[논문]무인계수시스템을 이용한 대형할인점의 재실자밀도 예측

서동구; 황은경

doi:10.7731/kifse.2017.31.6.053

무인계수시스템을 이용한 대형할인점의 재실자밀도 예측
Prediction of Occupant Load Density using People Counting System in Discount Stores 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.31 no.6, 2017년, pp.53 - 59

서동구 (한국건설기술연구원 건축도시연구소) , 황은경 (한국건설기술연구원 건축도시연구소)

초록
AI-Helper

본 논문은 대형할인점에 대한 재실자밀도 예측을 통하여 현행 기준의 적합성을 검증하는 연구로서, PCS (People Counting System)을 이용한 실측조사와 내부자료조사를 수행하여 전국의 대형할인점에 대한 재실인원 및 95% 신뢰구간을 도출하였다. 실측조사의 결과, 최대재실인원이 발생되는 시각은 16~18시로 나타났으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대재실인원이 나타났다. 최대재실인원의 결과는 판매건수에 의한 내부자료와의 관계를 통해 회귀식을 도출할 수 있었으며, 이 식은 선행연구를 통해 검증하였다. 이러한 과정에 따라 50개의 대형할인점의 내부자료를 분석하였다. 그 결과 95% 신뢰구간은 $2.7{\sim}2.9m^2/pers.$ 으로 도출되었고, 국내외 기준과 비교했을 때 오차는 크지 않았다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 측면을 고려하여 대형할인점의 재실자밀도 기준을 $2.7m^2/pers.$ 로 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to verify the suitability of the current standards by predicting the density of the occupant load density for discount stores. An internal data survey as well as an actual survey using a People Counting System (PCS) were employed to ascertain the number of occupants and 95% confidence interval of nationwide discount stores. According to the results of the actual survey, the time and days on which the maximum number of occupants were reached was from 16:00 to 18:00 and Christmas Eve and the weekend before New Year's Day, respectively. From the results of the maximum number of occupants, a regression equation was derived from the relationship between the internal data and the amount of sales, and this equation was verified in a previous study. Thus, the internal data of 50 discount stores were analyzed using this process. As a result, the 95% confidence interval was determined to be $2.7{\sim}2.9m^2/pers.$ and the error level was not large compared to the domestic and foreign standards. Therefore, this study proposes that a conservative estimate of the standard occupant load density for discount stores is $2.7m^2/pers.$

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Standards of Occupant Load Density (OLD)
그림 Figure 1. Method of people counting system.
그림 Figure 2. The variation of the daily number of occupants.
그림 Figure 3. Number of discount store by type and local government.
그림 Figure 4. A Relations between N_c and N_s.
그림 Figure 5. A Relations between N_max and N_c.
$Figure 6. A Comparison of Discount Stores in <TEX>$N_{max}^{'}$</TEX> and <TEX>$N_{max,eq.3}$</TEX>$ 그림 Figure 6. A Comparison of Discount Stores in $N_{max}^{'}$ and $N_{max,eq.3}$
그림 Figure 7. Results of Frequency in Occupant Load Density
표 Table 2. A Comparison of OLD by countries

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구에서는 대형할인점의 재실자밀도 기준의 적합성을 검토하는 것을 목적으로 자동으로 입‧출입을 감지하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 실시간 입력이 가능한 무인계수시스템(People Counting System; PCS)을 이용한 실시간 정보를 수집(이하, 실측조사)하는 방법과 조사대상물 내에서 자체적으로 수집하는 판매건수(이하, 내부자료조사)를 조사하였다. 또한 실측조사와 내부자료조사의 결과를 비교하여 관계식을 도출하고 선행연구보다 확장된 자료 로서 현행기준의 적합성을 평가하였다.
선행 연구에서도 이와 같은 사항을 고려하여 진행^(4,5)하였지만 이벤트의 주위기간을 고려하지 못하기 때문에 어느 시점에 최대 재실인원이 존재할 것이라는 예상은 연구조건에 불과하다. 따라서 본 연구에서는 이벤트 일자의 주위도 고려한 자료를 수집하는 것을 목표로 하였으며, 더욱이 평일과 주말과의 차이를 중점적으로 살펴보았다. 이에 따라 조사시 기는 2016년 10월 3일부터 2017년 2월 5일까지 4개월간의 자료를 수집하였다.
재실인원은 전국적으로 분포되어 있는 대형할인점의 유형 및 지역여건 등에 따라 상이할 수 있기 때문에 다양한 표본의 수집이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 전술한바와 같이 내부자료조사(판매건수)에 대한 조사를 수행하였다. 여기서 판매건수는 유형 및 지역여건 등의 상황을 반영할 수 있도록 전국의 대형할인점 중 동일한 점포에 대하여 유형 및 지역으로 구분하여 자료를 수집하였다.

