본 논문은 저조도 환경에서의 보행자 검출에 대한 최근 연구 동향을 검토한다. 주간에 가시광 이미지를 이용한 보행자 검출 연구는 많지만, 저조도 또는 야간 환경에서는 어려움이 있다. 본 논문은 저조도 환경에서 보행자 검출을 위한 대안으로 원적외선(FIR) 온도 센서 데이터 활용에 대한 최근 연구를 살펴본다. 영역 기반, 비영역 기반, 그래프 기반 학습 방법론 등 다양한 알고리즘을 체계적으로 분류하고 분석하며, 각 알고리즘의 방법론, 구현 문제, 과제를 강조한다. 또한, 특히 저조도 상황에서 고급 보행자 검출 알고리즘의 연구 개발에 사용할 수 있는 주요 벤치마크 데이터셋을 제시한다.
