제공할 수 있고, 실제로 이를 이용해 무단횡단 등 보행자 교통사고 예방을 위해 활용되는 응용 사례를 제시하였다.
본 연구는 현장조사와 ICT 동향 분석을 기반으로 보행 중 스마트폰 사용으로 인해 발생하는 스몸비 관련사고를 예방하기 위해 운영된 기존 시설(시스템) 설치현황과 유지관리 실태를 조사하고 이를 개선하기 위한 방안을 분석⋅연구하여 새로운 유형의 스몸비 예방 서비스를 제안하였다.
본 연구는 현장조사와 관련 기술동향에 대한 연구 분석 결과를 기반으로 스몸비를 예방할 수 있는 기술요소를 발굴하고 이를 통한 새로운 예방 방안을 도출하여 제안하는 것에 목적을 두었으며, 실제 서비스 및 시스템 구현 측면에서 유효성에 대한 검증이나 옥외광고법 등 외적인 규제로 인한 제약 등을 충분히 고려하지 못한 한계를 가지고 있다. 바라건 데, 추후 관련 연구를 통해 이러한 점이 보완되어 실제 시스템 구축 등 스몸비 예방 방안에 적용될 수 있다면 스몸비에 대한 대국민 인식의 확산과 관련한 사고 예방에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 3.3절에서 제기한 기존 예방 방안의 한계점을 실제로 확인하고 대표적 문제 사례를 제시하기 위해 주요 예방 방안들이 설치된 지역을 직접 방문하여 시행 현황을 확인하는 현장조사를 실시하였다.
앞선 사례연구와 현황조사의 결과는 기존에 스몸비를 예방하기 위한 다양한 방안이 실행되고 있음에도 불구하고 그 예방효과와 유지보수 측면에서 한계가 있고, 그러한 다양한 예방방안에도 불구하고 여전히 많은 사람들이 보행 중 스마트폰을 사용함으로써 사고의 위험에 노출되어 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 스몸비 예방효과를 개선할 수 있는 새로운 방안을 제시하고자 ICT 최신 기술 동향에서 그 해결방안을 찾아보고자 한다. 특히, 공공미디어를 위한 디지털 사이니지와 딥 러닝 기반의 디지털 영상인식 기술을 핵심 요소로 규정하고 개선방안을 연구하였다.
이어, 기존 사례의 조사⋅분석을 통해 법⋅제도 정책, 서비스 측면에서 현재 스몸비 예방을 위해 수행되고 있는 주요 방안들에 대한 개요와 활용 현황을 설명하고 예방 효과 측면에서의 한계점을 제시한다. 뿐만 아니라, 기존 대표적인 예방 사례를 대상으로 실제로 현장을 방문하여 운영 현황을 조사하고 이를 통해 발견된 대표적인 문제 사례를 함께 제시함으로써 개선의 필요성을 더욱 제고하고자 한다. 이를 바탕으로, 본 연구는 새로운 유형의 스몸비 예방방안을 모색하고자 최신ICT 기술, 특히 디지털 사이니지와 디지털 영상 분석의 관점에서 스몸비와 예방에 활용할 수 있는 최신 기술과 서비스 동향에 대한 분석 연구를 수행한 바를 설명한다.
뿐만 아니라, 기존 대표적인 예방 사례를 대상으로 실제로 현장을 방문하여 운영 현황을 조사하고 이를 통해 발견된 대표적인 문제 사례를 함께 제시함으로써 개선의 필요성을 더욱 제고하고자 한다. 이를 바탕으로, 본 연구는 새로운 유형의 스몸비 예방방안을 모색하고자 최신ICT 기술, 특히 디지털 사이니지와 디지털 영상 분석의 관점에서 스몸비와 예방에 활용할 수 있는 최신 기술과 서비스 동향에 대한 분석 연구를 수행한 바를 설명한다. 마지막으로, 이를 활용한 신유형의 서비스 시나리오와 기대 효과 등을 제안함으로써 스몸비 위험성에 대한 인식의 확산과 실질적인 사고 예방 효과를 기대할 수 있는 예방 방안을 모색하고자한다.
주목률이 낮은 정적인 메시지와 기호의 전달에 대해 대부분의 보행자는 큰 관심을 두지 않으며 이러한 방식으로는 스몸비 위험성에 대한 인식 확산과 예방 효과가 미비할 수밖에 없다. 이에, 본 연구는 스몸비에 대한 예방 메시지의 전달을 도로 표지판이나 부착물과 같은 정적인 방법에서 디지털 사이니지 기반의 공공 미디어를 활용하는 방안으로의 전환을 제안한다. 횡단보도나 도로 등에서 공공미디어로써 디지털 사이니지를 설치하고 스몸비 예방 콘텐츠를 운영하여 보행자 인식 효과 개선을 기대할 수 있기 때문이다.
본 연구에서는 스몸비 예방효과를 개선할 수 있는 새로운 방안을 제시하고자 ICT 최신 기술 동향에서 그 해결방안을 찾아보고자 한다. 특히, 공공미디어를 위한 디지털 사이니지와 딥 러닝 기반의 디지털 영상인식 기술을 핵심 요소로 규정하고 개선방안을 연구하였다. 디지털 사이니지는 일반 보행자를 대상으로 스몸비의 위험성에 대한 관심을 유도하고 인식을 확산시키는데 유용한 융복합 매체이며, 디지털 영상인식은 스몸비 예방 서비스를 불특정 다수를 아니라 실제 보행 중 스마트폰을 사용하는 보행자를 대상으로 맞춤형으로 전달할 수 있는 핵심 기술이 될 수 있기 때문이다.

