한국건설기술연구원에서 종각역 지하상가의 공기질 개선을 위해 보행 인구 데이터 전문 기업인 아이데이터(주)와 이용자 체감을 고려한 지능형 실내공기 품질 개선 기술을 연구한다.

다중이용시설의 이용자 수 변화량 감지와 이용자 수 분석 예측을 위한 알고리즘 및 기술을 개발한다.

종각역 지하상가의 이용자 수를 측정하기 위해 각 8대의 피플카운터를 설치하고, 3D 카메라와 WiFi 신호 스캐닝 센서 기술을 사용하여 유동인구 빅데이터를 수집한다.

유동인구 수집 및 빅데이터 분석, 예측 알고리즘과 공공포털데이터 자동 수집프로그램을 통해 다중이용시설의 이용자 수 변화량 감지와 분석 예측 기술을 개발한다.

이용자 센싱 정확도 향상을 위해 통로 너비 10.0m를 커버할 수 있고, 피플카운터의 정확도는 양방향(In/Out) 평균 95.0% 이상이다.

종각 지하상가 이용자수 변화량 연구내용 및 주요성과

분석 예측 결과의 신뢰도는 95%까지 올릴 예정이며, 현재 공공 포털 DB 데이터 자동 수집 90% 신뢰도와 이벤트 데이터 90%의 신뢰도까지 완료하였고, 기존 유동인구 수집 무인계수기 데이터를 활용하여 상관관계 분석을 수행한다.

현재 실내공기질 분석 현황에서는 극한상황(폭염, 혹한, 고농도 미세먼지 등) 대처를 위한 대응 시스템/매뉴얼 개발 중에 있다. 기상 데이터 분석을 통해 기후 분석 및 극한상황을 분석으로 계절별 환기 설비 운영 현황 및 극한상황 대처 현황을 조사한다. 또한, 국내 연간 기상상황 및 미세먼지 농도 분포 결과를 분석하여 고농도 미세먼지, 기온 등에 대한 극한상황 기준을 설정한다.

다중이용시설의 이용자 수 변화량 감지 및 예측 기술 개발 현황은 실내외 이용자 인식률 정확도 향상을 위한 이중구조(이미지 처리 감지 + 인체 감지)의 센싱 기술을 적용하여 예측 신뢰도 강화 알고리즘 개발과 IoT 데이터 수집 시스템 및 분석 예측 알고리즘을 개발하고 있다.

연구개발 최종 성과 계획

한국건설기술연구원과 아이데이터(주)는 이번 프로젝트를 통해 온도, 습도, MRT, 기류, PMV/PPD, 위해성 등이 종합 고려된 시설 유형별 이용자 체감형 실내공기 품질 통합평가 지수를 개발할 계획이다.