광역 다중 보행자 추적을 위한 계층적 궤적 매칭 기법

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2020. 8. 최진영.The purpose of wide-area tracking problem is to track pedestrians that appear on cameras that overlap or do not overlap, regardless of the time interval or person density. In a single camera tracking, data association using overlapping of the detection boxes is used to solve the tracking problem, but still has appearance ambiguity issues. However, wide-area tracking requires a tracking scheme that focuses on the appearance similarity of humans, without the use of overlapping of detection boxes. In this dissertation, we propose the tracking scheme for the Wide-area Multi-Pedestrian Tracking (WaMuPeT). To achieve the WaMuPeT, we propose the trajectory matching in overlapping camera settings (Ch. 3), non-overlapping camera settings (Ch. 4) and robust trajectory matching in dense scene settings (Ch. 5). In trajectory matching in overlapping camera settings (Ch. 3), we propose a novel deep-learning architecture for accurate 3-D localization and tracking of a pedestrian using multiple cameras. The deep-learning network is composed of two networks: detection network and localization network. The detection network yields the pedestrian detections and the localization network estimates the ground position of a pedestrian within its detection box. In addition, an attentional pass filter is introduced to effectively connect the two networks. Using the detection proposals and their 2-D grounding positions obtained from the two networks, multi-camera multi-target 3-D localization and tracking algorithm is developed through min-cost network flow approach. In the experiments, it is shown that the proposed method improves the performance of 3-D localization and tracking. In trajectory matching in non-overlapping camera settings (Ch. 4), we propose a novel re-ranking method using a ranking-reflected metric to measure the similarity between two ordered sets of $K$-nearest neighbors (OKNN). The proposed metric for ranking-reflected similarity (RSS) reflects the ranking of the shared elements between the two OKNNs. Using RSS, a re-ranking procedure is proposed that prioritizes galleries having neighbors similar to a probe's neighbor in the perspective of ranking order. In the experiment, we show that the proposed method improves the Re-ID accuracy by add-on to the state-of-the-art methods. In robust trajectory matching in dense scene settings (Ch. 5), we propose a novel framework for multi-pedestrian tracking to generate robust trajectories in dense scene. In the proposed tracking method, we propose the tracking method based on the trajectory matching by the strategy of divide