플러스프로젝트 배경
1.문제점 - 기존 지하철 역사 내 혼잡도 도출 방식으로는 수동 집계 또는 교통카드 데이터에 의존하여 실시간 대응이 어려웠습니다. - 출퇴근 시간대 승강장, 환승통로 등 특정 구역의 과밀화로 인한 안전사고 위험이 상존했습니다. - 역사 내 각 공간(승강장, 계단, 대합실, 요금게이트 등)별 세분화된 혼잡도 파악이 불가능했습니다. - 열차 칸별 혼잡도 정보 부재로 승객 분산 유도가 어려웠습니다. 2
프로젝트 성과
LOS 기반 자동 위험도 산출 시스템
실시간 모니터링 주기 15초 이내 달성 (기존 수동 집계 대비 실시간화)
40개+ CCTV 동시 연동 및 실시간 처리 정확도 92% 이내 달성
40개+ CCTV 동시 연동 및 실시간 처리 정확도 92% 이내 달성
구역별 혼잡도 대시보드
11개 역사 구역 + 열차 칸별 혼잡도 통합 모니터링 체계 구축
역사 위험도 자동 판단 시스템
40개+ CCTV 동시 연동 및 실시간 처리 정확도 92% 이내 달성
핵심 기능
LOS 기반 자동 위험도 산출 시스템
공간 유형별 LOS(보행교통류율, 밀도) 계산 → 혼잡 단계 산출 → 지속시간 기반 위험도 자동 에스컬레이션
단순 인원수가 아닌 교통공학 표준(LOS)을 적용하여 공간별 특성에 맞는 과학적 혼잡도 산출
단순 인원수가 아닌 교통공학 표준(LOS)을 적용하여 공간별 특성에 맞는 과학적 혼잡도 산출
진행 단계
기획/설계
2024.03.
요구사항 분석, 화면 설계, LOS 산출 알고리즘 정의
프로젝트 상세
본 프로젝트는 서울교통공사 지하철 역사 내 실시간 혼잡도를 AI 기반으로 분석하고 모니터링하는 통합 운영관리시스템입니다. [주요 기능 및 구현 내용] 1. AI 기반 실시간 인원 검지 - CCTV 영상에서 딥러닝(YOLO) 기반 객체 탐지로 실시간 인원 카운팅 - 15초 단위 데이터 수집 및 분석 2. LOS 기반 혼잡도 산출 엔진 - 공간 유형별 차별화된 서비스 수
