• PNF and Movement
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• 제7권4호
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• pp.31-36
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• 2009

Many daily activities require people to complete a motor task while walking. Substantial gait decrements during simultaneous attention to a variety of cognitive tasks have been shown by a group of severely injured neurological patients of mixed etiology. And previous studies have shown that the attentional load of a walking-associated task increased with its level of difficulty. The purpose of this study was to analyze subjects' gait changes are affected by the effects of arithmetic task difficulty and performance level. Participants performed a walking task alone, three different Arithmetic tasks while seated, and among them, two kinds of the simillar Arithmetic tasks in combination with walking. Reaction time and accuracy were recorded for two of the Arithmetic tasks. The mean values of the gait were measured using a Timed Up and Go test among 11 with post-stroke patients while walking with and without forward counting (WFC) and backward counting(WBC).There was significant Arithmetic Task Difficulty level between the 10-forward counting task condition(FC) and the 10-backward counting task condition(BC)(p=0.008). The mean values of T.U.G time were significantly higher under backward counting dual-task condition than during a simple walking task(p=0.009) and WFC(p=0.009). The change in T.U.G time during WFC was higher when compared with the change during a simple walking, but there was no significant difference (p=0.246). This study suggesting that a high interference could be linked with a high level of difficulty, whereas adaptive task enabled participants to perfectly share their attention between two concurrent tasks. Future research should determine whether dual task training can reduce gait decrements in dual task situations in people after stroke. And the dual-task-based exercise program is feasible and beneficial for improving walking ability in subjects with stroke.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.417-418
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• 2014

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1023-1024
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• 2008

This paper proposes a pedestrian counting system using line laser. By using a line laser and IR filter, the shapes of pedestrians are easily obtained without complex preprocessing. Also, the directions of pedestrians were able to distinguish by employing gradient information. In the experiment, the proposed method successfully counted the number of people with accuracy of about 97% and with processing time of 24ms per frame.

• 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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.53-59
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• 2017

본 논문은 대형할인점에 대한 재실자밀도 예측을 통하여 현행 기준의 적합성을 검증하는 연구로서, PCS (People Counting System)을 이용한 실측조사와 내부자료조사를 수행하여 전국의 대형할인점에 대한 재실인원 및 95% 신뢰구간을 도출하였다. 실측조사의 결과, 최대재실인원이 발생되는 시각은 16~18시로 나타났으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대재실인원이 나타났다. 최대재실인원의 결과는 판매건수에 의한 내부자료와의 관계를 통해 회귀식을 도출할 수 있었으며, 이 식은 선행연구를 통해 검증하였다. 이러한 과정에 따라 50개의 대형할인점의 내부자료를 분석하였다. 그 결과 95% 신뢰구간은 $2.7{\sim}2.9m^2/pers.$ 으로 도출되었고, 국내외 기준과 비교했을 때 오차는 크지 않았다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 측면을 고려하여 대형할인점의 재실자밀도 기준을 $2.7m^2/pers.$ 로 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.195-198
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• 2003

Monitoring and analyzing people in video images are important and attract attention from many researchers in computer vision field. In this paper, we propose a new technique by which people overlapped one another in an image can be extracted and counted. After extracting moving people from video images as foreground, their heads are searched by Hough Transform inside the foreground. Since heads are comparatively stable in spite of motion in video images, semicircles along the head tops can be important features to be found in an edge map. In our experiment, the technique successfully separated people who existed at the same vertical positions, which was Impossible by existing techniques. Meanwhile, it showed high dependency on edge information and false results were obtained when the rather were rather incomplete.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권4호
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• pp.211-215
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• 2015

원자력사고 등의 방사선비상시 환경으로 누출된 방사성물질은 일반인의 내부피폭을 야기할 수 있다. 특히 감마선 방출핵종의 내부피폭의 경우 전신계수기가 널리 사용되지만 현장에서 신속히 내부피폭을 분류하는 용도로는 부적합하다. 본 연구에서는 휴대용 감마스펙트로메터를 비상시 내부피폭 신속분류에 적용하기 위하여 몬테카를로 전산모사 방법을 이용하여 NaI 검출기의 계측효율을 BOMAB 팬텀의 크기별로 평가하였다. 두 가지 측정 지오메트리에서 계측효율을 비교한 결과 앉은 모델에서의 계측효율이 서 있는 모델에 비해 약 1.1배 높은 계측효율을 나타내었다. 하지만 측정 지오메트리에 의한 계측효율 차이보다 신체크기에 따른 계측효율 차이가 크게 발생하는 것을 확인하였다. 특히 신체크기가 작은 4세 팬텀의 경우 표준남성과 비교하면 약 2.4~3.1배의 높은 계측효율을 나타내어 신체크기가 상이한 일반인을 대상으로 내부피폭을 모니터링할 경우 반드시 계측효율에 대한 고려가 필요한 것으로 확인되었다.

• 센서학회지
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• 제11권1호
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• pp.28-38
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• 2002

비디오 센서에 의한 감시 및 관측(VSAM)에 있어 사람은 중요하면서도 해석하기 어려운 목표이다. 본 논문에서는 연속 영상에서 자동으로 사람을 추적하거나 행위를 해석하는 작업에 선행하는 절차로서, 그 수를 계측하는 방법에 대해 다룬다. 정적인 비디오 카메라의 영상에서 사람만을 추출해낸 이진 영상을 얻고, 최상위 화소만을 연결한 선에서 지역최소점을 근거로 사람군을 나눈다. 이와 같이 나누어진 각 영역의 특성은 군내에서의 사람들의 상대적 위치에 따라 변화하게 되며, 이를 구분하기 위하여 완전 가림, 부분적 가림, 완전 분리된 개인, 오분리의 4가지 상태를 정의하였다. 연속적인 영상에서 나누어진 영역들의 상태가 변화하여가는 과정을 분석하여 관측 지역내 사람의 수를 추정하였으며, 이의 유용성을 실제 실험을 통하여 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.