and conquer method. In this strategy, short-term, mid-term and long-term trajectories are generated by each trajectory merging stages, respectively. Also we propose a novel deep-feature matching method called stable boundary selection (SBS). In SBS matching, the detections are clustered by the group similarity of deep features, so that robust trajectories can be generated. With the smoothing algorithms and the detection restoration algorithm, the proposed tracking method shows the state-of-the-art tracking accuracy in three public tracking dataset.광역 추적 문제의 목적은 시간 간격이나 사람 밀도에 관계없이 겹치거나 겹치지 않는 카메라에 나타나는 보행자를 추적하는 것이다. 단일 카메라 추적에서 감지 상자의 겹침을 사용하는 데이터 연결은 추적 문제를 해결하는 데 사용되지만 여전히 모양 모호성 문제가 있다. 그러나 광역 추적에는 감지 상자의 겹침을 사용하지 않고 사람의 외형 유사성에 중점을 둔 추적 체계가 필요하다. 이 논문에서는 광역 다중 보행자 추적 (WaMuPeT)에 대한 추적 체계를 제안한다. WaMuPeT를 달성하기 위해 겹치는 카메라 설정 (3 장), 겹치지 않는 카메라 설정 (4 장) 에서의 궤적 일치 그리고 빽빽한 장면 설정 (5 장)에서 강인한 궤적 일치에 대해서 제안한다. 겹치는 카메라 설정에서의 궤적 매칭 (3 장)에서는 여러 카메라를 사용하여 보행자를 정확하게 3D 지역화하고 추적하기위한 새로운 딥 러닝 아키텍처를 제안한다. 딥 러닝 네트워크는 감지 네트워크와 로컬라이제이션 네트워크의 두 가지 네트워크로 구성된다. 탐지 네트워크는 보행자 탐지를 제공하고 현지화 네트워크는 탐지 상자 내에서 보행자의 지상 위치를 추정한다. 또한 두 개의 네트워크를 효과적으로 연결하기 위해주의 패스 필터가 도입되었다. 두 네트워크에서 얻은 탐지 제안 및 2D 접지 위치를 사용하여 최소 비용의 네트워크 흐름 접근 방식을 통해 다중 카메라 다중 대상 3D 지역화 및 추적 알고리즘이 개발된다. 실험에서 제안 된 방법이 3D 지역화 및 추적 성능을 향상시키는 것으로 나타났다. 겹치지 않는 카메라 설정에서의 궤적 일치 (4 장)에서, 우리는 순위가 반영된 메트릭을 사용하여 두개의 순서가 지정된 $K$-최근 접 이웃 (OKNN) 세트 사이의 유사성을 측정한다. 순위 반영 유사성 (RSS)에 대해 제안 된 메트릭은 두 OKNN 사이의 공유 요소의 순위를 반영합니다. RSS를 사용하여, 순위 순서의 관점에서 프로브의 이웃과 유사한 이웃을 갖는 갤러리를 우선 순위 화하는 재순위 절차가 제안된다. 실험에서 제안 된 방법이 최신 방법에 추가되어 Re-ID 정확도가 향상됨을 보여준다. 고밀도 장면 설정에서 강력한 궤적 일치 (5 장)에서, 우리는 고밀도 장면에서 강력한 궤적을 생성하기 위해 다중 보행자 추적을 위한 새로운 프레임 워크를 제안한다. 제안된 추적 방법에서는 분할 및 정복 방법 전략에 따른 궤적 매칭을 기반으로 추적 방법을 제안한다. 이 전략에서, 단기, 중기 및 장기 궤적은 각각의 궤적 병합 단계에 의해 생성된다. 또한 SBS (Stable Boundary Selection)라는 새로운 기능 매칭 기법을 제안한다. SBS 매칭에서, 탐지는 깊은 특징의 그룹 유사성에 의해 군집화되어, 강력한 궤적이 생성 될 수 있다. 제안 된 추적 방법은 평활 알고리즘과 탐지 복원 알고리즘을 통해 3 개의 공개 추적 데이터 세트에서 최첨단 추적 정확도를 보여준다.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Background 1 1.2 Related Works 4 1.2.1 Localization of Pedestrian Detection 4 1.2.2 Pedestrian Feature from Person Re-identification 5 1.2.3 Multi-Pedestrian Tracking 8 1.3 Contributions 8 1.4 Thesis Organization 10 Chapter 2 Problem Statements 11 2.1 Trajectory Matching in Overlapping Camera Settings 11 2.1.1 Challenges 11 2.1.2 Approach for the challenges 13 2.2 Trajectory Matching in Non-Overlapping Camera Settings 13 2.2.1 Challenges 13 2.2.2 Approach for the challenges 14 2.3 Robust Trajectory Matching in Dense Scene Settings 16 2.3.1 Challenges 16 2.3.2 Approach for the challenges 18 Chapter 3 Trajectory Matching in Overlapping Camera Settings 19 3.1 Overall Scheme 