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초록

영어

Recently, the use of CCTV to prevent crowd accidents has been promoted, but research is needed to compensate for the spatial limitations of CCTV. In this study, pedestrian density was measured using drone footage, and based on a review of existing literature, a threshold of 6.7 people/m2 was selected as the cutoff risk level for crowd accidents. In addition, we conducted a preliminary study to determine drone parameters and found that the pedestrian recognition rate was high at a drone altitude of 20 meters and an angle of 60°. Based on a previous study, we selected a target area with a high concentration of pedestrians and measured pedestrian density, which was found to be 0.27~0.30 per m2. The study shows it is possible to measure risk levels by determining pedestrian densities in target areas using drone images. We believe drone surveillance will be utilized for crowd safety management in the near future.

한국어

최근 CCTV 영상을 기반으로 인파사고를 예방하는 방안이 추진되고 있다. 그러나 CCTV는 공간적 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 드론 영상 을 사용하여 보행자의 밀도를 측정하는 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 군중의 인 파사고 임계값인 1m2당 6.7명을 위험수준으로 선정하였다. 또한 드론의 파라미터를 도출하기 위해 선행연구를 수행한 결과, 고도 20m, 각도 60°에서 보행자의 인식률이 높은 것으로 나타났 다. 이후 선행연구를 기반으로 보행자가 밀집한 대상지를 선정하여 밀집도를 측정한 결과, 단 위 면적당 0.27~0.30명 수준으로 나타났다. 본 연구를 통해 드론 영상을 사용하여 대상지의 보 행자 밀집도에 따른 위험수준 측정이 가능한 것으로 확인되었으며, 향후 인파사고 안전관리 대체 수단으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 기존 연구문헌 고찰
1. 보행밀도의 위험수준
2. 드론을 활용한 객체 탐지 연구
3. 연구의 차별성
Ⅲ. 연구방법
1. 객체 탐지 모델 선정
2. 사전 기획연구
3. 연구 범위
Ⅳ. 연구 결과
1. 모델 학습 결과
2. 대상지 위험수준 측정 결과
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

키워드

저자

• 장원석 [ WonSeok Jang | 전남대학교 도시방재안전협동과정 석사 ] 주저자
• 김현수 [ HyunSu Kim | ㈜디에어 연구소장 ] 공저자
• 박진만 [ JinMan Park | ㈜명신기업 이사 ] 공저자
• 한미선 [ MiSeon Han | MG Engineering 대표 ] 공저자
• 백성채 [ SeongChae Baek | 전남대학교 건축토목공학과 석·박사통합과정 ] 공저자
• 박제진 [ JeJin Park | 전남대학교 토목공학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338