[논문]동시 통과 보행 인원 계수를 위한 압전매트 기반 인원 계수 시스템 설계 및 구현

장시웅; 조진환

doi:10.6109/jkiice.2020.24.10.1361

[국내논문] 동시 통과 보행 인원 계수를 위한 압전매트 기반 인원 계수 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of People Counting System Based Piezoelectric Mat for Simultaneous Passing Pedestrian Counting 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.10, 2020년, pp.1361 - 1368

장시웅 (Department of Computer Engineering, Dong-Eui University) , 조진환 (Department of Software Convergence, Dong-Eui University)

초록
AI-Helper

인원을 계수하기 위한 시스템은 기존에 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 기존 시스템의 계수방식으로는 적외선 센서, 레이저, 카메라 등이 있는데 이러한 기존 시스템의 경우에는 천장, 벽의 측면 등과 같이 공간에 대한 제약이 발생한다. 본 논문에서는 다수의 압전소자가 포함된 압전매트를 이용하여 보행자의 발걸음을 검출하고 압전매트에서 수집된 데이터를 활용하여 동시에 통과하는 보행 인원을 계수하는 방법을 제시한다. 보행자가 압전매트 위를 지나갈 경우, 수집한 센서 데이터를 SPI 통신을 이용하여 종합하고 TCP/IP 통신을 이용해 PC서버로 전송하는 방식의 통신시스템을 이용하였다. 성능분석 결과, 약 600개가량의 발걸음 데이터에서 99% 정도의 정확도로 인식하는 결과를 얻었다. 이를 통해 다른 인원 계수 시스템의 단점을 극복하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The system for counting the number of people has traditionally been implemented in various ways. Existing systems include infrared sensors, lasers, cameras, etc. In the case of such an existing system, there are restrictions on space such as ceilings and sides of walls. In this paper, we propose a method of detecting the footsteps of pedestrians using a piezoelectric mat containing a number of piezoelectric sensors and counting the number of pedestrians passing simultaneously by using the data collected from the piezoelectric mat. When pedestrians pass over piezoelectric mats, the collected sensor data was aggregated using SPI communication and transmitted to PC server using TCP/IP communication. Performance analysis shows that approximately 600 step data can be recognized with 99% accuracy. This is to overcome the shortcomings of other counting systems.

Keyword

표/그림 (11)

그림 Fig. 1 Overall System Communication Structure
그림 Fig. 2 Sensor Mat with Auxiliary Frame made of PC
그림 Fig. 3 Communication Flow Chart between a Server and Mat Modules
그림 Fig. 4 Communication Flow Chart within Mat Module
그림 Fig. 5 Footstep Extraction Algorithm
그림 Fig. 6 Detect Direction Algorithm
그림 Fig. 7 Detect Direction Algorithm
그림 Fig. 8 Sensor Data Arrival Time Chart by Transfer Data Size
표 Table. 1 People Counting Experimental Result with Camera
표 Table. 2 People Counting Experimental Result with Infrared Sensor
표 Table. 3 People Counting Experimental Result with Piezoelectric Sensor

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

그 후, 각 위치에 맞도록 카운트를 진행한다. 이후에 동일 인물의 판단을 위한 조건을 만족하는지 확인한다. 처음에 발걸음 첫 데이터의 Y축 위치가 매트 내에서 두 발자국 이상 밟을 수 있는 위치인가를 판단하여 동일 인물 발생 가능성을 확인한다.
본 연구에서는 동시 통과 보행 인원 계수를 위해 다수의 압전소자를 포함하는 압전매트를 활용한 SPI 통신기반 인원 계수 시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 인원 계수 시스템에 활용되는 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 활용할 때 생기는 공간의 제약성을 바닥에 매트를 설치함으로써 극복하였고, 다수의 센서 데이터를 효율적으로 종합하고 통신하기 위하여 SPI 통신을 기반으로 하여 시스템을 구성하였다.

