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◇ 이 시스템은 사람들의 비정상적인 거동을 라벨링하여 딥러닝 모델을 개발 및 구축함으로써 지하철 출입문 끼임 사고를 줄이고 만약 사고가 발생하여도 확실하고 신속한 상황 대처를 할 수 있도록 한다. | ◇ 이 시스템은 사람들의 비정상적인 거동을 라벨링하여 딥러닝 모델을 개발 및 구축함으로써 지하철 출입문 끼임 사고를 줄이고 만약 사고가 발생하여도 확실하고 신속한 상황 대처를 할 수 있도록 한다. | ||
2022년 6월 2일 (목) 23:07 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
딥러닝 기반 지하철 문 끼임 사고 방지 시스템 구축
(Establishment of a deep learning based system preventing subway door jamming accident)
과제 팀명
문열어조
지도교수
문영일 교수님
개발기간
2022년 3월~ 2022년 6월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 토목공학과 20178600** 전*훈(팀장)
서울시립대학교 토목공학과 20198600** 김*민
서울시립대학교 토목공학과 20178600** 김*운
서울시립대학교 토목공학과 20178600** 김*현
서울시립대학교 토목공학과 20178600** 백*열
서울시립대학교 토목공학과 20178600** 현*호
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
개발 과제의 배경
◇ 최근 6년 간 서울 지하철 출입문 끼임 사고는 1560여건, 한 달 평균 23건씩 발생하였다. 출입문에 스크린 도어가 설치되어 있음에도 불구하고 지름 7.5mm 이하 물체의 끼임은 감지하지 못하며, 아래쪽에는 센서가 없어 오래된 지하철의 경우 신발이나 유모차 바퀴가 끼이는 걸 감지하지 못하는 경우도 있다.
◇ 출입문 사고는 전체 지하철 사고의 29.1~38.8%를 차지한다. 또한, 이러한 출입문 사고유형에서 출입문 끼임 사고가 89%로 대부분이다. 무리한 승차로 부상을 당하거나 물건들이 파손되는 사례가 많고 피해보상에서도 출입문 끼임 사고가 39%를 차지한다.
개발 과제의 목표 및 내용
◇ 지하철 CCTV사진과 딥러닝을 활용하여 지하철 탑승객의 모습을 실시간으로 모니터링하고, 물체가 끼었지만 스크린 도어가 열리지 않는 위험한 상황 시에 이를 경고해줄 수 있는 시스템을 개발하고자 하였다.
◇ 이 시스템은 사람들의 비정상적인 거동을 라벨링하여 딥러닝 모델을 개발 및 구축함으로써 지하철 출입문 끼임 사고를 줄이고 만약 사고가 발생하여도 확실하고 신속한 상황 대처를 할 수 있도록 한다.
