군중 분석

Crowd analysis

군중 분석은 집단이나 물체의 자연적인 움직임에 관한 데이터를 해석하는 관행이다.몸집, 특히 인간은 특정 군중이 어떻게 움직이는지, 그리고 이동 패턴이 변화할 때를 포함하는 이러한 군중 추적 분석의 대상이다.[1]연구자들은 이 데이터를 사용하여 미래의 군중 이동, 군중 밀도를 예측하고 대피 경로가 필요한 사건과 같은 잠재적 사건에 대한 대응을 계획한다.[2]크라우드 분석의 적용 범위는 비디오 게임 크라우드 시뮬레이션에서부터 보안 및 감시까지 다양하다.

배경

인구 증가로 인해 군중 분석은 사회 및 기술 분야의 주요 관심사가 되었다.[3]사람들은 군중 분석을 사용하여 공공 장소 디자인, 시각적 감시, 가상 환경뿐만 아니라 공공 행사에서의 군중 관리 전략을 개발한다.목표는 지역을 더 편리하게 만들고 군중들이 초래하는 재해를 예방하는 것이다.[3]

어떤 군중들은 다른 사람들처럼 쉽게 분석될 수 없다.군중의 심리는 그것이 어떻게 해체되고 연구되는가에 영향을 미친다.군중들은 길을 걷는 한 무리의 보행자와 같이 무심할 수도 있고, 마라톤이나 시위에 참가하는 사람들처럼 인과관계가 있을 수도 있다.그들은 군중처럼 불규칙하거나 청중처럼 수동적일 수 있다.주요 군중들이 분석의 대상이기는 하지만, 교통의 흐름을 반대하는 사람이나 보행자 집단을 통해 이동하는 폭주족과 같은 이상 징후를 고려해야 한다.따라서 개인 집단의 목적은 획득한 데이터의 해석을 결정한다.어디에서 갈등이 발생할지 예측하기 위해 군중들의 이동 방식을 이해하기 위한 중요한 연구가 수행되었다.[4]이 연구는 군중들의 데이터를 분석한 후 소프트웨어를 사용하여 유사한 상황의 모델을 만드는 것을 진행함으로써 이루어진다.군중 행동을 시뮬레이션하는 많은 모델들이 존재하며, 일부는 "네트워크 기반 모델이나 유체 역학 모델과 같은 극소형 모델뿐만 아니라 사회적 힘 모델이나 셀룰러 오토마타와 같은 미세한 모델"[4]이라고 명시한다.

방법론

군중밀도는 1제곱미터당 인구와 같이 단위 면적 내에 있는 물체의 수를 말한다.[5]밀도는 안전 문제를 해결하기 위해 방이나 건물의 최대 점유율을 결정하는 데 중요하다.건물 설계와 대피로 등을 위해서는 다른 곳보다 밀도가 높은 지역을 분석하는 것이 필수적이다.그러한 우려를 해소하는 것은 군중의 관리와 최적화 그리고 그것의 예측된 이동 패턴을 포함한다.

군중 흐름은 군중 속의 물체가 공간에서 움직이는 속도를 포함한다.임계 용량에서는 군중 밀도가 증가함에 따라 흐름이 감소하기 시작한다.예르크-도슨법은 개인의 스트레스 양에 따라 실적이 어떻게 영향을 받는지를 설명한다.스트레스는 개인에게 오는 물체, 개인이 업무를 수행하기 위한 시간 제약, 또는 개인이 몰려드는 에이전트 수와 같은 외부 요인에 의해 발생한다.[6]

컴퓨터 애니메이션에 관해서, 시뮬레이션된 개인들(대리인이라고 한다)은 종종 실제적인 군중 같은 행동을 묘사하기 위해 쓰여진다.그들은 행동을 조작하기 위해 스트레스, 항법 분야, 주변 작용제에 기초한 알고리즘을 따른다.실제와 같은 행동을 할 수 있는 지능적인 작용제를 생산하는 연구는 인공지능 분야에 속한다.

