• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1966-1972
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• 2011

다제약 접근기반 Optical Flow 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 본 논문은 열차의 자동 운전 중 플랫폼에서 승객의 탑승시도를 영상인식을 통해서 감시할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. CCTV를 통하여 입력된 영상을 차영상을 통하여 영상의 변화를 감지하고, 변화하는 영상에 대하여 Optical Flow를 수행, 영상에서 승객의 이동 방향성을 파악할 수 있다. 플랫폼에 사람이 없을 때의 영상과 사람이 이동 중인 영상을 비교하면 사람이 이동한 부분에 대한 차 영상을 추출할 수 있다. 추출된 영상을 통하여 Edge검출을 하게 되면 이동하는 사람이 있을 경우 사람 형상이 추출이 되고, 추출된 사람 형상의 개수와 무게 중심을 저장한다. 추출된 사람 형상과 다음 영상의 사람 형상의 Optical Flow를 수행하면 이동 거리만큼 사람 형상의 이동 방향성을 파악할 수 있고, 이동성이 파악된 사람의 이동 방향이 선로 방향으로 가는지를 감시할 수 있다. CCTV의 방향은 열차의 선로에 수직한 방향을 촬영하여 화면의 오른쪽 또는 왼쪽에 열차가 위치할 수 있게 한다. 본 논문을 통하여 CTBC 신호시스템에서 열차가 자동운전 할 경우 사람의 이동방향을 파악하여 탑승을 시도하는 승객의 유무를 파악, 열차의 출입구 개폐에 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과 플랫폼에 대기 중인 정확한 승객의 수는 확인이 어려웠지만 탑승 시도 여부는 확인 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.587-590
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• 2020

스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권7호
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• pp.63-73
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• 2013

스마트 폰/탭 등 소형 스마트 기기의 대중화로 모바일 트래픽은 급증하고 있다. 사람이 들고 다니는 모바일 기기에 의해 트래픽이 발생되는 네트워크의 특성상, 그 성능은 사람의 이동 패턴에 의존할 수 밖에 없다. 안정적인 성능을 보장하기 위해서는 다양한 환경에서의 실험이 필수이나, 실제 모바일 기기들을 사용한 실험은 그 비용이나 소요 시간 등을 고려할 때 불가능한 일이라 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 사람의 이동성 모델을 사용한 다양한 시뮬레이션으로 실험을 대신해 왔다. 본 고에서는 그 동안 제안된 수많은 인간 이동성 모델을 소개하고, 그 특성을 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.777-780
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• 2020

본 논문은 동일 목적지를 가진 다수의 사람들이 동일 이동 수단을 탑승하여 이동할 경우 발생하는 소요 시간의 감소를 위한 거점 군집에 대해 다루려 한다. 실제 도로망에서는 노드에 해당하는 사람들의 위치가 유동적으로 변화 하고 사람 간의 거리 값 또한 변화하게 된다. 따라서 동일한 목적지를 가진 다수의 사람들이 한 대의 차량을 탑승하여 이동한다고 가정할 때 차량의 최단 경로 및 소요 시간 감소를 목적을 기반으로 설계하였다. 차량의 최단 경로를 감소시키 위해서 사람들을 군집화 하는 방법을 사용하였고 그 결과 경유지가 감소 되어 차량의 이동 경로 값은 감소되었다. 또한, 전체 이동 소요 시간 역시 군집을 통해 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 군집을 이용한 최단 경로의 감소와 전체 이동시간 감소에 대한 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.864-867
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• 2012

사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.125-134
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• 2015

본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방법으로 사람의 위치 정보와 파티클 필터를 이용해서 이동 상태를 파악하고자 한다. 사람의 이동정보인 위치 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 이전 시간 데이터들의 속도들과의 평균값을 파티클 필터(Particle Filter)에 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하고자 한다. 파티클 필터에 요구되는 확률분포는 인간 이동 속도가 지수 분포에 근사한다는 사실에 기반하여 적용하였다. 인간의 이동 상태는 파티클들의 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻은 결과들을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1357-1358
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• 2015

본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.228-231
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• 2021

인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.