제안 방법

현황 조사를 위한 대상 장소는 광화문뿐만 아니라, 강남역, 신촌, 여의도, 사당 등 서울에서 보행자가 많은 주요 지점 5곳을 선정하여 장소에 따른 스몸비 형상의 차이를 비교할 수 있도록 하였다. 각 장소에서는 보도와 횡단보도를 구분하였으며, 각 장소별 요일 특성을 비교하고자 주중과 주말을 나누어 측정하였다. 스몸비 대상은 실제로 보행 중 스마트폰에 시선을 두면서 전방을 주시하지 않는 사람들을 대상으로 하며, 전방을 주시한 채 음악을 듣거나 통화를 하는 사람은 그 대상에 포함하지 아니하였다.
또한, 관련 기술에 대한 연구 분석뿐만 아니라, 이를 활용하는 스몸비 예방을 위한 신유형의 서비스를 제안하여, 기존 교통표지판과 같은 정적인 방식이 아니라 거리에 설치된 디지털 사이니지를 통해 상호작용 기반의 동적인 스몸비 예방 콘텐츠를 운영함으로써 보행자의 관심과 전달 효과를 높일 수 있음을 제시하였다. 더불어, 디지털 영상인식 기술을 활용하여 보행 중 스마트폰을 사용하는 스몸비를 인지하고 그 보행자를 대상으로 경고 메시지를 전달하는 방법을 제시하여 스몸비 사고를 사전에 예방할 수 있는 방안이 필요함도 함께 제안하였다.
8%의 시민들이 보행 중 문자사용과 같은 스몸비 현상을 보이고 있음을 발표한 바 있다²⁾. 본 연구에서는 기존 사례와 유사한 방법으로 최근의 스몸비 현황을 파악하고 기존 연구사례와의 비교하기 위하여 Table 1과 같은 방법으로 현장조사를 통해 수행하였다.
. 이 매체는 Fig. 21에서와 같이 보행자에게 보이지 않는 전방 코너에서 접근하는 롱보드, 유모차 등을 사전에 인식하고 그 정보를 화면에 표시함으로써 보행자가 이를 조심할 수 있도록 하여 사고를 미연에 방지하는 효과를 기대할 수 있도록 하였다.
스몸비 대상은 실제로 보행 중 스마트폰에 시선을 두면서 전방을 주시하지 않는 사람들을 대상으로 하며, 전방을 주시한 채 음악을 듣거나 통화를 하는 사람은 그 대상에 포함하지 아니하였다. 조사원은 특정 지점에서 정해진 시간동안 전체 보행자의 수와 스마트폰을 사용하는 보행자의 수를 셈하여 그 비율을 계산하였으며, 오차를 줄이고자 현장에는 2명의 조사원을 투입하고 각 조사원의 측정 결과를 평균하는 방법을 사용하여 최종결과를 도출하였다.

