본 연구는 인원 계수에 딥러닝 알고리즘을 적용한다. 인원 계수는 안전 관리 분야, 상업 분야에 적용될 수 있다. 예를 들어, 건물 내 화재 발생 시, 계수된 인원을 활용하여 인명 피해를 최소화할 수 있다. 다른 예로, 유동인구 데이터를 기반으로 상권을 분석하여 경제적 효율성을 극대화할 수 있다. 이처럼 인원 데이터의 중요성이 증가함에 따라 인원 계수 연구도 활발하다. 그 예로, 객체 탐지(Object Detection) 같은 딥러닝 기반 인원 계수, 센서 기반 인원 계수 등이 있다. 본 연구에선 딥러닝 알고리즘인 VGGNet을 사용하여 인원을 계수했다. 결과로 Mean Absolute Percentage Error(이하 MAPE)는 약 5.9%의 오차율을 보였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용했다.
본 논문은 우체국의 적정 창구인원을 산정하여 적정수의 다기능 창구와 무인자동창구를 가진 새로운 우편서비스 시스템을 설계하는데 그 목적이 있다. 적정 창구인원을 산정하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하였다. 창구 시스템의 가동률과 고객의 대기시간이 5분이내가 될 확률이 우체국 창구 적정인원을 산정하는 중요한 기준이다. 이 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 우체국의 적정 창구인원을 산정하는 방법을 예시하였다.
관리소 정원은 항로표지관리소 직원복무 등에 관한 규정상 4명으로 하도록 되어있으나 현재 근무현황은 3명이다. 유인등대의 근무인원이 3명인 것에 대하여 하는 업무에 비하여 적은 인원인지 적당한지에 대하여 항로표지관리소 직원복무 등에 관한 규정 제5조 관리소 직원의 임무에 근거한 업무량을 분석 하고 각 유인등대별 필요인원을 산출하였다.
인원계수는 특정 시설의 혼잡도나 이용량을 파악하여 시설을 효율적으로 관리하거나 화장실 등 특정 장소의 출입인원을 파악하여 자동으로 절전기능을 구현함으로써 에너지 절약을 최대화하기 위한 용도로 늘 관심있는 방법이었다. 영상처리에 의한 인원계수 방법은 매우 비용이 비싸며 조명의 주위환경에 심하게 영향을 받는 단점이 있고 area sensor의 경우 인원이 팔짱을 끼고 근접하여 통과할 경우 1명의 인원으로 계수하는 단점이 있다. 비용이 비싸고 조명에 영향을 받거나 특정한 경우 인원계수가 부정확한 기존의 방법을 해결하기 위하여 본 논문에서는 라이다(LIADAR)의 원리를 이용한 새로운 인원계수 방법을 제안한다. 병원 출입인원을 정확하기 계수하는 것은 병원시설을 관리하는 데도 도움이 되겠지만 코로나19가 만연한 현시점에서 효율적인 방역대책을 세우는 데도 도움이 될 것이다.
