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산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 非일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다.
본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
1. 서론
2. 데이터 수집 및 환경설정
3. 사용된 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Chan, A. B., Z. J. Liang and N. V. Privacy preserving crowd monitoring: Counting people without people models or tracking, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1-7, 2008.
Depatla, S., A. Muralidharan and Y. Mostofi, Occupancy estimation using only WiFi power measurements, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol.33, No.7(2015), 1381-1393.
Fu, H., H. Ma and H. Xiao, Real-time accurate crowd counting based on RGB-D information, 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing, 2685-2688, 2012.
Jacques Jr, J. C. S. and S. R. Musse, Crowd Analysis Using Computer Vision, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.27, No.5(2010), 66-77.
Jin, H. and A. Anish A regression-based radar-mote system for people counting, IEEE International Conference On Pervasive Computing and Communications, 95-102, 2014.
Depatla, S., A. Muralidharan and Y. Mostofi, Occupancy estimation using only WiFi power measurements, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol.33, No.7(2015), 1381-1393.
Fu, H., H. Ma and H. Xiao, Real-time accurate crowd counting based on RGB-D information, 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing, 2685-2688, 2012.
Jacques Jr, J. C. S. and S. R. Musse, Crowd Analysis Using Computer Vision, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.27, No.5(2010), 66-77.
Jin, H. and A. Anish A regression-based radar-mote system for people counting, IEEE International Conference On Pervasive Computing and Communications, 95-102, 2014.
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