• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.215-217
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• 2021

본 논문은 3D 공간에서 사용자를 추출한 뒤, 체적 정보 분석을 통한 3D 스켈레톤(skeleton) 분석 과정을 통해 정확도 높은 다수 사용자의 위치 추적 기술에 대해 연구하였다. 이를 위하여 YOLO(You Only Look Once)를 활용하여 실시간으로 객체를 검출(Real-Time Object Detection)한 뒤 Google의 Mediapipe를 활용해 스켈레톤 추출, 스켈레톤 정규화(normalization)를 통한 스켈레톤의 크기 및 상대적 비율 계산, RGB 영상 스케일링(Scaling) 후 주요 마디 인접 영역의 RGB 색상 정보를 추출하는 방법을 통해 정확도가 개선된 높은 성능의 다중 사용자 추적 기술을 연구하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.