Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
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- Pages.41-42
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- 2023
Design of a Zone-based Population Estimation System using Deep Learning Image Recognition for Digital Twin
딥러닝 영상인식을 이용한 디지털 트윈 기반 구역별 유동 인구 추정 시스템 설계
- Ok-Kyoon Ha (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Jin-chan Kim (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Yong-jin Kim (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Yong-hun Ok (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Dong-hun Na (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Uk-ryeol Lee (School of Software, Kyungwoon University)
- 하옥균 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 김진찬 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 김용진 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 옥용훈 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 나동훈 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 이욱렬 (경운대학교 소프트웨어학부)
- Published : 2023.07.12
Abstract
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.
Keywords