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IoT와 딥러닝을 활용한 대중교통 버스 승・하차 계수 시스템 개발 연구 (Developing Public Transportation Bus Passenger Counting System Based on IoT and Deep Learning)

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최초등록일 2025.05.30 최종저작일 2021.01
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IoT와 딥러닝을 활용한 대중교통 버스 승・하차 계수 시스템 개발 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 27권 / 1호 / 22 ~ 31페이지
    · 저자명 : 이호성, 이진우, 김성백

    초록

    각 지역에 대중교통 버스정보시스템을 운영하며 편의를 제공하고 있다. 하지만 대부분 버스 재차인원 정보는 제공되고 있지 않다. 그리고 차내 혼잡도 형태로 재차 인원 정보가 제공되는 일부 지역의 경우에는 정보가 정확하지 못한 문제점이 있었다. 그 원인은 재차 인원 계산을 위한 승객 정보 수집이 카드 태그로이루어져서 하차 미 태그 승객과 현금 사용 승객을 계수하지 못했기 때문이다. 이에 본 논문에서는 도출한 문제점을 해결하기 위해 버스 승・하차 계수 시스템을 제안하고 이를 설계 및 개발・구현한다. 기존 연구와 다르게 본 연구는 동영상 처리의 컴퓨팅 연산 부담을 줄이기 위해 IoT와 클라우드 환경을 활용하여 빠르고 효율적인 계수를 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 제안된 시스템은 IoT 센서 활용 승객 감지와 딥러닝을 통한승・하차 계수로 나누어진다. 각각 IoT 센서를 통해 승객이 승・하차 계단으로 접근하는 것을 파악하고, 딥러닝 활용 안면 움직임 추적을 통해 승・하차 계수를 판단하였다. 결론적으로, 본 시스템을 활용하면 교통 카드태그와 상관없이 모든 버스 승객의 승・하차를 계수하고 나아가 이를 데이터화하고 정보를 활용할 수 있다.

    영어초록

    Each local self-governing body has been operating the public transport bus information system for bus convenience. However, information on the number of bus passengers is not being provided. Additionally, there exists a problem in some regions in that the bus passenger number information is inaccurate. The reason is that the method of determining the number of people on the bus is accomplished based on card tag information collecting. Thus, the system doesn’t factor passengers using cash instead of the card. In this paper, we propose a bus boarding and de-boarding counting system to resolve the derived problem and develop it. Unlike the previous studies, the purpose of this study was to enable rapid and efficient counting by using the IoT and cloud environments to reduce the computational burden of video processing. The proposed system is classified into passenger detection using the IoT sensors and boarding/de-boarding counting through deep learning. Each IoT sensor identifies passengers’ access to the boarding and de-boarding stairs, and decisively determines the boarding and de-boarding counting through facial motion tracking using deep learning. In conclusion, the use of this system has the advantage of counting all bus passengers boarding/de-boarding, regardless of the transportation card tag, and further converting counts into data and using information.

    참고자료

    · 없음
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