19 3.2 Network Design 20 3.3 MCMTT with Proposed Network 22 Chapter 4 Trajectory Matching in Non-overlapping Camera Settings 25 4.1 Overall Scheme 25 4.2 Proposed Method 30 4.2.1 Proposed Similarity Metric 30 4.2.2 Selection of A 31 4.2.3 Re-ranking Procedure 32 Chapter 5 Robust Trajectory Matching in Dense Scene Settings 35 5.1 Overall Scheme 35 5.2 Similarity Matrix Generation 39 5.3 Stable Boundary Selection 40 5.4 Trajectory Smoothing 42 5.5 Detection Restoration 46 5.6 Trajectory Merging Process 48 Chapter 6 Experiments 51 6.1 Dataset and Evaluation Metric 51 6.1.1 Trajectory Matching in Overlapping Camera Settings 51 6.1.2 Trajectory Matching in Non-overlapping Camera Settings 52 6.1.3 Robust Trajectory Matching in Dense Scene Settings 53 6.2 Results and Discussion 56 6.2.1 Trajectory Matching in Overlapping Camera Settings 56 6.2.2 Trajectory Matching in Non-overlapping Camera Settings 56 6.2.3 Robust Trajectory Matching in Dense Scene Settings 62 Chapter 7 Conclusions and Future Works 81 7.1 Concluding Remarks 81 7.2 Future Works 83 Abstract 97Docto

(The) comparative analysis on nurse's legal duty and their understanding of responsibility : based on precedents in nursing - related cases : 간호관련

보건학과/석사[한글] 본 논문은 간호과오관련 판례를 분석하고 본 판례를 중심으로 간호사의 의무와 책임 인 식을 조사하여 이에 영향을 미친 요인을 분석하며 판례의 태도와 간호사의 태도를 비교하 고자 하였다. 먼저 20건의 간호관련 판례와 본 판례를 중심으로 구조화된 질문지를 사용 하였고 서울·경기지역의 3개 대학병원 임상간호사 157명, 수간호사 40명 모두 197명을 연구대상으로 하였다. 독립변수는 사회인구학적 요인, 직무관련 요인, 경험 및 교육요인, 개인적 특성 요인으로 구분하였으며 종속변수는 의무인식정도와 책임인식이다. 분석은 의무인식정도의 경우 연구대상자 특성별로 t-test와 분산분석 및 다중회귀분석을 사용하 였고 책임인식은 연구대상자 특성별로 X**2 검정과 로지스틱회귀분석을 사용하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1. 판례분석 결과 간호사의 단독책임을 인정한 사례가 12건, 공동책임을 인정한 사례가 6건, 의사의 단독책임을 인정한 사례가 2건이었다. 2. 질문지 조사를 병원별, 직위별로 X**2 검정을 실시한 결과 병원별, 직위별로 종교 유무, 업무 의논대상에 유의한 차이가 있었으며 병원별로 간호업무에 대한오리엔테이션, 교육, 회의의 유무에 유의한 차이가 있었다. 3. 연구대상자의 특성에 따른 간호사의 의무인식정도는 각 사례마다 평균점수로 측정하 였는데 평균 6점이 넘은 사례가 전체 26건 중 12건(46%)으로 높은 인식정도를 보이고 있 다. 4. 연구대상자의 특성에 따른 간호사의 책임인식에 대해서 의사의 단독책임(14%)을 인 정하기보다는 주로 공동책임(48%)과 간호사의 책임(38%)을 인정하고있다. 5. 간호사의 의무인식정도에 대한 X**2 검정 결과 연령, 결혼여부, 회의유무, 분쟁경험 에서 유의한 차이를 보였으나 다중회귀분석(stepwise method)에서는 통계학적으로 유의하 지 않았다. 6. 책임인식에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 사례10을 이분변수화 하여 X**2 검 정을 한 결과 연령, 회의의 유무, 의사의 업무협조태도에서 통계학적으로 유의한 차이가 있었고 로지스틱 회귀분석에서는 연령이 증가할수록, 회의가 있는 경우, 의사의 업무협조 에 적극적인 경우 간호사의 책임을 인정할 확률이 유의하게 높았다. 7. 판례와 간호사의 태도를 비교 분석한 결과 판례와 간호사의 태도가 비슷한 경우가 4 건, 판례의 태도에 비해 간호사의 태도가 적극적인 경우가 4건, 소극적인 경우가 9건이었 다. 본 연구의 판례를 통한 간호사의 법적 의무와 책임에 대한 인식 조사에서 사례 모두를 통합할 수 있는 통계적 모형을 도출하지 못하였다. 그러나 연구의 의의는 실제 법적으로 문제된 간호업무에 대한 간호사의 의무와 책임 의식을 개념적으로 유형화하여 측정함으로 서 질적인 자료의 양적 분석을 시도하고 이를 판례와 태도와 비교분석 하였다는데 있다 [영문]restrictio