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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
윤여름 (이화여자대학교) 황성주 (이화여자대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2024년도 추계학술발표대회논문집 제44권 제2호(통권 제82집)
발행연도
2024.10
수록면
1,172 - 1,175 (4page)

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Recent incidents such as fatal crowd crushes, large-scale protests, and event-related chaos have underscored the growing importance of crowd management. Urban planning responses to population density traditionally rely on resident population data, but during events like festivals, the living population becomes crucial. Thus, analyzing anomalies that deviate from normal patterns is essential. This study utilizes the LSTM (Long Short-Term Memory) Autoencoder model to analyze and visualize anomalies (peak living population) in 2023 time series data from Seoul’s districts. The proposed method aims to improve the prediction of population density for enhanced disaster response and urban planning.
#인파 관리 #이상치 탐지 #주민등록인구 #첨두생활인구 #재난 예측 #Crowd Management #LSTM Autoencoder #Anomaly Detection #Resident Population #Peak Living Population #Disaster Prediction

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과 및 논의
4. 결론
참고문헌

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