인구 밀집도가 높은 곳에서의 안전사고 대응과 이에 대한 예방을 위한 기술 및 해결 방안의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위한 기존의 기술들은 지능형 CCTV 기반의 경고 알림을 울리는 방식과 스마트폰의 신호를 수집하여 유동인구를 측정하는 기술 등이 사용되고 있다. 그러나 군중 밀집 사고의 원인인 병목현상과 군중 난류 현상까지 대응하지는 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV로부터 수집된 영상 정보만으로 딥러닝 영상인식 기술을 이용하여 병목현상이 일어나기 쉬운 출입구의 유·출입 인구 카운팅과 광장의 밀집도 분석을 디지털 트윈 기반으로 실시하고 이를 통해 위험 상황 발생 시 출입구의 통제와 대피를 위한 안내가 가능한 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 유동 인구가 많고 인구의 급격한 밀집으로 인해 발생할 수 있는 안전사고의 예방과 이를 해결하기 위한 통제 및 안내를 위한 대처 방법으로 활용할 수 있다.
군중 유동은 대도시의 철도 환승역, 터미널, 복합 다중 건물, 경기장 등에서 흔히 볼 수 있으며, 이러한 시설물에서의 이용객들의 원활한 흐름 뿐만아니라 안전 확보측면에서도 중요한 요소이다. 본 연구에서는 새로운 군중 유동 해석법을 개발하여 철도 환승 연결로 모델에 대하여 적용하였다. 해석법에서는 출구의 포텐셜 값을 가장 작은 값으로 입력하고, 주변 격자들의 포텐셜 값은 점진적으로 증가시켜서 전체적인 포텐셜 지도를 구성한다. 포텐셜 값이 큰 격자에서 작은 격자로 이동하는 방향 벡터를 구하여 이를 따르는 유적선을 구한다. 이 유적선이 여객 유동의 기본 경로가 된다. 해석 대상의 모든 모델에서, 보행자들은 처음 예측된 최단 거리 경로로 이동하지 않고, 시시각각의 상황에 따라 변경된 대체 경로를 이용하여 이동하였다. 양 방향의 보행자가 서로 마주치는 병목 구역에서도 진입 시차를 두어 분산시키면 보행이 훨씬 더 원활하게 되었다. 이상의 해석 결과로부터, 철도역의 하드웨어적 개량 공사를 하지 않고, 여객 유동 분석과 같은 소프트웨어적 해석으로도 혼잡 완화 방안을 찾을 수 있음을 보여준다.
성능 위주 피난 설계에 있어서 요구피난시간(RSET)을 위한 Simulex 등 피난 시뮬레이션 툴이 사용하고 있는 근본적인 데이터베이스, 즉, 시설 및 군중 조건에 따른 이동 변수, 최대 비유동률(Maximum Specific Flows) 및 경계폭(Boundary Layer Width)을 살펴보고, 트래픽 방정식(Traffic Equation)을 통한 계산 사례 즉, 피난자의 이동 속도 계산 사례, 최소 피난 시간 계산 사례 및 총 유동 용량(Flow Capacity) 수식과 계산 사례를 살펴본다.
본 논문에서는 지하철 내의 인구밀집도 파악을 통한 승객의 이용 편의성을 극대화하고, 군중밀도가 높은 지하철 구간의 경우 고른 인구분포 측정을 통한 승객의 편의성을 극대화하는 플랫폼 및 모바일 앱을 제안한다. 제안하는 시스템으로 기존의 지하철 역내에 설치된 CCTV에 모션벡터 영상처리와 RFID 기술을 결합한 Hybrid CDE로 구성되며, Size-Filtering을 통해서 재검출 과정을 거친다. 이러한 결과 값은 전동차 각 구간의 인구밀집도 정보를 정확히 측정 할 수 있다. 또한 결과 값을 바탕으로 효율적인 인구 유동을 유도할 수 있으며 정보 소외 계층 및 사회적 약자 등, 승객을 안전하게 보호할 수 있는 환경을 조성한다. 시스템 관리자는 학습기능 알고리즘을 통해서 오차 범위를 최소화한 플랫폼 설계를 통해 실시간 모니터링 함으로써 정보 습득 및 제공면에서도 새로운 시스템 설계 제안이 될 것이다.
COVID-19 대유행 및 이태원 압사 사고로 인해 안전 관점의 인구 밀집에 관심이 높아졌으며, 기존 CCTV를 통한 단순 관찰방식을 넘어 유동 인구의 흐름까지 예측한 인구 밀집도 파악이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 관찰방식 공공데이터 CCTV에 컴퓨터 비전(CV) 및 다중 객체 추적(MOT) 기술을 추가 적용하여 사용자 중심(시각, 장소)의 유동 인구수와 인구 밀집 지역을 파악할 수 있는 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 시민들은 안전한 환경에서 인구 밀집에 관련된 사고로부터 보호받을 수 있을 것으로 기대한다.
실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.
There have been many cases of deaths from crushing caused by dense crowds. Numerous studies about pedestrian flow have performed various simulations, but the experimental data to prove the simulations are still not enough. In this paper, the evacuation of pedestrians for proving pedestrian flow simulation is observed. Due to the possibility of real casualties, it is difficult to experiment with humans directly. Therefore, ten C57BL/6NCrSIc mice have been used. It is assumed that C57BL/6NCrSIc mice act like humans in panic situations. Electrical Stimulus Experiments on mice are conducted for exits with various angles. ICY software is applied in this paper. As a result, the mice escape fast at a proper angle of 45 to 60 degrees.
Despite advances in technology, crushing accidents still occur during emergency evacuations of crowded public spaces. To prevent crushing accidents, it is necessary to understand the flow of pedestrians during evacuation scenarios through experiments. Since experiments with humans can generate real accidents, we performed experiments on rodents to approximate human behavior. To trigger an emergency evacuation response, we applied electrical stimulation to the feet of the rodents. Although electrical stimulation has been applied to mice in many experiments, studies on the intensity and pattern of electric stimulation required to evoke a rapid evacuation response in mice is still lacking. In this study, we experimentally investigated how the evacuation flow of mice changes according to the amplitude, event, and duration of electric stimulation.
도시 유동인구가 증가함에 따라 도시 환경 소음에 관한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 교통상황에서 발생하는 이상 소음을 최근 환경 소음 분류 연구에서 높은 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분류한다. 구체적으로는 타이어 제동 마찰음, 자동차 충돌음, 자동차 경적음, 정상 소음 네 개의 클래스에 대하여 합성곱 신경망을 이용하여 분류한다. 또한, 실제 교통 상황에서의 환경잡음에 강인한 분류 성능을 갖기 위해 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음을 설정하였고 이를 활용하여 분류 모델을 설계하였으며 3 dB SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 88 % 이상의 분류 성능을 가진다. 제시한 교통 소음에 대하여 기존 선행연구 대비 높은 분류 성능을 보이고, 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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