• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.69-75
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• 2014

기존의 피플 카운팅 시스템(People Counting System)은 주로 오버헤드(Overhead) 시점에 설치된 단일 카메라를 활용하기 때문에, 겹침 및 가림 현상과 일정 크기 이상의 소지품, 급격한 조명 변화와 같은 외부 환경적 요인들로 인해 객체 인식에 장애가 발생하고, 다양한 환경에서 카운팅을 수행하기에 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 단일 시점 피플 카운팅 시스템의 인식 장애 개선 및 외부 환경적 요인들에 보다 강인하게 카운팅할 수 있도록, 오버헤드 및 전면 시점에 두 개의 깊이 카메라를 활용하는 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 오버헤드 영상 처리, 전면 영상 처리, 동일 객체 판별, 얼굴 나이 그룹 분류, 입퇴장 카운팅의 총 5가지 처리를 통해 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅을 수행한다. 제안 시스템을 C++, OpenCV 및 Kinect SDK를 기반으로 구현하여, 나이 그룹별로 10명씩 총 40명을 대상으로 피플 카운팅 성능과 나이 그룹 분류 성능을 각각 평가하였다. 성능 평가 결과는 피플 카운팅에서 약 98%의 정확도를 나타냈고, 나이 그룹 분류는 약 74.23%의 정확도를 보였다.

• 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.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.239-242
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• 2017

This paper proposes a low-cost method for counting people based on blob detection and blob tracking. Here background subtraction is used to detected blob and then the blob is classified with its width and height to specify that the blob is a person. In this system we first define the area of entry and exit point in the video frame. The counting of people starts when midpoint of the people blob crosses the defined point. Finally, total number of people entry and exit from the place is displayed. Experiment result of this proposed system has high accuracy in real-time performance.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.172-174
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• 2009

This paper describes an implementation method for the 'People Counting System' which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system proposes the method of improving performances by compensating weakness of existing algorithm. For increasing effect of detection, this system uses Single Gaussian Background Modeling which is more robust at noise and has adaptiveness. It minimizes unnecessarily detected area that is a limitation of the detecting method by using the background differences. And this system prevents additional detecting problems by removing shadow. Also, This system solves the problems of segmentation and union of people by using a new method. This method can work appropriately, if the angle of camera would not strictly vertical or the direction of shadow were lopsided. Also, by using integration System, it can solve a number of special cases as many as possible. For example, if the system fails to tracking, it will detect the object again and will make it possible to count moving people.

• 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.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1973-1978
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• 2011

The almost existing automated pedestrian systems are not well suited to the task of counting pedestrians in outdoor environments, and little is known about their effectiveness and accuracy. In this paper, we proposed a system to count pedestrians in crowds from a outdoor camera. And we describes pedestrian counting which detects and count moving people based pixel counting. This method is intended to estimates the number of people in outdoor environment.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.493-505
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• 2016

컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1361-1368
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• 2020

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.