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.
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.
인원을 계수하기 위한 시스템은 기존에 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 기존 시스템의 계수방식으로는 적외선 센서, 레이저, 카메라 등이 있는데 이러한 기존 시스템의 경우에는 천장, 벽의 측면 등과 같이 공간에 대한 제약이 발생한다. 본 논문에서는 다수의 압전소자가 포함된 압전매트를 이용하여 보행자의 발걸음을 검출하고 압전매트에서 수집된 데이터를 활용하여 동시에 통과하는 보행 인원을 계수하는 방법을 제시한다. 보행자가 압전매트 위를 지나갈 경우, 수집한 센서 데이터를 SPI 통신을 이용하여 종합하고 TCP/IP 통신을 이용해 PC서버로 전송하는 방식의 통신시스템을 이용하였다. 성능분석 결과, 약 600개가량의 발걸음 데이터에서 99% 정도의 정확도로 인식하는 결과를 얻었다. 이를 통해 다른 인원 계수 시스템의 단점을 극복하고자 한다.
최근 통로를 지나가는 사람을 계수하거나 특정 공간 내 사람이 몇 명 있는지를 계수하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 기존의 인원 계수 시스템은 기둥 혹은 벽 주변에만 설치 가능한 적외선, 초음파, 카메라 등을 이용하여 인원을 계수하였다. 적외선, 초음파의 경우, 가격은 싸지만 다수의 보행자가 동시에 들어오는 상황이 발생할 경우 출입을 감지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 압전 센서를 이용하여 센서매트를 설계하였다. 또한, 보행자의 진행방향을 파악하고, 방향에 따라 인원을 계수할 수 있는 시스템을 구현하였다. 센서 매트는 보행자가 센서 매트 위로 걸어 갈 때 센서에 감지된 압력과 시간을 통해 방향성을 파악하고 지나가는 보행자의 수를 파악하여 준다.
본 논문에서는 임펄스 무선-초광대역(impulse-radio ultra wideband: IR-UWB) 레이다를 이용하여, 특정 공간 내 존재하는 인원들의 계수를 실시간으로 추정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정확한 인원 계수 추정을 수행하기 위해 학습 기반의 분류 기법을 사용한다. 즉, 인원수에 의해 달라지는 반사 신호의 패턴에 따라 특징 벡터 데이터베이스(feature vector database)를 형성하고, 형성된 데이터베이스를 이용하여 분류기(classifier)를 학습시킨다. 학습된 분류기를 통해 새로운 신호 수신 시 자동으로 인원 계수 추정을 수행할 수 있다. 실내 환경에서 0명부터 10명까지 변하는 사람들을 실시간으로 추정함으로써, 본 논문에서 제안된 시스템의 효용성을 검증하였다.
최근 반도체 기술과 무선 통신기술의 발전으로 센서 네트워크를 이용한 응용 분야가 다양하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 산악지역의 자동인원계수시스템과 환경모니터링시스템을 개발했다. 이 시스템은 저전력으로 동작하고 이중 RF 보드를 이용하여 최대한 신뢰성 있는 데이터 전송이 가능하도록 개발하였다. 또한 산악지역에서 데이터 전송율과 통신 신뢰성을 만족시킬 수 있는 433MHz 대역이 적합함을 실험을 통하여 확인하였다. 기존의 CCD 카메라를 이용한 자동인원계수기는 전원공급과 네트워크 부재로 인하여 산악지역에서는 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 산악지역의 탐방로 폭이 협소함을 이용하여 포토 빔 센서를 이용한 양방향 계수센서를 개발하였다. 산악지역에서 실험한 결과 1.5m 이하의 도로 폭에서 95% 이상의 계수 신뢰도를 보임을 확인할 수 있다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
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.
본 연구에서는 표본지역의 음식물쓰레기 수거요소를 GIS를 활용하여 분석하였다. 음식물쓰레기 수거요소인 수거인력과 장비를 구하기 위해 표본지역인 S동을 대상으로 환경미화원의 수거이동속도(43m/min), 수거이동계수(1.9), 수거이동거리(17,200m/day), 수거가능량(0.313kg/day)을 측정하였다. 이때, 소요인원 분석을 위한 수거이동계수는 GIS의 활용을 통한 표본지역의 직선거리 분석으로 가능하였고 다른 지역으로의 확대 적용 역시 GIS활용을 통한 각 지역의 직선거리 분석으로 가능하였다. 분석결과, N자치구 단독주택지역의 음식물쓰레기 수거인원은 총 10인이 소요되었으나 실제적으로 4개 수거업체가 수거를 담당함으로써 총 11인이 소요되었고 수거차량 역시 총 7대가 소요되었으나 실제적으로는 4개 수거업체가 수거를 담당함으로써 총 8대가 소요되었다.
신재생에너지기술 개발인력 확보는 국가의 지속적인 성장을 가능하게 하는 주요 요인이다. 본 연구에서는 신재생에너지인력양성이 원활하게 공급되지 않았을 경우 발생할 수 있는 인력공급지장효과를 분석하기 위하여 산업연관분석의 공급유도모형을 유도하고 2006년 신재생에너지 인력양성사업 배출인원을 기준으로 실증분석을 실시하였다. 또한 공급유도형의 감응도 계수와 영향력계수 분석을 통해 신재생에너지 관련 사업과 타 산업간의 전후방연쇄효과를 비교분석하였다. 연구 수행 결과 신재생에너지 관련 산업의 평균 영향력 계수는 1.37, 평균 감응도 계수는 0.96으로 최종 수요적 제조업의 성격을 띠고 있는 것으로 나타났다. 또한, 2006년 신재생에너지 인력양성사업에 의해 배출된 336명의 인력이 공급되지 않았을 경우 공급지장비용은 총 230억이며, 8개 신재생에너지원 중 태양열과 연료전지에 인력 공급지장비용이 타 에너지원에 비해 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 산업분류 기준으로는 일반목적용 기계산업과 전기기계 장치 산업이 신재생 에너지 인력공급 장애에 따른 지장비용이 높은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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