대상 데이터

마지막 사례는 삼성전자가 스웨덴에서 휴대폰 광고의 일환으로 보행자 충돌사고를 예방하기 위해 구축⋅운영한 디지털 사이니지이다17).
현장조사의 대상은 교통표지판⋅부착물, 바닥신호등,스마트횡단보도로 그 대상을 구분하였으며, 대상 지역은 강남, 시청, 잠실, 신촌, 여의도, 마포 등의 서울 주요 지역뿐만 아니라, 과천, 안양, 양주, 일산, 오산, 용인, 세종 등 경기도와 그 주변 지역으로 총 20여건의 사례에 대해 현장조사를 시행하였다.
현황 조사를 위한 대상 장소는 광화문뿐만 아니라, 강남역, 신촌, 여의도, 사당 등 서울에서 보행자가 많은 주요 지점 5곳을 선정하여 장소에 따른 스몸비 형상의 차이를 비교할 수 있도록 하였다. 각 장소에서는 보도와 횡단보도를 구분하였으며, 각 장소별 요일 특성을 비교하고자 주중과 주말을 나누어 측정하였다.

성능/효과

여의도처럼 유동인구의 비중이 차이가 나면 유동인구가 많은 날의 데이터 경향을 따라 가게 된다. 당초 횡단보도의 경우에는 상대적으로 주변 차량이나 교통신호등 등으로 인해 위험성을 인지하고 스마트폰의 사용을 자제하려는 생각이 반영되어 인도에 비해 스몸비의 비율이 낮을 것이라 예상되었으나, 신촌이나 사당과 같은 지역에서는 오히려 그 비율이 높게 나타남을 확인할 수 있다. 실제 현장 조사에서 관찰한 바로는 횡단보도의 대기 시간이 길수록 보행자들은 스마트폰에 집중하는 경향이 있고 신호가 바뀐 후에도 그 상태를 지속하여 횡단보도에서 스몸비 현상을 보이는 경우를 다수 확인할 수 있었다.
또한 주요 예방 솔루션에 대한 현장조사를 통한 점검 결과로써 대표적인 문제 사례를 보여줌으로써 그 심각성과 대책의 시급성을 강조하고, 이를 통해 기존 방안의 한계를 극복할 수 있는 새로운 유형의 예방방안이 필요함을 도출하였다.
또한, 관련 기술에 대한 연구 분석뿐만 아니라, 이를 활용하는 스몸비 예방을 위한 신유형의 서비스를 제안하여, 기존 교통표지판과 같은 정적인 방식이 아니라 거리에 설치된 디지털 사이니지를 통해 상호작용 기반의 동적인 스몸비 예방 콘텐츠를 운영함으로써 보행자의 관심과 전달 효과를 높일 수 있음을 제시하였다. 더불어, 디지털 영상인식 기술을 활용하여 보행 중 스마트폰을 사용하는 스몸비를 인지하고 그 보행자를 대상으로 경고 메시지를 전달하는 방법을 제시하여 스몸비 사고를 사전에 예방할 수 있는 방안이 필요함도 함께 제안하였다.
6은 스몸비 현황조사를 실시한 5개 지역의 전체 데이터를 모두 반영하여 도출한 스몸비 현황 결과이다. 본 조사의 결과는 서울지역에서 약 19.42%의 보행자가 스몸비 현상을 보이고 있는 것으로 나타났으며, 이는 우리 주변에 5명 중의 1명이 보행 중 스마트폰을 사용하고 있음을 알 수 있다. 반면, 인도와 횡단보도에서 스몸비 형상은 주중과 주말을 구분하면 각각 차이가 일부 나타남을 알 수 있으나 이를 합산하여 함께 고려하였을 때는 크게 차이가 없음을 확인할 수 있다.