제안 방법

스위스에서 조사한 결과에 의하면 전체 재실인원 중 1인그룹(50%), 2인그룹(35%), 3인그룹(10%) 및 4인그룹(5%)의 비율로 1번의 판매가 이루어지는 것으로 나타났다.⁽²⁾ 하지만 스위스에서 조사된 결과는 소규모 점포에 대한 결과이고, 국내의 쇼핑형태와는 다르기 때문에 본연구에서는 동일기간 동안 판매건수와 누적재실인원의 비교를 통해 총 인원과 판매건수와의 관계를 도출한다. 또한누적재실인원과 최대 재실인원과의 관계에 대하여 회귀분 석을 실시함으로서 판매건수와 최대재실인원과의 관계를 분석하는 방법으로 수집가능한 전국의 대형할인점의 자료를 수집하는 것으로 자료의 확장성을 대응하였다.
PCS의 측정방법을 Figure 1에 나타내었다. 24시간동안 촬영을 실시하기 때문에 PCS로 측정되는 인원은 매장내 직원 수까지 포함하여 재실인원을 측정하였다.
내부자료조사로 수집된 결과는 누적판매건수(N_s)로서, 이는 최대재실인원(N_max)을 의미하는 것은 아니기 때문에 실측조사로 얻어진 1일 누계인수(N_c)와 N_max와의 상관관계를 분석하여 N_s의 결과로 N_max를 예측하는 방법을 기술한다. 여기서 도출된 결과는 지역여건이나 판매실적정도 등점포 특성에 따라 상이할 수 있으나 신뢰성이 높은 결과를 얻기 위해서는 상당히 많은 조사가 요구되기 때문에 전술한 바와 같이 실측조사 결과와 비교하는 것으로 대응하였다.
대형할인점의 재실자밀도 기준의 적합성을 검토하는 것을 목적으로 PCS를 이용한 실측조사와 판매건수에 의한 내부자료조사를 수행하였다. 또한 이를 통해 전국적으로 분포되어있는 대형할인점의 신뢰구간을 도출함으로서 재실자밀도 수치의 신뢰구간을 도출하였고, 국내외 기준과 비교한 결과, 상당히 의미있는 결과로 판단되었다.
하지만 식(3)은 1개소에 대한 결과 값이기 때문에 자료의 확장성을 확보하기 위해서는 추가적인 실태조사 결과와의 검토가 요구된다. 따라서 대형 할인점에 대하여 재실인원을 조사한 선행연구의 결과 값⁽⁵⁾에 대하여 분석을 수행하였다. 선행연구 실측조사결과는 최대재실인원(N'_max)과 판매건수(N'_s)를 이용해 식(3)으로 계산한 최대재실인원(N_max,eq.
따라서 본 연구에서는 대형할인점의 재실자밀도 기준의 적합성을 검토하는 것을 목적으로 자동으로 입‧출입을 감지하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 실시간 입력이 가능한 무인계수시스템(People Counting System; PCS)을 이용한 실시간 정보를 수집(이하, 실측조사)하는 방법과 조사대상물 내에서 자체적으로 수집하는 판매건수(이하, 내부자료조사)를 조사하였다. 또한 실측조사와 내부자료조사의 결과를 비교하여 관계식을 도출하고 선행연구보다 확장된 자료 로서 현행기준의 적합성을 평가하였다.
본 연구에서 진행하는 실측조사는 PCS를 이용하여 1개의 대상물을 선정해 실측조사 표본을 수집하고 이에 대한 결과와 내부자료조사를 통해 얻어진 결과의 회귀분석을 통하여 전국 50개의 건축물에 대한 재실인원을 추정하는 방법을 이용하였다. 또한 이에 대한 결과를 선행연구로부터 조사된 내용과 비교를 통해 검증함으로서 본 연구조사의 결과의 타당성을 검토하는 방법을 이용한다. 따라서 본 연구에서 조사된 결과를 국내의 전체 대형할인점의 표본으로 인지하는 것은 어려우며, 기준 개선을 위한 기초적인 자료로서 제공하는 것으로 연구범위를 제한한다.
⁽²⁾ 하지만 스위스에서 조사된 결과는 소규모 점포에 대한 결과이고, 국내의 쇼핑형태와는 다르기 때문에 본연구에서는 동일기간 동안 판매건수와 누적재실인원의 비교를 통해 총 인원과 판매건수와의 관계를 도출한다. 또한누적재실인원과 최대 재실인원과의 관계에 대하여 회귀분 석을 실시함으로서 판매건수와 최대재실인원과의 관계를 분석하는 방법으로 수집가능한 전국의 대형할인점의 자료를 수집하는 것으로 자료의 확장성을 대응하였다.