제안 방법

필수적으로 확보되어야 한다는 것이다. 본 연구에서는 공간의 제약을 받지 않기 위해서 사람들이 밟고 지나갔을 때 인원을 계수할 수 있는 다수의 압전소자를 포함하고 있는 압전매트를 기본 센싱 H/W로 채택하였다. 또한, 다수의 압전소자에서 측정한 대규모 센서 데이터를 효율적으로 수집하기 위하여 다수의 마이크로 컨트롤러에서 데이터를 서버로 전송하기 위하여 브릿지노드를 활용한 SPI(Serial Peripheral Interface) 통신을 사용하였다[12].
본 시스템은 크게 보행자의 이동을 감지하는 센서 H/W, 감지된 데이터를 수집 및 통신하는 통신 H/W, 수집된 데이터에서 발걸음을 추출하고 추출한 발걸음의 방향성 계산을 통해 인원을 계수하는 서버로 구성되어있다. 전체 시스템 구조는 그림 1과 같다.
또한, 매트 위를 지나다니는 보행자의 수가 누적될수록 매트의 내구성이 떨어지는 상황이 발생한다. 이러한 상황을 방지하고자 폴리카보네이트(PC) 소재로 제작한 보조 프레임을 매트와 함께 조립하여 통신을 위한 마이크로 컨트롤러와 브릿지 노드는 보호하면서, 압전매트를 장시간 사용하더라도 내구성이 크게 떨어지지 않도록 설계하였다. 그림 2는 보조 프레임을 조립한 압전매트의 구성도를 나타낸 것이다.
다수의 마이크로 컨트롤러에서 효율적으로 센서 데이터를 종합하는 방법으로 SPI 통신을 채택하였다. SPI 통신은 수 MHz 이상의 속도로 데이터를 통신하기 때문에 대규모의 다중 센서 환경에서 데이터를 종합하기 위한 방법으로 적합하기 때문이다[13].
이후에 동일 인물의 판단을 위한 조건을 만족하는지 확인한다. 처음에 발걸음 첫 데이터의 Y축 위치가 매트 내에서 두 발자국 이상 밟을 수 있는 위치인가를 판단하여 동일 인물 발생 가능성을 확인한다. 두 발자국 이상 밟을 수 있는 위치라면 동일 인물이 발생할 수 있으므로 동일 인물 판단을 시작한다.
모든 조건을 만족한 경우, 동일 인물 데이터라고 판단한다. 이후 초기 센서 데이터 배열을 수신한 후 진행했던 카운트 데이터에서 동일 인물 데이터라고 판단된 데이터를 제거하고 각 방향의 인원수와 잔여 인원수를 반환하고 동일 인물 판단 알고리즘을 종료한다.
인원 계수 시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 인원 계수 시스템에 활용되는 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 활용할 때 생기는 공간의 제약성을 바닥에 매트를 설치함으로써 극복하였고, 다수의 센서 데이터를 효율적으로 종합하고 통신하기 위하여 SPI 통신을 기반으로 하여 시스템을 구성하였다. 또한, 데이터 Shift 연산을 진행하여 데이터 전송 속도를 약 3ms 감소시켜, 데이터 전송에 최적화를 진행하였다.
기존 인원 계수 시스템에 활용되는 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 활용할 때 생기는 공간의 제약성을 바닥에 매트를 설치함으로써 극복하였고, 다수의 센서 데이터를 효율적으로 종합하고 통신하기 위하여 SPI 통신을 기반으로 하여 시스템을 구성하였다. 또한, 데이터 Shift 연산을 진행하여 데이터 전송 속도를 약 3ms 감소시켜, 데이터 전송에 최적화를 진행하였다. 압전소자를 활용한 인원 계수를 진행한 결과, 평균 약 99% 이상의 높은 정확도로 인원 계수 및 방향성 검출이 가능한 것을 볼 수 있었다.

이론/모형

초음파 센서를 활용하는 방법에 관한 연구에서는 한사람이 지나가는데 걸리는 시간에서 초음파 센서로 구한 폭의 값 중 최댓값을 인원수로 구하는 알고리즘을 사용하였다[1]. 다수의 인원이 지나가는 경우, 초음파 센서 사이의 거리에서 보행 인원의 폭의 값을 판단 경계로 임의 지정함으로써 다수의 인원이 보행함을 감지하는 방법을 제시하였다[4].
본 연구에서는 공간의 제약을 받지 않기 위해서 사람들이 밟고 지나갔을 때 인원을 계수할 수 있는 다수의 압전소자를 포함하고 있는 압전매트를 기본 센싱 H/W로 채택하였다. 또한, 다수의 압전소자에서 측정한 대규모 센서 데이터를 효율적으로 수집하기 위하여 다수의 마이크로 컨트롤러에서 데이터를 서버로 전송하기 위하여 브릿지노드를 활용한 SPI(Serial Peripheral Interface) 통신을 사용하였다[12].

