[논문 리뷰] Measurement and analysis of visitors' trajectories in crowded museums

Pietro Centorrino, Alessandro Corbetta외 2명|TU/e Research Portal|2019. 11. 19.

Video Surveillance and Tracking Methods참고 문헌 3인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 루마의 갈레리아 보르게세에서 실시간으로 비침습적이고 정밀한 관람객 이동 경로 추적을 가능하게 하는 IoT 기반 블루투스 저전력(BLE) 시스템을 제시한다. BLE 비콘, 라즈베리 파이 수신기, 그리고 AI 기반 경로 재구성 기술을 조합하여 시스템은 900건 이상의 관람객 경로를 정확하게 매핑했으며, 그룹 탐지 및 경로 유사도 지표를 포함해 가장 흔하고 가장 드문 방문 패턴을 규명했다.

ABSTRACT

We tackle the issue of measuring and analyzing the visitors' dynamics in crowded museums. We propose an IoT-based system -- supported by artificial intelligence models -- to reconstruct the visitors' trajectories throughout the museum spaces. Thanks to this tool, we are able to gather wide ensembles of visitors' trajectories, allowing useful insights for the facility management and the preservation of the art pieces. Our contribution comes with one successful use case: the Galleria Borghese in Rome, Italy.

연구 동기 및 목표

• 높은 관람객 유입으로 인한 문화유산 현장의 혼잡을 관리하면서도 유물 보존과 관람객의 편안함을 확보하고자 하는 것.
• 지속적이고 정확한 박물관 환경 내 관람객 개인의 이동을 실현 가능한 비용, 비침습적이고 확장 가능한 방식으로 추적할 수 있는 시스템을 개발하고자 하는 것.
• 실제 관람객의 이동 경로를 분석하여 행동 패턴, 그룹 역학, 경로 선호도를 도출함으로써 박물관 운영 및 디지털 트윈 모델링을 향상시키고자 하는 것.
• 입장 스케줄링, 실내 밀도, 환경 제어 최적화를 위한 데이터 기반 의사결정 지원을 가능하게 하고자 하는 것.

제안 방법

• 박물관 입구에서 관람객에게 분산 배포된 소형 BLE 비콘을 부착하여 정기적으로 고유 식별자를 방출하도록 한다.
• 박물관 객실에 설치된 14대의 라즈베리 파이 기반 수신기(RPi) 네트워크를 활용해 비콘 신호를 수신하며, 수신 신호 강도(RSSI)와 타임스탬프를 포함한다.
• 처리를 위한 구조화된 데이터 행렬을 생성하기 위해 10초 간격의 타임 빈 전략을 적용한 후, 이동 평균 필터링을 통한 노이즈 감소를 실시한다.
• 세 가지 경로 재구성 방법을 적용: 가장 강한 RSSi 기반의 ArgMax, 부드러운 처리를 위한 칼만 필터링, 객실 인접성 그래프에 기반한 최단경로 알고리즘을 활용한 신규 그래프 기반 방법.
• 시간 간격 동안의 객실 점유율을 기반으로 경로 간 거리 측정 기준 d(X,Y)를 정의하여 경로 유사도 비교 및 그룹 탐지가 가능하도록 한다.
• 경로 거리 측정 기준을 활용해 가장 흔하고 가장 드문 방문 경로를 식별하고, 공동 방문 그룹을 탐지하며, 공식 일정 외의 가이드 투어를 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 갈레리아 보르게세에서 관람객들이 가장 자주 이용하는 경로는 무엇이며, 다른 일정과 비교해 볼 때 어떻게 다를까?
• RQ2 사전에 관계를 알지 못하는 관람객들이 함께 움직이는 것을 경로 유사도 측정 기준이 정확하게 탐지할 수 있는가?
• RQ3 가이드 투어, 오디오 가이드, 자율 관람자 등 다양한 관람객 유형 간 이동 패턴과 객실 방문 순서에 어떤 차이가 있는가?
• RQ4 저비용 BLE 수신기를 통해 수집된 노이즈가 많은 RSSi 데이터로부터 정확한 관람객 경로를 얼마나 잘 재구성할 수 있는가?
• RQ5 경로 데이터를 활용해 박물관 관람객 유량의 예측형 디지털 트윈 모델을 구축할 수 있는가?

주요 결과

• 가장 흔한 방문 경로는 라토 디 프로세르피나 객실에서 시작하여 피나코테카에서 끝나며, 시계 방향 순서로 이동하는 패턴(시계 방향 값 8)을 보여, 선호 경로임을 확인했다.
• 가장 드문 경로는 계단을 여러 차례 오르내리는 패턴을 포함했으며, 피나코테카로 반시계 방향으로 급속 이동한 후 다시 돌아와 동일한 객실을 두 번 방문하는 행동을 보였는데, 실생활에서는 거의 관찰되지 않는 행동이었다.
• 함께 움직이는 관람객의 경로는 제안된 측정 기준에 따라 상호 거리가 90.3으로 나타나 독립적으로 이동하는 관람객보다 유의미하게 낮아, 그룹 공유 경로 탐지 능력을 확인했다.
• 서로 다른 경로를 따라 이동한 3명의 독립 관람객 간 상호 거리는 1500을 초과했으며, 가장 높은 거리(2568)는 두 경로 간의 분리 정도를 잘 반영하여 측정 기준의 경로 분리 민감도를 입증했다.
• 시스템은 고정밀도로 900건 이상의 관람객 경로를 성공적으로 재구성하여 실제 박물관 환경에서 이동 패턴과 그룹 행동 분석을 위한 통계 분석이 가능했다.
• 경로 거리 측정 기준을 통해 공식 일정 외의 가이드 투어를 자동으로 탐지할 수 있었으며, 이는 박물관 운영 모니터링 및 최적화 가능성을 시사했다.