본 연구에서 진행하는 실측조사는 PCS를 이용하여 1개의 대상물을 선정해 실측조사 표본을 수집하고 이에 대한 결과와 내부자료조사를 통해 얻어진 결과의 회귀분석을 통하여 전국 50개의 건축물에 대한 재실인원을 추정하는 방법을 이용하였다. 또한 이에 대한 결과를 선행연구로부터 조사된 내용과 비교를 통해 검증함으로서 본 연구조사의 결과의 타당성을 검토하는 방법을 이용한다.
본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 명절과 크리스마스 등 다양한 이벤트가 포함되는 시기를 결정하였다. 선행 연구에서도 이와 같은 사항을 고려하여 진행^(4,5)하였지만 이벤트의 주위기간을 고려하지 못하기 때문에 어느 시점에 최대 재실인원이 존재할 것이라는 예상은 연구조건에 불과하다.
를 예측하는 방법을 기술한다. 여기서 도출된 결과는 지역여건이나 판매실적정도 등점포 특성에 따라 상이할 수 있으나 신뢰성이 높은 결과를 얻기 위해서는 상당히 많은 조사가 요구되기 때문에 전술한 바와 같이 실측조사 결과와 비교하는 것으로 대응하였다. 실측조사한 대형할인점에 대하여 N_c와 N_s의 상관관계를 Figure 4에 나타내었다.
따라서 본 연구에서는 전술한바와 같이 내부자료조사(판매건수)에 대한 조사를 수행하였다. 여기서 판매건수는 유형 및 지역여건 등의 상황을 반영할 수 있도록 전국의 대형할인점 중 동일한 점포에 대하여 유형 및 지역으로 구분하여 자료를 수집하였다.
또한 PCS를 통해 얻어진 실측조사 자료와 판매건수에 의한 내부자료를 분석한 결과 판매건수로부터 최대재실인 원을 예측할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 이 결과는 선행 연구의 결과를 통해 검증하였고, 50개 대형할인점에 대하여 최대재실자밀도를 도출하였다. 최대 재실자밀도는 95% 신뢰구간이 2.
⁽¹³⁾일반적으로 PCS는 오버헤드(Overhead) 시점에 설치된 단일 카메라 시스템으로 입 ‧ 출입하는 인원을 계수하여 컴퓨터에 실시간으로 저장되는 방식을 사용한다. 이러한 PCS를활용을 위해 대형할인점(조사대상물)의 주출입구 상부마다 IP Camera를 설치하였으며, 각 출입구별로 실시간 출입인원 계수결과를 10분단위로 수집하였다. PCS의 측정방법을 Figure 1에 나타내었다.
Gan 등⁽⁶⁾은 대형할인점에 대하여 조사방법론의 장단점을 비교하였고, 이에 표본조사방법을 사용하여 중국의 대형할인점에 대한 실측조사를 실시하였다. 이에 단계별로 시간대별 재실자밀도를 도출하고 측정범위(Sample space)별평균 재실자밀도를 제안하였다. 또한 Sanctis 등⁽²⁾은 판매시설 종류에 따른 연간 자료를 수집하여 확률론적 접근법을 활용해 모델을 제시하고, 현행기준의 적합성과 초과확률에 대해 논의하였다.
실측조사에서 수집되는 자료는 1개의 건축물에 국한된 결과이기 때문에 자료 수집의 확장이 요구된다. 자료수집 확장에 관해서는 선행연구에서도 한계성으로 지적된 문제^(1,6,7,9)로서 본 연구에서는 다양한 표본을 수집하는 방법으로 시설별 판매건수의 자료의 확보를 대응하였다. 판매건 수의 자료는 대형할인점에서 재실자가 쇼핑을 종료하는 시점에서 이루어지는 행위로서 일간 누적된 인원을 추정하는 데 적합한 자료로 판단된다.
따라서 보다 많은 표본자료 분석을 통해 기준정립을 위한 분석이 요구되며, 대표성을 가질 수 있는 설계 값이 제시되어야 할 것으로 판단된다. 하지만 그러한 자료를 구축하기에는 상당한 시간과 비용이 요구되기 때문에 본 연구 에서는 1차적인 접근으로서 선행연구보다 많은 자료를 수집하고, 내부자료조사 등으로 활용할 수 있는 방법으로 접근하였다.