환자들은 병원을 방문하면 정확한 진단 정보를 얻기 위하여 채혈한다. 이때 채혈은 주로 임상병리사가 시행하는데 채혈 시 실수가 발생하면 감염으로부터 위험해질 수 있다. 따라서 채혈에 따른 주삿바늘로부터의 감염을 예방하고 환자와 임상병리사의 안전을 위한 올인원 채혈기를 고안했다. 올인원 채혈기는 가장 굵은 정맥혈관을 찾기 위해 'AccuVein'의 기능을 이용했다. 이에 본 올인원 채혈기는 자동화 채혈 장비로써 혈관 판독부터 시작하여 혈액 튜브에 혈액을 담는 과정까지 설계되어있다. 올인원 채혈기를 사용하면 자동화 기구로 채혈하기 때문에 임상병리사가 주삿바늘에 직접 노출되는 경우가 줄어들어 감염을 예방할 수 있고, 채혈기 내에서 정맥을 식별해 정확한 채혈을 진행할 수 있다. 또한, 채혈 시간의 감축으로 인해 환자의 대기시간을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 대학교 교내 식당의 실제 데이터를 사용해 식사 인원 예측 모델을 개발하여 교내식당에서 발생하는 적자, 음식 품절, 대량 잔반 발생을 경감 시키고자 한다. 모델 개발에 사용되는 데이터는 2018년도, 2019년도 학기 중 식당 데이터와 기상청 날씨 데이터를 사용하였다. 2018년도, 2019년도 데이터를 이용해 EDA 분석 및 전처리를 통해 필요한 변수를 추출하였다. 전체 데이터의 70%를 기반으로 GridSearch와 XGBoostRegressor를 사용해 평일과 주말에 대한 식사 인원 예측 모델을 생성하였다. 그리고 나머지 데이터의 30%를 사용해 생성한 두 모델의 성능을 평가한다. 평일 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값이 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 준수한 결과를 보였고 주말 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값은 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 버스 승차인원정보를 제공하는 버스정보시스템의 구현을 목적으로 한다. 최근 버스정보시스템의 도입을 통하여 버스 이용자에게 다양한 위치위반 정보를 제공함으로써 편의성을 제공하고 있다. 그러나 쾌적한 버스를 이용하기 위하여 버스 선택을 위한 의사결정에 필요한 정보의 제공이 요구된다. 이를 위하여 승차인원 정보 제공의 필요성을 분석하고 GPS와 RFID 방식의 교통카드를 활용하여 위치 및 승차 인원정보를 수집, 가공하였으며 다양한 정보표시 시스템을 통하여 정보를 제공할 수 있도록 구현하였다. 제안한 시스템은 기존의 버스정보시스템에서 제공되는 버스위치기반 관련 정보와 더불어 버스 이용객의 의사결정을 위한 주요한 요소인 승차인원 정보를 제공함으로써 쾌적한 버스이용과 효율적인 버스 관리의 장점을 제공한다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
재시공 발생에 따른 계약단계에서의 적정계약공기와 적정투입인원을 추정하고자 한 본 연구는 아파트 RC공사 현장사례를 대상으로 계약금액, 계약기간, 재시공발생현황을 조사하였으며, 이를 토대로 재시공발생에 따른 적정계약공기 및 적정출력인원을 추정하였다. 이와 같은 절차 및 방법에 따라 수행된 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 각 사례규모별 적정계약공기 및 적정출력인원 첫째, 아파트 4동 규모(계약금액 40억$\pm5\%$)인 경우에서의 적정계약공기는 750일 이상 $\~$800일 미만으로 조사되었으며, 적정계약공기를 기준으로 한 1일 적정 출력인원은 63.5명으로 나타났다. 둘째, 아파트 8동 규모(계약금액 78억$\pm5\%$)인 경우에서의 적정계약공기는 850일 이상 $\~$900일 미만으로 조사되었으며, 적정계약공기를 기준으로 한 1일 적정 출력인원은 100.6명으로 나타났다. 셋째, 아파트 12동 규모(계약금액 115억$\pm5\%$)인 경우에서의 적정계약공기는 1000일 이상 $\~$1050일 미만으로 조사되었으며, 적정계약공기를 기준으로 한 1일 적정 출력인원은 145.0명으로 나타났다.
본 연구는 사회적기업이 지난 5년간 2배 이상 증가한 점을 고려해 볼 때 지역별 비교를 통하여 성장 결정요인을 살펴보고자 한다. 매출액 결정요소에서는 수도권은 업력·근로자총인원·자본집약도, 경상지역은 업력·근로자총인원·자본, 충청지역은 업력·근로자총인원·정부지원금 의존도, 전라·제주지역은 근로자총인원·자본이 정(+)의 영향을 나타내었다. 자산 결정요소에서는 수도권은 업력·근로자 총인원·자본, 강원지역은 자본, 경상지역은 업력·근로자총인원·자본, 충청지역은 업력·근로자총인원·자본집약도, 전라·제주지역는 근로자총인원·자본, 자본집약도가 정(+)의 영향을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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