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심건우 (이포즌) 손정모 (이포즌) 강건하 (이포즌)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
17 - 20 (4page)

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본 연구는 인원 계수에 딥러닝 알고리즘을 적용한다. 인원 계수는 안전 관리 분야, 상업 분야에 적용될 수 있다. 예를 들어, 건물 내 화재 발생 시, 계수된 인원을 활용하여 인명 피해를 최소화할 수 있다. 다른 예로, 유동인구 데이터를 기반으로 상권을 분석하여 경제적 효율성을 극대화할 수 있다. 이처럼 인원 데이터의 중요성이 증가함에 따라 인원 계수 연구도 활발하다. 그 예로, 객체 탐지(Object Detection) 같은 딥러닝 기반 인원 계수, 센서 기반 인원 계수 등이 있다. 본 연구에선 딥러닝 알고리즘인 VGGNet을 사용하여 인원을 계수했다. 결과로 Mean Absolute Percentage Error(이하 MAPE)는 약 5.9%의 오차율을 보였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용했다.
#딥러닝(Deep Learning) #인원 계수(Crowd Counting) #XAI #Grad-CAM

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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