대상 데이터

따라서 대형할인점의 유형 및 지역에 대하여 전체적인 경향을 확인할 필요가 있기 때문에 전국 161개소 중 자료 수집이 가능한 50개소의 점포의 내부자료를 수집하였다.
내부자료조사는 전술한 바와 같이 총 50개소의 대형할 인점을 분석하였다. N_s에 대하여 식(3)을 이용해 N_max 를 분석하였고, 조사의 시기는 2016년 9월 1일~2016년 9월 30일의 1개월의 자료를 분석하였다. 또한 본 자료에서는 추석 연휴기간(2016.
내부자료조사는 전술한 바와 같이 총 50개소의 대형할 인점을 분석하였다. N_s에 대하여 식(3)을 이용해 N_max 를 분석하였고, 조사의 시기는 2016년 9월 1일~2016년 9월 30일의 1개월의 자료를 분석하였다.
총 매장면적은 15,414m²이고, 배송공간 및 부속공간 등을 제외한 매장유효면적은 4,902m²이다. 매장내 출입할 수 있는 주출입구는 총 4곳이며, 외부로부터 출입이 가능한 2곳과지하주차장으로 출입이 가능한 에스컬레이터 2곳이다.
따라서 본 연구에서는 이벤트 일자의 주위도 고려한 자료를 수집하는 것을 목표로 하였으며, 더욱이 평일과 주말과의 차이를 중점적으로 살펴보았다. 이에 따라 조사시 기는 2016년 10월 3일부터 2017년 2월 5일까지 4개월간의 자료를 수집하였다.
조사대상물은 서울에 위치한 대형할인점을 선정하였으며 주상복합건축물 내 지하 1,2층에 위치하고 있다. 총 매장면적은 15,414m²이고, 배송공간 및 부속공간 등을 제외한 매장유효면적은 4,902m²이다.
조사대상물은 서울에 위치한 대형할인점을 선정하였으며 주상복합건축물 내 지하 1,2층에 위치하고 있다. 총 매장면적은 15,414m²이고, 배송공간 및 부속공간 등을 제외한 매장유효면적은 4,902m²이다. 매장내 출입할 수 있는 주출입구는 총 4곳이며, 외부로부터 출입이 가능한 2곳과지하주차장으로 출입이 가능한 에스컬레이터 2곳이다.

