• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.147-153
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• 2023

In recent times, an absence of effective crowd management has led to numerous stampede incidents in crowded places. A crucial component for enhancing on-site crowd management effectiveness is the utilization of crowd counting technology. Current approaches to analyzing congested scenes have evolved beyond simple crowd counting, which outputs the number of people in the targeted image to a density map. This development aligns with the demands of real-life applications, as the same number of people can exhibit vastly different crowd distributions. Therefore, solely counting the number of crowds is no longer sufficient. CSRNet stands out as one representative method within this advanced category of approaches. In this paper, we propose a crowd counting network which is adaptive to the change in the density of people in the scene, addressing the performance degradation issue observed in the existing CSRNet(Congested Scene Recognition Network) when there are changes in density. To overcome the weakness of the CSRNet, we introduce a system that takes input from the image's information and adjusts the output of CSRNet based on the features extracted from the image. This aims to improve the algorithm's adaptability to changes in density, supplementing the shortcomings identified in the original CSRNet.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.918-919
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• 2023

딥러닝 기술이 발전함에 따라 모델의 복잡성 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 모델 경량화를 위해 Knowledge Distillation 기법을 Crowd Counting Model에 적용했다. M-SFANet을 Teacher 모델로, 파라미터수가 적은 MCNN 모델을 Student 모델로 채택해 Knowledge Distillation을 적용한 결과, 기존의 MCNN 모델보다 성능을 향상했다. 이는 정확도와 메모리 효율성 측면에서 많은 개선을 이루어 컴퓨팅 리소스가 부족한 기기에서도 본 모델을 실행할 수 있어 많은 활용이 가능할 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제58호
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• pp.9-34
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• 2019

경찰은 헌법상 권리인 집회의 자유를 보장해야 하며, 동시에 이러한 권리행사에 있어서 야기될 수 있는 과도한 무질서와 불편 역시 예방하고 억제해야 하는 이중적인 책무를 부여받고 있다. 경찰은 집회 참가자에 대한 안전관리 목적 차원에서 집회시위 참가인원을 추산하고 있으며, 그 추산방식은 기본적으로 단위면적당 인구밀도 값을 통하여 "특정시점 최대 인원"을 집계하는 방식이다. 이와 대조적으로, 집회시위 주최자는 집회시위 참가인원의 숫자(규모) 자체가 집회의 성공여부로 연결되는 만큼 전체 집회에 잠깐이라도 참여한 사람까지 모두 포함하는, 다시 말해서 누적인원을 계산하는 이른바 "연인원 집계방식"을 사용하고 있다. 집계방식의 목적과 세부 방법론의 차이로 인한 추산결과의 격차는 당연한 결과임에도 불구하고, 경찰은 고의적으로 추산인원을 축소하다는 비판에 직면하자 현재는 추산결과 자체를 공개하지 않고 있다. 집회시위 추산방식에 대한 상당한 논쟁과 이슈에도 불구하고, 관련 국내 선행연구는 극소수에 불과한 것으로 확인되었다. 이마저도 경찰의 특정시점 최대인원 집계방식과 집회시위 주최자의 연인원 집계방식의 장단점을 도출하고 비교하는 정도에 그치고 있었고, 아쉽게 국외의 학술논문이나 연구에 대한 분석 부분은 전혀 찾아볼 수 없었다. 이에 본 학술논문은 "외국에서는 집회시위 인원 추산방식에 대한 어떠한 연구가 존재할까? 특정시점 최대인원방식과 연인원 누적 집계방식 외에 다른 세부 방법론은 존재하지 않는 것일까? 만약 존재한다고 한다면, 어떠한 세부 방법론이 제시되어 있을까?"라는 연구문제를 도출하였고, 이에 대한 해답을 찾기 위하여 참가인원 추산방법에 대한 해외 학술논문 및 연구결과를 분석해보았다. 이러한 분석을 바탕으로, 본 연구에서는 해외에서 연구된 참가인원 추산방식을 크게 ① 단위면적당 인구밀도 활용모델, ② 행진인원 추산모델, ③ 전자기술기반 이미지 비활용 추산모델 등, 세 가지 모델로 분류해보았고, 나아가 각각의 모델에 속하는 세부 연구결과도 요약·제시해보았다. 이를 통하여 마지막으로, 우리의 집회시위 참가인원 추산방식에 대한 개괄적인 정책 시사점 내지 향후 추진되어야 할 연구 방향성도 도출하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.17-20
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• 2021

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.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.122-129
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• 2020

전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.612-623
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• 2022

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.24-34
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• 2021

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 유동인구 데이터를 활용하는 일반 수요자(비전문가)의 관점에서 유동인구 계측 시스템에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다. 구체적으로는 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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.205-211
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• 2022

Performing the rituals of Hajj and Umrah is an obligation of Allah Almighty to all Muslims from all over the world. Millions of Muslims visit the holy mosques in Makkah every year to perform Hajj and Umrah. One of the most important pillars in Performing Hajj/Umrah is Tawaf and Sa'ay. Tawaf finished by seven rounds around the holy house (Al-Kabaa) and Sa'ay is also seven runs between As-Safa and Al-Marwa. Counting/knowing the number of runs during Tawaf/Sa'ay is one of the difficulties that many pilgrims face. The pilgrim's confusing for counting (Tawaf/Sa'ay) rounds finished at a specific time leads pilgrims to stay more time in Mataff bowl or Masa'a run causing stampedes and more crowded as well as losing the desired time for prayers to get closer to Almighty Allah in this holy place. These issues can be solved using effective crowd management systems for Tawaf/Sa'ay pillars, which is the topic of this research paper. While smart devices and their applications are gaining popularity in helping pilgrims for performing Hajj/Umrah activities efficiently, little has been dedicated for solving these issues. We present an autonomous Mobile-based framework for guiding pilgrims during Tawaf/Sa'ay pillars with the aid of GPS for points tracking and rounds counting. This framework is specially designed to prevent and manage stampedes during Tawaf/Sa'ay pillars, by helping pilgrims automatically counting the rounds during Tawaf/Sa'ay with supported Supplications (in written/audio form with different languages) from the Quran and Sunna'a.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.26-29
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• 2013

군중의 혼잡한 정도를 추정하기 위해서는 텍스처 기반의 방법을 이용하거나 움직임을 검출하여 혼잡한 정도를 추정한다. 본 논문에서는 이 두 가지를 혼합한 방법을 제안한다. 또한 ROI 영역을 설정하여 영역내의 혼잡한 정도의 기준을 명확히 하였으며, 특징 정규화를 통하여 카메라 각도 변화의 오차를 줄이고자 하였다. 이 시스템을 DSP에 탑재하여 임베디드 기반의 실시간 시스템을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.111-112
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• 2023

학교, 대형 쇼핑몰, 공항 등과 같은 큰 실내 공간에서는 군중의 동선과 밀도를 파악하고 관리하는 것은 안전사고와 연관되어 있어 매우 중요하다. 와이파이 센싱은 기존에 존재하던 CCTV 카메라나 센서를 활용한 혼잡도 관리보다 효율적이고 정확한 방식으로 추정하는 데 도움이 되며, 설치 및 유지보수 측면에서도 효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 군중 수를 추정하기 위해 딥 러닝을 이용한 무선랜 신호 분석 기법을 제안한다. 송수신기가 같은 공간에 위치했던 기존 연구들과는 달리 본 논문에서는 송신기와 수신기가 서로 다른 공간에 배치된 환경에서도 무선랜 수신 신호를 통해 다른 공간의 군중 수를 정확히 예측할 수 있다는 것을 실험으로 검증하였다.