스마트폰의 과도한 사용으로 인한 사회적 문제의 일종인 스몸비는 그 관련 사고의 발생과 건수가 꾸준히 증가하고 있지만, 사고의 위험성에 대한 인식의 확산과 예방의 효과는 기대보다 미미한 것으로 확인되었다.
당초 횡단보도의 경우에는 상대적으로 주변 차량이나 교통신호등 등으로 인해 위험성을 인지하고 스마트폰의 사용을 자제하려는 생각이 반영되어 인도에 비해 스몸비의 비율이 낮을 것이라 예상되었으나, 신촌이나 사당과 같은 지역에서는 오히려 그 비율이 높게 나타남을 확인할 수 있다. 실제 현장 조사에서 관찰한 바로는 횡단보도의 대기 시간이 길수록 보행자들은 스마트폰에 집중하는 경향이 있고 신호가 바뀐 후에도 그 상태를 지속하여 횡단보도에서 스몸비 현상을 보이는 경우를 다수 확인할 수 있었다.
25은 PK-100K 데이터 셋을 활용한 사례로써, 다차원 어텐션(Attention) 모델 기반의 HydraPlus-Net 알고리즘을 통해 보행자의 속성을 인식하는 연구사례를 나타낸다. 이 연구는 다양한 레벨(Semantic-level, Low-level)과 범위(small-scale, large-scale)에서의 영상 분석을 수행하여 여러 가지 보행자의 속성을 인식할 수 있음을 보여주며, 특히 정밀 분석을 통해 보행자가 야외에서 휴대폰을 소지하거나 휴대폰으로 통화하는 특징까지 구분하여 인식할 수 있음을 알 수 있다²²⁾.이와 같은 디지털 영상인식 기술의 발전은 거리에 설치된 CCTV 등을 통해 도로나 횡단보도에서 보행자의 존재뿐만 아니라 보행자의 특정한 행동 패턴을 인식할 수 있고, 이를 활용한 다양한 응용 서비스의 개발이 가능함을 알 수 있다.
이와 같이 서울 지역 내 다수의 지점을 대상으로 주중과 주말, 보도와 인도를 구분하여 측정한 스몸비 현황 데이터를 비교 분석하여 개별 특성 및 전체 현황을 파악한 결과를 종합하여 고려하면, 우리 생활주변에 많은 보행자들이 여전히 스몸비 현상을 보이며 사고의 위험을 내재하고 있음을 알 수 있다. 이는, 2016년 현대해상의 연구사례와 비교하여 보아도 그동안 크게 개선된 현황을 찾아보기 어려워 그동안 정부나 지자체에서 스몸비 예방을 위해 시행하여 왔던 다양한 정책의 효과에 대해서 재고해 볼 필요가 있으며, 새로운 방식의 예방 대책의 마련과 국민 인식 확산이 시급히 필요하다고 할 수 있다.
현장조사를 통해 확인한 스몸비 예방 교통표지판은 대체로 운영상의 문제는 없어 보였으나, 상당수의 표지판이 Fig. 12와 같이 보행자를 기준으로 상당히 높은 위치에 설치되어 있음을 알 수 있었다. 교통표지판이 보행자가 주시할 수 있는 시야의 범위를 넘어서는 경우가 많아 실제 보행자들이 이를 인지하고 주목하는데는 한계가 있었다.

