상권을 분석할 때 유동인구만큼 중요한 판단의 지표도 없을 텐데요. 최근에는 우리의 일상생활을 바꾸어 버린 코로나19에 대응하고 방역에 활용하기 위해 많은 정부, 기업, 학교 등 많은 곳에서 유동인구 측정을 필요로 하고 있습니다. 특히 실내공간이나 공공장소에서 활동하는 유동인구가 얼마나 되는지 정확하게 집계하고 관리하는 것은 매우 중요한 일이 된 것이죠.
기존 실내·외 시설에 대한 피플 카운팅은 사람이 직접 계수기를 들고 일일이 방문객을 집계하거나 적외선 센서, 열 센서 방식 등의 기술을 주로 활용했는데요. 사람이 일일이 집계하는 방식은 비효율적일 뿐 아니라 막대한 인건비를 필요로 하고, 적외선 센서나 열 센서를 이용하는 등의 방식은 한 사람이 같은 장소를 여러 번 지나다녀도 계속해서 집계 숫자가 늘어나버렸기 때문에 활용 가치가 높지 못했습니다.
그래서 요즘에는 어디에나 설치되어 있는 CCTV를 활용해 딥러닝 기반 피플 카운팅 기술로 인원을 정확하게 집계하고 관리하는 방식으로 발전하게 되었습니다. 쉽게 말해, CCTV의 영상을 사람이 아닌 인공지능이 관찰하면서 유동인구를 카운팅하게 된 것이죠.
노타는 경량화 원천기술을 기반으로 디바이스 내에서 모델을 구동해 CCTV 영상이나 이미지의 노출 없이 정확하게 유동인구를 집계하고 있는데요. 단순히 유동인구가 몇 명 인지만을 집계하는 것이 아니라, 시간대별 방문객의 유형, 월별·요일 별 통행 인원의 변화량 등을 파악할 수 있도록 통계를 내는 피플 카운팅 모델까지 개발했습니다. 이런 통계자료를 바탕으로 시간대별, 요일별로 인원을 제한을 하는 사회적 거리두기를 실시해 코로나 확산 방지에 기여하고 있습니다.
물금읍 남양산역 인도교물금
물금읍 새실공원
양주동 주공7차산책로