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장현상 (국민대학교) 민지윤 (강원대학교) 김준서 (고려대학교) 박상민 (고려대학교) 신지혜 (성신여자대학교) 김동규 (고려대학교) 도경민 (고려대학교) 유길상 (고려대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제2호(JKIIT, Vol.23, No.2)
발행연도
2025.2
수록면
165 - 176 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.2.165

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최근 교통수단 및 공공시설에서 유실물 관리의 중요성이 강조되고 있다. 특히 KTX와 같은 대중교통에서는 유실물 발생 빈도가 높아 효율적이고 자동화된 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 기존 유실물 관리 시스템은 직원의 개입이 필수적이며, 분실자가 스스로 유실 사실을 인지해야만 물품을 찾을 수 있다는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 KTX 객차 내에서 실시간으로 유실물을 감지하고 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 Deep OC-SORT 기반의 실시간 다중 객체 추적 및 매칭 알고리즘을 개발하였다. 실험 결과, 검증 데이터에 대한 mAP(mean Average Precision) 값은 mAP50에서 0.995, mAP50-95에서 0.96으로 우수한 성능을 보여주었다. 실제 현장 적용 결과, 분실물과 소유자의 매칭이 정확하게 이루어지는 것으로 확인되었다. 본 시스템은 KTX뿐만 아니라 다양한 교통수단과 공공시설에서 유실물 관리의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.
#deep OC-SORT #multi-object tracking #matching algorithm #YOLOv8 #blind primed supervised

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 다중객체 추적 및 매칭 모델
Ⅳ. 실험 결과
V. 결론 및 향후 과제
References

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