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학술저널
저자정보
권기웅 (한국전자기술연구원) 박승현 (한국전자기술연구원) 김상훈 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국에너지학회 에너지공학 에너지 공학 제33권 제2호 (통권 제118호)
발행연도
2024.6
수록면
43 - 57 (15page)
DOI
10.5855/ENERGY.2024.33.2.043

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건물에서 실내 재실자 수를 파악하는 것은 효율적인 에너지 관리를 위해 중요하다. 재실자 수에 따라 에너지 기기를 끄거나 운영 강도를 가변적으로 조절 함으로써 에너지 소비 절감이 가능하기 때문이다. 실내 재실자 수 판단 시 RGB 카메라를 활용할 경우 높은 정확도를 기대할 수 있지만 개인식별이 가능하여 실환경에 적용하기 어려우며 열화상 카메라의 경우 개인식별이 불가능하지만 시설 구축 비용이 높다는 단점이 있다. 본 논문에서는 개인정보보호가 가능하고 시설 구축 비용을 최소화할 수 있는 비식별 열화상 이미지 기반 실내 재실자 수 예측 방법을 제안한다. 실시간 열화상 스트리밍에서 프레임간 온도 변화를 감지하여 사람을 인식하고 여러 명일 경우 클러스터링을 통해 개인을 구분하며 추적알고리즘을 통해 개인의 입출입을 판단함으로써 실내 재실자 수를 예측한다. 제안하는 방법은 저해상도 열화상 카메라를 활용하므로 개인식별이 불가능하고 고해상도 열화상 카메라 대비 시설 구축 비용을 최소화할 수 있다. 성능평가를 위해 한국전자기술연구원에서 5명이 상주하고 있는 연구실을 대상으로 실험을 실시하였고 실험 결과 제안하는 방법의 실내 재실자 수 예측 정확도가 90%를 상회함을 확인할 수 있었다.
#실내 재실자 수 #비식별 열화상 이미지 #건물 에너지 효율 관리 #저해상도 열화상 카메라 #객체 인식 및 추적 #Indoor Occupancy #Non-Identifiable Thermal Image #Efficient Building Energy Management #Low-Resolution Thermal Camera #Object Detection and Tracking

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 비식별 열화상 이미지 기반 실내 재실자 수 예측 설계
4. 성능 평가
5. 결론
References

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