Inferring Pedestrian Level of Service for Pathways through Electrodermal Activity Monitoring using Wearable Physiological Sensors

Abstract

도시가 발전하고 인구가 증가함에 따라 다양한 도로시설의 교통 특성을 조사 및 분석하고 그에 따라 용량 및 서비스 분석을 위해 통행량을 파악하는 것이 중요해졌다. 통행량을 파악하기 위해서는 다양한 지표가 사용되었는데 대표적으로 Pedestrian Level of Service(PLOS)가 있으며, 최근에는 보행자의 인지 척도를 바탕으로 “Perceived PLOS”의 개념이 등장하는 등 다양한 방법을 활용하여 특정하고 하는 노력이 계속되었다. 하지만, 대부분 설문을 기반으로 하는 기존 연구들은 수많은 지역에서 지속적으로 측정이 어렵다는 한계가 있다. 도로에 설치된 CCTV의 영상을 활용하는 방법 또한 사각지대가 존재하여 모든 통행량을 파악하는 것에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 웨어러블 센서를 통해 보행자의 생체신호를 측정하고 이를 활용하여 Perceived PLOS를 보다 효과적으로 측정할 수 있는 방법을 탐구하였다. 또한, 거리에서 보행할 때 지나가는 다른 보행자 또는 차량이 보행자의 Electrodermal Activity (EDA) 등 생체 신호에 영향을 미칠 것이라는 가설을 세우고 이를 위해 실제 보행 영상을 촬영하고 이를 바탕으로 가상 시뮬레이션 비디오도 제작하였다, 연구대상자들은 이 영상을 시청할 때, 웨어러블 디바이스를 통해 EDA를 측정하였으며, 측정된 데이터를 분석하였다. SCR, ISCR, PhasicMax, Tonic data 등 네 개의 feature가 추출되었으며, 통계적 검정을 통해 통계적으로 유의미한 데이터임이 확인되었다. 이 연구는 EDA가 PLOS 를 분류하기 위한 중요한 요소로 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다. 또한 추가적인 검증을 통해 센서 데이터를 활용하여 Perceived PLOS를 도출할 수 있도록 개발된다면 CCTV의 사각 지대 등에도 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 향후 연구에서는 EDA와 가속도 데이터를 통합적으로 활용하여 혼잡한 지역을 걸을 때의 생리적 및 행동적 반응을 측정하여 Perceived PLOS를 추론하는 것의 정확도를 높이는 타당성을 탐구할 계획이다.;As the city develops and the population increases, it has become essential to investigate and analyze the traffic characteristics of various road facilities and to understand the pedestrian volume for capacity and service analysis accordingly. Various indicators have been used to determine the pedestrian volume, and the representative Pedestrian Level of Service (PLOS) is used. However, most of the existing questionnaires-based studies have limitations because measuring traffic volume continuously in many regions is challenging. Furthermore, there are blind spots in the method of using CCTV videos installed on the road, making it challenging to identify all traffic. In addition, it is difficult to recognize pedestrian perception only with CCTV videos. Therefore, in this study, the author explored a method to measure pedestrians' physiological signals through wearable sensors and use them to infer Perceived PLOS more effectively. In addition, while walking on the street, the author hypothesized that other pedestrians or vehicles passing by would affect the pedestrian's electrodermal activity (EDA) and other vital signs. For this purpose, actual walking images were taken, and a virtual simulation video was produced based on this. When the subjects watched this video, EDA was measured through a wearable device, and the measured data were analyzed. Representative signal features (e.g., skin conductance responses) were extracted, and statistically significant data were confirmed through statistical testing. This study showed the possibility of using EDA as an essential factor for classifying PLOS. In addition, if it is developed to derive Perceived PLOS by using sensor data through additional real-world verification, it is expected to be used in the blind spots of CCTV and measuring Perceived PLOS. Future studies plan to explore the feasibility of using EDA and acceleration data integrated to increase the accuracy of inferring the Perceived PLOS by measuring physiological and behavioral responses when walking in congested areas.