성능/효과

또한, 카메라와 같은 장비를 활용하여 인원을 계수하는 시스템에서는 정확도를 높이기 위하여 높은 해상도의 이미지가 요구되며, 이러한 이미지를 얻기 위해서는 고해상도의 카메라가 요구되어 시스템을 구성하는 비용이 높아지게 된다는 문제가 있다[5-10]. 본 논문에서 제안하는 압전소자가 포함된 압전매트를 이용한 보행 인원 계수 시스템에서는 바닥에 압전매트를 설치하여 인원을 계수하기 때문에 별도의 시설물이 필요하지 않고 공간의 제약을 받지 않으며, 저렴한 압전소자로 기존 초음파, 레이더 센서 등과 같은 센서들보다 저렴한 가격으로 시스템을 설계 및 구현할 수 있다.
2bit shift 연산을 수행하기 전과 후의 전송 시간 비교는 그림 8과 같다. 데이터 전송 시, 해당 데이터가 도착하는 시간은 기존 아날로그 데이터(0~1023, 10bit)로 전송할 경우 평균 7ms 정도의 시간이 소요되었으며, 2bit Shift를 수행한 데이터(0~255, 8bit)로 전송할 경우 평균 4ms 정도의 시간이 소요된 것을 확인할 수 있다. 이 결과로 2bit Shift를 수행하여 전송하는 것이 데이터 크기 및 전송 속도에서 유리한 것을 확인할 수 있었다.
데이터 전송 시, 해당 데이터가 도착하는 시간은 기존 아날로그 데이터(0~1023, 10bit)로 전송할 경우 평균 7ms 정도의 시간이 소요되었으며, 2bit Shift를 수행한 데이터(0~255, 8bit)로 전송할 경우 평균 4ms 정도의 시간이 소요된 것을 확인할 수 있다. 이 결과로 2bit Shift를 수행하여 전송하는 것이 데이터 크기 및 전송 속도에서 유리한 것을 확인할 수 있었다.
3과 같았다. 본 연구의 압전소자를 활용한 인원 계수 시스템이 기존 카메라 및 적외선 센서를 활용하는 시스템과의 성능 비교를 했을 때, 정확도가 더 높은 것으로 확인되었다. 이는 카메라의 경우 객체 판단 과정에서, 적외선의 경우에는 다수의 보행자가 동시에 지나갈 때 정확도가 떨어지는 데에 반해, 압전소자를 활용한 인원 계수 시스템에서는 압전소자의 데이터 값의 분석 및 가공을 통해 객체를 판단할 수 있어 기존 카메라 활용 인원 계수 시스템보다 높은 정확도를 보이며, 적외선 센서를 활용한 인원 계수 시스템의 단점인 동시 통과 보행 인원 계수의 경우, 그림 7과 같은 동일 인물 판단 알고리즘 과정을 거쳐, 중복되는 동일 인물 데이터의 제거를 통해 동시 통과 인원 계수의 정확도를 높였다.
본 연구의 압전소자를 활용한 인원 계수 시스템이 기존 카메라 및 적외선 센서를 활용하는 시스템과의 성능 비교를 했을 때, 정확도가 더 높은 것으로 확인되었다. 이는 카메라의 경우 객체 판단 과정에서, 적외선의 경우에는 다수의 보행자가 동시에 지나갈 때 정확도가 떨어지는 데에 반해, 압전소자를 활용한 인원 계수 시스템에서는 압전소자의 데이터 값의 분석 및 가공을 통해 객체를 판단할 수 있어 기존 카메라 활용 인원 계수 시스템보다 높은 정확도를 보이며, 적외선 센서를 활용한 인원 계수 시스템의 단점인 동시 통과 보행 인원 계수의 경우, 그림 7과 같은 동일 인물 판단 알고리즘 과정을 거쳐, 중복되는 동일 인물 데이터의 제거를 통해 동시 통과 인원 계수의 정확도를 높였다.
또한, 데이터 Shift 연산을 진행하여 데이터 전송 속도를 약 3ms 감소시켜, 데이터 전송에 최적화를 진행하였다. 압전소자를 활용한 인원 계수를 진행한 결과, 평균 약 99% 이상의 높은 정확도로 인원 계수 및 방향성 검출이 가능한 것을 볼 수 있었다. 따라서, 공간이 협소한 장소나, 실외와 같이 설치 공간에 제약이 따르는 장소에서 인원을 계수하기 위해서는 카메라, 초음파 센서, 적외선 센서 등에 견주어도 기능이 떨어지지 않고 가격이 저렴한 압전소자를 포함한 압전매트 기반의 인원 계수 시스템을 활용하는 것이 효과적이라 판단된다.
압전소자를 활용한 인원 계수를 진행한 결과, 평균 약 99% 이상의 높은 정확도로 인원 계수 및 방향성 검출이 가능한 것을 볼 수 있었다. 따라서, 공간이 협소한 장소나, 실외와 같이 설치 공간에 제약이 따르는 장소에서 인원을 계수하기 위해서는 카메라, 초음파 센서, 적외선 센서 등에 견주어도 기능이 떨어지지 않고 가격이 저렴한 압전소자를 포함한 압전매트 기반의 인원 계수 시스템을 활용하는 것이 효과적이라 판단된다.

