Journal of Integrative Natural Science (통합자연과학논문집)

The Basic Science Institute Chosun University (조선대학교 기초과학연구원)
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Indoor Pedestrian Detection-Counting and Analysis-Prediction Techniques for Multi-Complex Building

다중이용시설 이용자수 감지계수 및 분석예측 기술 개발

  • Jang, Bongseog (Department of Multimedia Engineering Graduate School, Mokpo University)
  • 장봉석 (목포대학교 공과대학 정보보호학과)
  • Received : 2022.06.20
  • Accepted : 2022.06.24
  • Published : 2022.06.30
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Abstract

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.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 한국건설기술연구원 지원(2018~2021년)으로 수행된 연구입니다. 감지계수 장치는 아이데이터(주) 주관으로 제작되고 실험되었고, 시계열 예측프로그램은 오행언 연구원이 수행하였습니다.

References

  1. 공공데이터포털, 서울특별시 유동인구 현황, data.go.kr/dataset
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  4. Mao, J., Ryan, G., "Interpreting Machine Learning Models for Room Temperature Prediction in Non-domestic Buildings", arXiv:2111.13760, 2021