• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.41-42
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• 2023

인구 밀집도가 높은 곳에서의 안전사고 대응과 이에 대한 예방을 위한 기술 및 해결 방안의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위한 기존의 기술들은 지능형 CCTV 기반의 경고 알림을 울리는 방식과 스마트폰의 신호를 수집하여 유동인구를 측정하는 기술 등이 사용되고 있다. 그러나 군중 밀집 사고의 원인인 병목현상과 군중 난류 현상까지 대응하지는 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV로부터 수집된 영상 정보만으로 딥러닝 영상인식 기술을 이용하여 병목현상이 일어나기 쉬운 출입구의 유·출입 인구 카운팅과 광장의 밀집도 분석을 디지털 트윈 기반으로 실시하고 이를 통해 위험 상황 발생 시 출입구의 통제와 대피를 위한 안내가 가능한 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 유동 인구가 많고 인구의 급격한 밀집으로 인해 발생할 수 있는 안전사고의 예방과 이를 해결하기 위한 통제 및 안내를 위한 대처 방법으로 활용할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.10
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• pp.415-420
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• 2020

Crowd flows occur in metropolitan railway transit stations, terminals, multiple buildings, and stadiums and are important in ensuring the safety as well as smooth flow of pedestrians in these facilities. In this study, the author developed a new computational analysis method for crowd flow dynamics and applied it to models of transit connecting paths. Using the analysis method, the potential value of the exit was assigned the smallest value, and the potential value of the surrounding grids gradually increased to form the overall potential map. A pathline map was then constructed by determining the direction vector from the grid with large potential value to the grid and small potential. These pathlines indicate basic routes of passenger flow. In all models of the analysis object, the pedestrians did not move to the first predicted shortest path but instead moved using alternative paths that changed depending on the situation. Even in bottlenecks in which pedestrians in both directions encountered each other, walking became much smoother if the entry time difference was dispersed. The results of the analysis show that a method for reducing congestion could be developed through software analysis such as passenger flow analysis without requiring hardware improvement work at the railway station.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.04a
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• pp.179-184
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• 2010

성능 위주 피난 설계에 있어서 요구피난시간(RSET)을 위한 Simulex 등 피난 시뮬레이션 툴이 사용하고 있는 근본적인 데이터베이스, 즉, 시설 및 군중 조건에 따른 이동 변수, 최대 비유동률(Maximum Specific Flows) 및 경계폭(Boundary Layer Width)을 살펴보고, 트래픽 방정식(Traffic Equation)을 통한 계산 사례 즉, 피난자의 이동 속도 계산 사례, 최소 피난 시간 계산 사례 및 총 유동 용량(Flow Capacity) 수식과 계산 사례를 살펴본다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.15 no.4
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• pp.30-39
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• 2016

There have been many cases of deaths from crushing caused by dense crowds. Numerous studies about pedestrian flow have performed various simulations, but the experimental data to prove the simulations are still not enough. In this paper, the evacuation of pedestrians for proving pedestrian flow simulation is observed. Due to the possibility of real casualties, it is difficult to experiment with humans directly. Therefore, ten C57BL/6NCrSIc mice have been used. It is assumed that C57BL/6NCrSIc mice act like humans in panic situations. Electrical Stimulus Experiments on mice are conducted for exits with various angles. ICY software is applied in this paper. As a result, the mice escape fast at a proper angle of 45 to 60 degrees.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.71-73
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• 2014

본 논문에서는 지하철 내의 인구밀집도 파악을 통한 승객의 이용 편의성을 극대화하고, 군중밀도가 높은 지하철 구간의 경우 고른 인구분포 측정을 통한 승객의 편의성을 극대화하는 플랫폼 및 모바일 앱을 제안한다. 제안하는 시스템으로 기존의 지하철 역내에 설치된 CCTV에 모션벡터 영상처리와 RFID 기술을 결합한 Hybrid CDE로 구성되며, Size-Filtering을 통해서 재검출 과정을 거친다. 이러한 결과 값은 전동차 각 구간의 인구밀집도 정보를 정확히 측정 할 수 있다. 또한 결과 값을 바탕으로 효율적인 인구 유동을 유도할 수 있으며 정보 소외 계층 및 사회적 약자 등, 승객을 안전하게 보호할 수 있는 환경을 조성한다. 시스템 관리자는 학습기능 알고리즘을 통해서 오차 범위를 최소화한 플랫폼 설계를 통해 실시간 모니터링 함으로써 정보 습득 및 제공면에서도 새로운 시스템 설계 제안이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.914-915
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• 2023

COVID-19 대유행 및 이태원 압사 사고로 인해 안전 관점의 인구 밀집에 관심이 높아졌으며, 기존 CCTV를 통한 단순 관찰방식을 넘어 유동 인구의 흐름까지 예측한 인구 밀집도 파악이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 관찰방식 공공데이터 CCTV에 컴퓨터 비전(CV) 및 다중 객체 추적(MOT) 기술을 추가 적용하여 사용자 중심(시각, 장소)의 유동 인구수와 인구 밀집 지역을 파악할 수 있는 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 시민들은 안전한 환경에서 인구 밀집에 관련된 사고로부터 보호받을 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.4
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• pp.612-623
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• 2022

Estimation of the presence of people in real time is extremely useful for businesses in providing better services. Many companies and researchers have attempted various researches in order to count the number of floating population in a specific space. Recently, as part of smart cities and digital twins, commercialization of measuring floating populations using Wi-Fi signals has become active in the public and private sectors. In this paper we present a method of estimating the floating population based on MAC-address values collected from smartphones. By distinguishing Real MAC-address and Random MAC-address values, we compare the estimated number of smartphone devices and the actual number of people caught on CCTV screens to evaluate the accuracy of the proposed method. And it appeared to have a similar correlation between the two datas. As a result, we present a method of estimating the floating population based on analyzing Wi-Fi Probe Requests.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.20 no.3
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• pp.8-15
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• 2021

Despite advances in technology, crushing accidents still occur during emergency evacuations of crowded public spaces. To prevent crushing accidents, it is necessary to understand the flow of pedestrians during evacuation scenarios through experiments. Since experiments with humans can generate real accidents, we performed experiments on rodents to approximate human behavior. To trigger an emergency evacuation response, we applied electrical stimulation to the feet of the rodents. Although electrical stimulation has been applied to mice in many experiments, studies on the intensity and pattern of electric stimulation required to evoke a rapid evacuation response in mice is still lacking. In this study, we experimentally investigated how the evacuation flow of mice changes according to the amplitude, event, and duration of electric stimulation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.6
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• pp.469-474
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• 2018

As urban population increases, research on urban environmental noise is getting more attention. In this study, we classify the abnormal noise occurring in traffic situation by using a deep learning algorithm which shows high performance in recent environmental noise classification studies. Specifically, we classify the four classes of tire skidding sounds, car crash sounds, car horn sounds, and normal sounds using convolutional neural networks. In addition, we add three environmental noises, including rain, wind and crowd noises, to our training data so that the classification model is more robust in real traffic situation with environmental noises. Experimental results show that the proposed traffic sound classification model achieves better performance than the existing algorithms, particularly under harsh conditions with environmental noises.