적용들

군중 분석에서 도출된 데이터는 다양한 분야와 실제 세계 구현에서 매우 중요하다.

크라우드 인공지능

달리 집단 지능이라고 불리지 않고, 군중 이동의 분석과 적용은 생물학적 및 인공적 모델에 기초한 집단 행동 모델링에 기여할 수 있다.[7]사회적 본능행동은 복수의 에이전트와 그 상호작용을 모델링하는 복잡한 시스템에 적용된다.모집단 기반 방법은 주변 환경과 작용제의 국소적 상호작용을 나타내기 위해 사용된다.[8]

사회학

영화와 비디오 게임 산업 내에서의 사용에서부터 공공 계획에서의 사용에 이르기까지 수많은 군중 분석의 사회적 응용이 있다.군중 시뮬레이션이 집단 역학관계와 군중심리에 기초하고 있기 때문에, 실제 상황에 대한 정확성과 관련성은 분명하다.공공계획의 큰 측면과 군중분석의 사용은 긴급대피에 대한 상황표현의 영역 안에 있다.대피는 군중들의 상호작용과 반응에 대한 모델링과 연구를 통해 계획될 수 있다.이러한 표현은 생물학적 모델과 패턴을 기반으로 하기 때문에 예측된 움직임은 상당히 현실적이다.영화 산업 내에서도 유사 모델이 활용되어 현실적이고 실제적인 시뮬레이션과 장면을 연출한다.

시뮬레이션

시스템은 주어진 입력으로 현실적인 군중 시뮬레이션을 생성하고 시뮬레이션된 이동 물체 또는 에이전트가 서로 그리고 환경과 어떻게 상호작용하는지를 시뮬레이션할 수 있다.주어진 공간에 다수의 요원이 주어진 군중들의 이동 패턴을 재현하는 것이 목표다.군중 분석을 기반으로 한 알고리즘은 군중들의 움직임을 관리하려고 시도한다.시뮬레이션이 더 효율적이고 현실적일수록 알고리즘은 더 복잡해져야 한다.소프트웨어는 반드시 에이전트의 목표, 스트레스 힘, 장애물, 흥분 수준과 같은 변수를 기준으로 개별 에이전트의 궤적을 조작할 수 있어야 한다.

참고 항목

참조

  1. ^ 감마, 2015년 채플 힐 UNC, "데이터 기반 군중 시뮬레이션 및 군중 추적"
  2. ^ 자크, 훌리오, "컴퓨터 비전 기법을 이용한 크라우드 분석", "IEEE 신호 처리 잡지", 2010년 9월
  3. ^ a b Zhan, Beibei; Monekosso, Dorothy N.; Remagnino, Paolo; Velastin, Sergio A.; Xu, Li-Qun (2008). "Crowd analysis: A survey". Machine Vision and Applications. 19 (5–6): 345. doi:10.1007/s00138-008-0132-4.
  4. ^ a b M. Butenuth 외, "클라우드 분석을 위한 보행자 시뮬레이션, 추적 및 이벤트 탐지 통합," 2011년 IEEE 컴퓨터 비전 워크샵(ICCV 워크샵), 바르셀로나, 2011년 페이지 150-157.웹.
  5. ^ 여전히, G. Keith, "Crowd Safety and Risk Analysis", G. Keith Still, 2016년 8월
  6. ^ S. Kim, S.가이, D.마노차, M. 린, 감마 연구 그룹, 2015년 2월, "일반 적응 증후군 이론을 이용한 동적 군중 행동의 상호 작용 시뮬레이션"
  7. ^ Bonabeau, Eric; Dorigo, Marco; Theraulaz, Guy (1999-01-01). From Natural to Artificial Swarm Intelligence. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-513158-1.
  8. ^ Hinchey, M. G.; Sterritt, R.; Rouff, C. (2007-04-01). "Swarms and Swarm Intelligence" (PDF). Computer. 40 (4): 111–113. doi:10.1109/MC.2007.144. ISSN 0018-9162.