참고문헌 (15)

J. W. Kim, T. W. Lee, D. Y. Kim, and J. H. Lee, "Realtime System Implementation for People Counting and Congestion Recognition," in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Korea: KR, pp. 308-309, 2019.
S. M. Yang, Y. S. Kim, S. H. Cho, and J. H. Choi. "A Real-Time People Counting Algorithm using Ultrasonic Sensors," in The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Korea: KR, pp. 1596-1598, 2016.
J. H. Choi, J. E. Kim, and K. T. Kim. "Learning-Based People Counting System Using an IR-UWB Radar Sensor," The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, vol. 30, no. 1, pp. 28-37, Jan. 2019.

원문보기 상세보기
J. W. Choi, X. Quan, and S. H. Cho, "Bi-Directional Passing People Counting System Based on IR-UWB Radar Sensors," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 2, pp. 512-522, Apr. 2018.

상세보기
C. Y. Kim and S. R. Choi, "A Camera-Based System for Counting People in Real Time," in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Korea: KR, pp. 503-506, 2002.
T. S. Chen, C. H. Chen, D. J. Wang, and Y. L. Kuo, "A People Counting System Based on Face-Detection," in 2010 Fourth International Conference on Genetic and Evolutionary Computing, China: CN, pp. 699-702, 2010.
J. W. Perng, T. Y. Wang, Y. W. Hsu, and B. F. Wu, "The Design and Implementation of a Vision-based People Counting System in Buses," in 2016 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), Taiwan: TW, pp. 1-3, 2016.
S.D. Pore and B.F. Momin, "Bidirectional People Counting System in Video Surveillance," in 2016 IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT), India: IN, pp. 724-727, 2016.
S. Muthukumar, W. S. Mary, S. K. Abijith, P. Haribalan, and S. Sakthivel, "Sensor Based Automated People Counting System," in 2018 Second International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), India: IN, pp. 1796-1798, 2018.
B. Dan, Y. Kim, Suryanto, J. Jung, and S. Ko, "Robust people counting system based on sensor fusion," in IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 58, no. 3, pp. 1013-1021, Aug. 2012.

상세보기
S. W. Jang and D. H. Jung, "Design and Implementation of a People Counting System using Piezoelectric Sensors," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 7, pp. 1441-1446, Jul. 2017.

원문보기 상세보기
S. W. Jang and J. S. Kim, "Design and Implementation of an Efficient Communication System for Collecting Sensor Data in Large Scale Sensors Networks," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 1, pp. 113-119, 2020.
G. Y. Lee, J. T. Kim, and J. K. Park, "A Design of Parameterized SPI Slave Soft IP and its FPGA Verification," in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Korea: KR, pp. 938-939, 2019.
J. Cao, L. Sun, M. G. Odoom, F. Luan, and X. Song, "Counting people by using a single camera without calibration," in 2016 Chinese Control and Decision Conference (CCDC), China: CN, pp. 2048-2051, 2016.
F. Zhu, X. Yang, J. Gu, and R. Yang, "A New Method for People-Counting Based on Support Vector Machine," in 2009 Second International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems, China: CN, pp. 342-345, 2009.

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증