연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.
재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.
최근 통로를 지나가는 사람을 계수하거나 특정 공간 내 사람이 몇 명 있는지를 계수하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 기존의 인원 계수 시스템은 기둥 혹은 벽 주변에만 설치 가능한 적외선, 초음파, 카메라 등을 이용하여 인원을 계수하였다. 적외선, 초음파의 경우, 가격은 싸지만 다수의 보행자가 동시에 들어오는 상황이 발생할 경우 출입을 감지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 압전 센서를 이용하여 센서매트를 설계하였다. 또한, 보행자의 진행방향을 파악하고, 방향에 따라 인원을 계수할 수 있는 시스템을 구현하였다. 센서 매트는 보행자가 센서 매트 위로 걸어 갈 때 센서에 감지된 압력과 시간을 통해 방향성을 파악하고 지나가는 보행자의 수를 파악하여 준다.
대부분의 공사현장에서는 작업환경의 위험요소로 인해 안전사고가 빈번히 발생하고 작업자의 작업 위치와 작업 진척도가 정확히 파악되지 못하여 공사 일정에 차질이 발행하며 이로 인해 많은 손실이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공사 현장에서 작업 인원의 위치를 정확히 파악하여 실간으로 인원 현황 및 작업 현황에 대한 정보를 RFID 기반 개인 휴대 단말기를 통해 서비스 될 수 있도록 위치기반작업인원 현황 정보 제공용 RFID 휴대 단말기 및 능동형 태그, RFID 무선 리더를 설계한다. 또한 차량 및 위험 지역으로부터 작업인원의 사고를 예방할 수 있는 작업인원 접근 모니터링 및 작업 인원의 실시간 작업위치 관리를 위한 응용 시스템을 설계한다.
현대의 건축공사는 고층화 추세에 따라 반복공정의 수가 증가하고, 마감공사에서의 관련 공종 수가 증가하여 작업연속성에 대한 계획 및 공사관리가 중요하게 인식되고 있다. 이러한 마감공사의 합리적 운용을 위해 작업구역의 분할과 각 작업을 일정한 리듬으로 반복되도록 함에 따라 공정의 개선을 이루고자하는 기법 중의 하나가 택트공정관리 기법이다. 택트공정관리에서는 작업구역의 출역인원 파악으로 현재의 공정 진행률을 측정하는데, 작업의 특성을 고려하지 않은 작업구역 분할 체계는 출역인원의 정확한 파악을 저해하는 요소로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 사례조사 및 현장 인터뷰를 통하여 현재 작업구역 분할 체계와 맞지 않는 공종을 파악하고, 작업의 특성을 고려한 작업구역 분할 체계를 제시하였다.
현대인의 실생활은 무수히 많은 사물간의 데이터를 주고받을 수 있는 연결고리로 이루어져 있다. 이러한 연결고리 속에서 우리는 IoT(Information of Things), 즉 사물인터넷을 쉽게 경험할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사물인터넷의 활용으로 인한 차량 내 각 시트에 무게를 측정할 수 있는 하드웨어 시스템 및 안전벨트 연결 확인 하드웨어 시스템을 부착하여, 차량 내 탑승인원을 파악하고 그에 대한 할인 시스템을 개발하여 차량감소 효과로 인한 주차공간 확보 및 대기오염으로부터 청정효과를 기대할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 캠퍼스환경에서 에너지 절약을 위해 조명 및 공조기기의 최적제어 시스템 개발에 대한 연구이다. 본 연구를 통해 개발 된 제어 시스템의 경우 모션센서와 영상처리를 통해 출입 인원수 파악과 온/습도에 대한 정보로 조명과 에어컨을 제어한다. 또한 데이터 통합 모니터링과 제어 신호에 따른 명령 수행 기능을 통해 제어한 결과들로 에너지 절약을 가능하도록 하였다.
현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.
교통 혼잡 증가와 사고 발생, 환경오염 등의 문제 해결 방안으로 대중교통으로의 수요 유도를 고려할 수 있다. 하지만 도시철도는 대중교통의 또 다른 수단인 버스와 비교하여 볼 때 정시성 및 대량수송 등의 장점을 갖고있음에도 불구하고 막대한 초기투자비용과 부채의 상환 등으로 인한 적자 상태는 도시철도 서비스의 질을 향상시키기 위하여 해결해야 할 과제로 남아있다. 비용함수의 작성은 효율성 있는 사업의 운영을 위한 한 방법으로, 사업의 운영상태를 파악하고 해결점을 모색할 수 있는 수단이 된다. 열차운행비용함수는 수송인원, 수송수입 등과 같이 열차운행으로 인해 산출된 결과(실적변수)와 열차 운행에 투입된 총비용간의 관계를 함수로 표현한 것으로, 함수 작성을 통해 도시철도 산업의 비용구조 뿐만 아니라, 도시철도 서비스로 인한 실적과 소요된 총비용간의 관계를 파악할 수 있게 된다. 본 연구에서는 그 동안 체계적인 접근이 이루어지지 알았던 서울, 인천, 부산, 대구의 도시철도 운행비용함수를 정립하여 각 기관의 운행비용의 단위비용을 파악하고 규모의 경제 존재 여부를 확인하였다. 총비용발생에 영향을 미치는 실적변수로는 수송인원과 노선-km, 열차-km, 그리고 전체수입을 고려하였다. 각 기관의 운행비용함수를 정립하여 단위비용을 산출한 결과 수송인원 및 전체수입의 단위비용은 서울지하철공사가, 노선-km 및 열차-천km는 서울도시철도공사가 가장 낮은 것으로 나타났으며, 각 기관 모두에서 열차-천km에 대한 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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