대부분의 비즈니스에서는 고객의 움직임에 대한 의미 있는 정보를 얻어낼 수 있는 유동인구 계측 데이터가 매우 중요하게 작용한다. 슈퍼마켓의 경우, 손님들의 수에 따라 계산대 수를 늘리거나 줄일 수 있다. 스마트 빌딩 또한, 각 객실의 수용 인원에 따라 냉난방 시스템을 제어하는 스마트 컨트롤러 같이 다양하게 적용될 수 있다. 카메라 기반 유동인구 계측 시스템과 같이 첨단 기술을 활용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수도 있지만, 가격이 비싸고, 현장 설치가 어려우며, 사생활 침해의 문제가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 특정 통로 혹은 IR 적외선 센서가 설치된 출입구의 유동인구 계측 방법을 제시한다. 나아가, 사람과 다른 물체를 구분하여 인식하는 방법을 제시하는데, 해당 솔루션은 저렴하고, 설치가 간편하며, 무엇보다 실시간 계측이 가능하다. 우리의 유동인구 계측 솔루션은 약 95%의 정확도를 보이고 있다.
본 논문은 대형할인점에 대한 재실자밀도 예측을 통하여 현행 기준의 적합성을 검증하는 연구로서, PCS (People Counting System)을 이용한 실측조사와 내부자료조사를 수행하여 전국의 대형할인점에 대한 재실인원 및 95% 신뢰구간을 도출하였다. 실측조사의 결과, 최대재실인원이 발생되는 시각은 16~18시로 나타났으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대재실인원이 나타났다. 최대재실인원의 결과는 판매건수에 의한 내부자료와의 관계를 통해 회귀식을 도출할 수 있었으며, 이 식은 선행연구를 통해 검증하였다. 이러한 과정에 따라 50개의 대형할인점의 내부자료를 분석하였다. 그 결과 95% 신뢰구간은 $2.7{\sim}2.9m^2/pers.$ 으로 도출되었고, 국내외 기준과 비교했을 때 오차는 크지 않았다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 측면을 고려하여 대형할인점의 재실자밀도 기준을 $2.7m^2/pers.$ 로 제안하였다.
Objectives: A people-counting system measures real-time occupancy through motion detection. Accurate people-counting can be used to calculate suitable ventilation demands. This study determined the optimum motion threshold for a people-counting system. Methods: In a closed room with two occupants moving constantly, different thresholds were tested for the accuracy of a people-counting system. The experiments were conducted at 150, 300, 450 and 600 lux. These levels of brightness included the illumination levels of most public indoor areas. The experiments were repeated with three types of clothing coloration. Results: Overall, a threshold of 16 provided the lowest mean error percentage for the people-counting system. Brightness and clothing color did not have a significant impact on the results. Conclusion: A people-counting system could be used with threshold of 16 for most indoor environments.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
This study explores the potential of utilizing video-based data analysis and machine learning techniques to estimate the number of occupants within a building. The research methodology involves developing a sophisticated counting system capable of detecting and tracking individuals' entry and exit patterns. The proposed method demonstrates promising results in various scenarios; however, it also identifies the need for improvements in camera performance and external environmental conditions, such as lighting. The study emphasizes the significance of incorporating machine learning in architectural and urban planning applications, offering valuable insights for the field. In conclusion, the research calls for further investigation to address the limitations and enhance the system's accuracy, ultimately contributing to the development of a more robust and reliable solution for building occupancy estimation.
Roof is an integral part of building envelope. It protects occupants from environmental forces such as wind, rain, snow and others. Among those environmental forces, wind is a major factor that can cause structural roof damages. Roof due to wind actions can exhibit either flexible or rigid system responses. At present, a dynamic test procedure available is CSA A123.21-04 for the wind uplift resistance evaluation of flexible membrane-roofing systems and there is no dynamic test procedure available in North America for wind uplift resistance evaluation of rigid membrane-roofing system. In order to incorporate rigid membrane-roofing systems into the CSA A123.21-04 testing procedure, this paper presents the development of a load cycle. For this process, the present study compared the wind performance of rigid systems with the flexible systems. Analysis of the pressure time histories data using probability distribution function and power spectral density verified that these two roofs types exhibit different system responses under wind forces. Rain flow counting method was applied on the wind tunnel time histories data. Calculated wind load cycles were compared with the existing load cycle of CSA A123.21-04. With the input from the roof manufacturers and roofing associations, the developed load cycles had been generalized and extended to evaluate the ultimate wind uplift resistance capacity of rigid roofs. This new knowledge is integrated into the new edition of CSA A123.21-10 so that the standard can be used to evaluate wind uplift resistance capacity of membrane roofing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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