본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.
본 논문은 북한의 국립중앙도서관에서 편찬하여 1964년에 발행한 군중 도서관용 '도서 분류표'에 대한 연구이다. 이는 북한에서 표준분류표로 사용되고 있는 대표적인 문헌분류표로서 그 중요성이 인정된다. 그래서 이에 대한 내용적 분석연구이다. '도서 분류표'의 입수가 그 동안 불가능한 관계로 남한에서는 전혀 연구되어진 바가 없다. 이 '도서 분류표'의 연구는 처녀림에 해당된다. 군중도서관용 북한의 '도서 분류표'를 분석대상으로 하여 분류의 원칙, 학문의 분류 그리고 기호법의 원칙과 보조 기호법들을 중점적으로 연구하여 그 분류법의 특성을 규명하고자 하였으며, 또한 북한의 문헌분류표가 남한에 전혀 소개되지 못한 점을 감안하여 처음으로 소개하는 데에도 의의가 있다. 그리고 이 분류표에 나타난 주제를 기반으로 북한의 학문적 발전 분화과정도 규명하였다. 또한 이것은 차후 문헌분류법에 있어서도 남북의 통일을 대비한 시도이기도 하다.
한 때 세계 7위의 규모를 자랑하던 한진해운 파산 원인을 두고 대부분의 학자와 언론은 경영의 실패나 CEO 리스크로 바라보았다. 그러나 이 연구에서는 한진해운을 파산하게 한 원인을 행동경제학 관점에서 선박 투자의 군중집단행동에 있다고 바라보았고, 이 군중집단행동이 생기게 된 배경으로 우리 정부의 유연하지 못한 선대 확충 정책이 있었음을 지적하였다. 요컨대 한진해운 파산 원인은 호황기 선박 매입에 있었고 호항기 선박 매입의 근본 원인으로 '타인을 행동을 쫓아서 행동해야만 안심을 하는 군중집단행동'을 지적하였다. 또한, 우리 정부가 설정한 '해운경쟁력 = 선대 규모'라는 목표를 달성하기 위해 불황기와 심지어 호황기에도 선박 매입을 유도하는 정책을 펼쳤고, 이 정책이 시장으로 하여금 '지금 선박을 사도 좋은 시기'라는 신호를 주었음을 지적할 수 있다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
This study is to categorize the loading of multiple persons on a vertical building elements into three types to test the size of crowd pressure under each loading patterns. The loading patterns is divided under the combination of loading method and loading persons. The loading method is categorized into the method of instantaneous loading of hand on a force plate and the method of continuous loading. The loading persons has been composed of 1~5 persons under the loading patterns. The loading patterns is also divided into lateral loading, longitudinal loading, and agglomeration loading. The subject group has been composed of 12 males in 20s. The load measurement device(size 1800×600×36mm, capacity 20kN, rigidity 28kN/cm) has been designed and manufactured directly. To eliminate the difference of individual, the size of crowd pressure has been converted into the strength to weight ratio (maximum load/weight) for computation. The strength to weight ratio in lateral loading was about 0.91 under instantaneous loading and about 0.47 under continuous loading. The strength to weight ratio in longitudinal loading was about 0.65 under instantaneous loading and about 0.36 under continuous loading. The strength to weight ratio in agglomeration loading was about 0.65 under instantaneous loading and about 0.36 under continuous loading.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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