후속연구

본 연구는 현장조사와 관련 기술동향에 대한 연구 분석 결과를 기반으로 스몸비를 예방할 수 있는 기술요소를 발굴하고 이를 통한 새로운 예방 방안을 도출하여 제안하는 것에 목적을 두었으며, 실제 서비스 및 시스템 구현 측면에서 유효성에 대한 검증이나 옥외광고법 등 외적인 규제로 인한 제약 등을 충분히 고려하지 못한 한계를 가지고 있다. 바라건 데, 추후 관련 연구를 통해 이러한 점이 보완되어 실제 시스템 구축 등 스몸비 예방 방안에 적용될 수 있다면 스몸비에 대한 대국민 인식의 확산과 관련한 사고 예방에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 기존 스몸비 예방 방안의 한계를 극복할 수 있는 신유형 서비스의 요구사항으로, 첫째, 일반 보행자의 관심을 유인하는 주목 효과를 높여 스몸비 위험성에 대한 인식을 신속하게 확산시킬 수 있어야 하고, 둘째, 불특정 다수가 아닌 실제 스몸비 대상에 대한 맞춤형 예방 서비스로 관련 사고를 사전에 방지하는데 기여할 수 있어야 함을 제시한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위한 핵심 기술 요소로써 본 연구에서 주목한 것이 디지털 사이니지와 디지털 영상 인식기술이다.
뿐만 아니라, 디지털 사이니지가 가진 융복합 매체의 특징을 살려 온도⋅습도 등 날씨 센서, 근접⋅모션인식 센서 등 다양한 IoT 기술을 적용하여 구축 환경과 서비스 대상 따라 동적이고 차별화된 메시지 전달함으로써 그 효과를 더욱 제고할 수 있을 것이다.
이어, 기존 사례의 조사⋅분석을 통해 법⋅제도 정책, 서비스 측면에서 현재 스몸비 예방을 위해 수행되고 있는 주요 방안들에 대한 개요와 활용 현황을 설명하고 예방 효과 측면에서의 한계점을 제시한다.

참고문헌 (25)

National Information Society Agency (NIA), "2019 The Survey on Smart Phone Overdependence", 2020.
Hyundai Marine & Fire Insurance Co., Ltd Official Blog, "A Study on the Dangers of using a Smart Phone While Walking", 2019.
Samsung Fire Insurance, "Traffic Accident Statistics due to Distraction when Walking", 2017.
The Korea University News, 7 April, 2019.
The Economic Review, 16 November, 2018.
Young Hyundai Online Magazine, 26 December, 2018.
LOUD Project Official Blog, 17 October, 2018.
Me Me We GangNam, 10 March, 2019.
The Yonhap News, 9 May, 2018.
H. Ivaniv, "Smombie App", Prezi, 17 December, 2019.
The Construction Technology News, 26 February, 2019.
Ministry of Science and ICT Blog, 22 July, 2016.
Momentum Infinity Blog, 25 July, 2017.
Y. S. R. Kim and S. J. Lee, "A Study on the Characteristics and Effects of Digital Signage Advertising in the Free Outdoor Advertising Zone", The Korean Advertising & PR Practitioners Society Journal, Vol. 12, No. 1, pp. 29-60, 2019.
The Youtube, "The Virtual Crash Billboard", 4 June, 2017.
The Youtube, "Bone VS. Steel", 12 November, 2018.
Mania Consulting Group Blog, 7 March, 2016.
J. S. Lee, S. K. Lee, D. W. Kim, S. J. Hong and S. I. Yang, "Trends on Object Detection Techniques Based on Deep Learning", Electronics and Telecommunications Trends, Vol. 33, No. 4, pp. 23-32, 2018.
S. Chung and M.G. Chung, "Pedestrian Classification using CNN's Deep Features and Transfer Learning", Journal of Internet Computing and Services, Vol. 20, No. 4, pp. 91-102, 2019.
Laon People Blog, 16 January, 2017.
X. Wang, S. Zheng, R. Yang, B. Luo and J. Tang, "Pedestrian Attribute Recognition: A Survey", arXiv.org, 22 January, 2019.
X. Liu, H. Zhao, M. Tian, L. Sheng, J. Shao, S. Yi, J. Yan and X. Wang, " HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis", arXiv.org, pp. 350-359, 2017.
S. Yoo and S. Kang, "A Study on the Risk of Traffic Accidents using Smart Devices while Walking", J. Korean Soc. Saf., Vol. 32, No. 3, pp. 74-82, 2017.
M. H. Kim, S. W. Shin and Y. Y. Suh, "Application of Deep Learning Algorithm for Detecting Construction Workers Wearing Safety Helmet Using Computer Vision", J. Korean Soc. Saf., Vol. 34, No. 6, pp. 29-37, 2019.
D. Ka, D. Lee and H. Yeo, "Development of Predictive Pedestrian Collision Warning Service Considering Pedestrian Characteristics", The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, Vol. 18, No. 3, pp. 68-83, 2019.

원문보기 상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증