데이터처리

)이 포함된다. 조사된 결과에 따라 N_max는 매장유효면적(A_f)의 관계를 식(4)를 이용해 재실자밀도(OLD)로서 분석하였다.

성능/효과

PCS를 이용하여 대형할인점의 재실인원을 조사한 결과 최대재실인원이 나타나는 시각은 평균적으로 16시~18시에 발생했으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대인원이 나타났다. 또한 평일과 주말의 평균값은 주말이 평일보다약 2.
또한 PCS를 통해 얻어진 실측조사 자료와 판매건수에 의한 내부자료를 분석한 결과 판매건수로부터 최대재실인 원을 예측할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 이 결과는 선행 연구의 결과를 통해 검증하였고, 50개 대형할인점에 대하여 최대재실자밀도를 도출하였다.
대형할인점의 재실자밀도 기준의 적합성을 검토하는 것을 목적으로 PCS를 이용한 실측조사와 판매건수에 의한 내부자료조사를 수행하였다. 또한 이를 통해 전국적으로 분포되어있는 대형할인점의 신뢰구간을 도출함으로서 재실자밀도 수치의 신뢰구간을 도출하였고, 국내외 기준과 비교한 결과, 상당히 의미있는 결과로 판단되었다. 그 결과의 세부적인 결과를 다음에 나타낸다.
PCS를 이용하여 대형할인점의 재실인원을 조사한 결과 최대재실인원이 나타나는 시각은 평균적으로 16시~18시에 발생했으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대인원이 나타났다. 또한 평일과 주말의 평균값은 주말이 평일보다약 2.4배 높은 결과로 도출되었다. 이러한 결과는 1년 중정기적인 이벤트에 의해 변화되는 것으로 예상되며, 이는 선행연구에서도 지적된 바 있다.
대형할인점에서는 대부분 그룹을 형성하여 쇼핑을 하는데 보통 그룹 당 1번의 판매건수가 발생하기 때문에 자료의 불확실성에 대한 검토가 요구된다. 스위스에서 조사한 결과에 의하면 전체 재실인원 중 1인그룹(50%), 2인그룹(35%), 3인그룹(10%) 및 4인그룹(5%)의 비율로 1번의 판매가 이루어지는 것으로 나타났다.⁽²⁾ 하지만 스위스에서 조사된 결과는 소규모 점포에 대한 결과이고, 국내의 쇼핑형태와는 다르기 때문에 본연구에서는 동일기간 동안 판매건수와 누적재실인원의 비교를 통해 총 인원과 판매건수와의 관계를 도출한다.
PCS를 이용하여 일별 최대재실인원(4개월간)의 조사결과를 Figure 2에 나타낸다. 조사결과는 10분 단위로 측정하여 최대인원이 나타나는 시점을 선정하였으며, 도출시각은 12:30~21:30의 범위로 넓게 분포되었지만 평균적으로 저녁식사 준비시간인 16시~18시 정도로 나타났다. 최대 재실인 원이 나타난 시점은 1순위로는 크리스마스이브(2016년 12월 24일(토))에 2,310 pers.
으로 측정되었다. 평일과 주말(공휴일 포함)의 평균값은 주말이 평일보다 약 2.4배 높은 결과로 도출되었다.

