• 한국환경보건학회지
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• 제41권5호
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• pp.299-304
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• 2015

Objectives: A people-counting system measures real-time occupancy through motion detection. Accurate people-counting can be used to calculate suitable ventilation demands. This study determined the optimum motion threshold for a people-counting system. Methods: In a closed room with two occupants moving constantly, different thresholds were tested for the accuracy of a people-counting system. The experiments were conducted at 150, 300, 450 and 600 lux. These levels of brightness included the illumination levels of most public indoor areas. The experiments were repeated with three types of clothing coloration. Results: Overall, a threshold of 16 provided the lowest mean error percentage for the people-counting system. Brightness and clothing color did not have a significant impact on the results. Conclusion: A people-counting system could be used with threshold of 16 for most indoor environments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.35-40
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• 2021

대부분의 비즈니스에서는 고객의 움직임에 대한 의미 있는 정보를 얻어낼 수 있는 유동인구 계측 데이터가 매우 중요하게 작용한다. 슈퍼마켓의 경우, 손님들의 수에 따라 계산대 수를 늘리거나 줄일 수 있다. 스마트 빌딩 또한, 각 객실의 수용 인원에 따라 냉난방 시스템을 제어하는 스마트 컨트롤러 같이 다양하게 적용될 수 있다. 카메라 기반 유동인구 계측 시스템과 같이 첨단 기술을 활용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수도 있지만, 가격이 비싸고, 현장 설치가 어려우며, 사생활 침해의 문제가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 특정 통로 혹은 IR 적외선 센서가 설치된 출입구의 유동인구 계측 방법을 제시한다. 나아가, 사람과 다른 물체를 구분하여 인식하는 방법을 제시하는데, 해당 솔루션은 저렴하고, 설치가 간편하며, 무엇보다 실시간 계측이 가능하다. 우리의 유동인구 계측 솔루션은 약 95%의 정확도를 보이고 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.39-46
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• 2024

In this paper, we propose an efficient method for estimating the number of people and their locations using multiple IR-UWB radar sensors. Using three IR-UWB radar sensors in the indoor space, the measured signal from the target is processed to remove the clutter using rejection methods. Then, to further remove the clutter and to determine the presence of the human, the time-frequency image representing the micro-Doppler is obtained and classified by a convolutional neural network. Finally, the system finds the number of human objects and estimates each position in a two-dimensional space. In experiments using the measured data, the system successfully estimated the location and number of individuals with a high accuracy ≈ 88.68 %.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제6권3호
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• pp.123-129
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• 2010

As the indoor activity increases in recent years, the indoor air quality becomes more important. One of the major contaminants in office space is the copy machines and the laser based printers. These devices usually emit nano-particles and chemical species that may give some health effect. The amount of particles generated by the printers and copy machines depend on printer models, printing speed, toners, papers, humidity and so on. To evaluate the emission rate of nano-particles from Laser Printers, the mass concentration measurement method has been used (BAM, 2004). However, the mass concentration measurement method for nano-particles is tedious and time consuming. Therefore, for the development of a new nano-particle counting method, the nano-particle emission characteristics and size distributions are evaluated.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.28-37
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• 2019

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.935-941
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• 2020

사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 통합자연과학논문집
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• 제15권2호
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• pp.73-81
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• 2022

본 연구는 다중이용시설 이용자들의 쾌적함과 안전 그리고 시설내부 에너지 사용량의 최적 절감을 위하여 이용자수를 분석예측한 정보에 따른 공기질품질제어시스템 운영을 통해 국민 중심의 안전하고 쾌적한 서비스를 제공할 필요로 수행되었다. 이를 위하여 실내유동인구수를 카운팅하는 로컬시스템을 제작하고 수집된 유동인구 카운팅 정보를 시계열 모델링을 기반으로 분석예측하는 연구를 진행하였다. 개발된 시스템 성능평가 결과 유동인구 카운팅시스템은 95% 이상 정확도를 보여주었고, 예측시스템은 83~95% 정확도를 확보하였다. 본 연구결과 개발된 시스템은 다중이용시설에 즉시 적용가능하며 향후 남녀노소 인식을 진행하고 이를 예측한 정보에 의한 보다 다양한 서비스 개발을 추진할 계획이다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권6호
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• pp.588-595
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• 2006

본 연구는 서울지역 지하철역 실내 공기 중 라돈분포를 조사하여 그 발생원을 추적 확인하기 위하여 수행되었다. 1998년부터 2004년까지 232개 역사를 대상으로 알파비적검출기를 사용하여 실내 공기 중 장기라돈을 측정하였으며 지하수중 라돈농도는 알파입자계수법에 의하여 측정하였다. 라돈의 주 발생원을 추적하기 위하여 8개 역사를 선정하여 각 역사의 승강장과 인접터널에 대한 공기 중 라돈농도를 조사하였다. 전체역사에 대한 라돈농도 분석결과 기하평균 및 산술평균은 각각 $1.40{\pm}1.94pCi/L,\;1.65{\pm}1.07$였으며, 승강장과 매표소의 기하평균은 각각 $1.54{\pm}1.96pCi/L,\;1.23{\pm}1.88pCi/L$로 승강장에서의 라돈농도가 매표소의 농도보다 더 높게 나타났다. 지질구조와 지하역사의 라돈분포는 밀접한 상관성을 보였으며 터널내부와 지하수중의 라돈농도는 역사 승강장의 라돈농도에 크게 영향을 미치고 있었다. 또한 역사의 승강장이 위치하고 있는 깊이 정도에 따라 라돈농도의 차이를 보였다(p<0.05).

• 한국패류학회지
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• 제21권1호
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• pp.19-24
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• 2005

This study was undertaken with the intent to describe the influence of water temperature and food concentration on the filtration rates of the Asiatic clam, Corbicula fluminea. The clams were collected at Lake Geumho near Yeongsan river, during March 2001. Food organism, Scenedesmus sp. (KMCC FC-34), was indoor-cultured in f/2 medium, and was used to measure the filtration rate of the clams. Filtration rate of the clams was measured by indirect method. Cell concentrations of food organisms were determined by direct counting cells using the hemacytometer under the light microscope. The filtration rate of the clams increased with water temperature up to circa $25^{\circ}C$. Above this temperature, the filtration rate decreased rapidly. The minimal filtration rate of the clams was recorded at $5^{\circ}C$. Thermal coefficient, $Q_10$ values at low temperature range were much higher than those at high temperature range. These results indicate the asiatic clam is more sensitive in cold water like most of marine bivalves. There was a strong reversed correlation between filtration rate and food concentration. Filtration rate of the clams was reduced as food concentration was increased.