후속연구

현재 선행연구가 미흡한 것을 감안하면 본 연구의 성과가 의미있는 결과로 생각되지만 실제 기준으로 정립되기 위해서는 다양한 조건(건물유형, 지역조건 등)을 고려한 추가조사가 요구된다.
따라서 보다 많은 표본자료 분석을 통해 기준정립을 위한 분석이 요구되며, 대표성을 가질 수 있는 설계 값이 제시되어야 할 것으로 판단된다. 하지만 그러한 자료를 구축하기에는 상당한 시간과 비용이 요구되기 때문에 본 연구 에서는 1차적인 접근으로서 선행연구보다 많은 자료를 수집하고, 내부자료조사 등으로 활용할 수 있는 방법으로 접근하였다.
또한 이에 대한 결과를 선행연구로부터 조사된 내용과 비교를 통해 검증함으로서 본 연구조사의 결과의 타당성을 검토하는 방법을 이용한다. 따라서 본 연구에서 조사된 결과를 국내의 전체 대형할인점의 표본으로 인지하는 것은 어려우며, 기준 개선을 위한 기초적인 자료로서 제공하는 것으로 연구범위를 제한한다.
본 연구는 판매시설 재실자밀도 기준의 적합성을 평가하는 것이지만 대형할인점에 국한되었기 때문에 백화점, 쇼핑센터 등의 유형에 적용되기에는 한계점이 도출된다. 현재 선행연구가 미흡한 것을 감안하면 본 연구의 성과가 의미있는 결과로 생각되지만 실제 기준으로 정립되기 위해서는 다양한 조건(건물유형, 지역조건 등)을 고려한 추가조사가 요구된다.
조사된 결과를 근거로 하여 이를 전체적으로 검증하는 것은 어렵지만 현행 국내외 기준과 비교하여 현행기준의 적정성은 평가할 수 있을 것으로 사료된다. Table 2는 국내외 기준과 본 연구에서 도출된 신뢰구간을 나타낸 것^{(10,11,14-17)}으로서, 현행 기준은 신뢰구간 내에 존재하고, 차이가 있다하더라도 상당히 미미한 차이로 판단된다.
현재 선행연구가 미흡한 것을 감안하면 본 연구의 성과가 의미있는 결과로 생각되지만 실제 기준으로 정립되기 위해서는 다양한 조건(건물유형, 지역조건 등)을 고려한 추가조사가 요구된다. 특히 IBC와 같이 기준의 완화가 이루어 지는 것과 같이 기준이 무조건 적으로 강화되는 것 뿐 만아니라 과설계 방지를 위한 실측조사 등이 이루어져 보다 명확한 설계인자 개선이 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무인계수시스템이란?	따라서 본 연구에서는 대형할인점의 재실자밀도 기준의 적합성을 검토하는 것을 목적으로 자동으로 입‧출입을 감지하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 실시간 입력이 가능한 무인계수시스템(People Counting System; PCS)을 이용한 실시간 정보를 수집(이하, 실측조사)하는 방법과 조사대상물내에서 자체적으로 수집하는 판매건수(이하, 내부자료조사)를 조사하였다. 또한 실측조사와 내부자료조사의 결과를 비교하여 관계식을 도출하고 선행연구보다 확장된 자료로서 현행기준의 적합성을 평가하였다.
	건축물 내 상주하는 인원을 예측하여 활용하는 곳은?	건축물 내 상주하는 인원을 예측하는 것은 건축‧환경설계, 성능위주 화재안전설계, 피난용량산정, 소방시설 설치 및 위험성평가 등 인적인자를 필요로 하는 다양한 분야에서 활용된다. 재실인원은 이용하는 건물의 용도 및 특성별로 다양하게 나타날 수 있고, 정원(Fixed number of people)의 유형에 따라 다르게 나타날 수 있다.
	PCS는 유동인력을 파악해 검출, 추적 및 계수하는 것인데 그 목적은 무엇인가?	PCS는 유동인력을 파악해 검출, 추적 및 계수(Counting)하는 것으로서 제한된 구역 내 재실인원을 측정하는 시스템이다. 대형상가나 쇼핑몰, 공연장 및 박물관 등 불특정 다수가 이용하는 건물에서 실시간 방문인원 또는 이동 동선 등을 확인하기 위한 목적으로 다양하게 활용되고 있다. (13) 일반적으로 PCS는 오버헤드(Overhead) 시점에 설치된 단일 카메라 시스템으로 입 ‧ 출입하는 인원을 계수하여 컴퓨터에 실시간으로 저장되는 방식을 사용한다.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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