• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.269-276
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• 2018

OCR(광학문자인식)은 컴퓨터 분야에 적용된 지 20년의 역사가 되었고, 자동차 번호판 인식을 통한 주차관리 등 여러 분야에서 응용되어왔다. 본 OCR 기반 스마트 가계부 앱 개발연구에서도 이 기술을 이용하였다. 스마트폰 기반 가계부에서 구매 내역을 수기로 일일이 기입하는 불편을 개선하고자 카메라로 영수증을 촬영해서 구입 목록을 자동으로 정리할 수 있도록 하였다. 이 과정에서 기존의 OCR 기술만으로 영수증의 이미지 문자를 판독하면 인식률이 떨어져서 영상처리기술을 이용하여 영수증 사진의 대비를 조절하는 방법으로 영수증의 문자 인식률을 89%에서 92.5%로 향상하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.127-128
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• 2017

해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.452-461
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• 2014

기존 주차조사는 광범위한 조사지역을 대상으로 조사원이 직접 주차차량의 번호판을 확인하는 방식으로 기동성의 저하, 조사와 입력의 이원화로 인한 입력오류, 많은 조사시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 기존 조사원에 의한 주차조사의 단점을 극복하기 위해 최근 상용화된 고성능 영상분석장비, 위성측량장비, 적외선 조명 등을 이용하여 자동주차조사를 위한 방법에 관한 연구를 수행하였으며 본 연구결과 개발된 자동주차조사 방법을 이용하여 조사된 데이터를 수정, 저장, 분석 및 출력이 가능한 주차분석 소프트웨어를 개발하였다. 장비를 이용한 자동주차조사 시 조사차량의 주행속도, 영상분석장비의 촬영각도, 주차차량 상호간 차간간격, 조사차량과 주차차량의 이격거리 등에 의해 조사의 정밀도가 영향을 받는 것으로 나타나 장비를 이용한 자동주차조사의 정확도를 향상시키기 위해 실험을 통해 각 요소별 최적조합을 도출하였다. 또한 기존 주차조사 데이터가 체계적으로 저장, 관리되지 못하고 있는 문제점을 극복하고 주자정책 수립을 지원하기 위한 주차분석을 지원하기 위한 주차분석 소프트웨어를 개발하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.699-706
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• 2021

Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.79-84
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• 2019

영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1486-1494
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• 2021

문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.67-69
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• 2010

최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.477-480
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• 2005

In this paper, we propose a preprocess method to needs for Car License Plate Recognition on poor environment. This preprocess method use multi images to get low value to compare images value. Last method was Opening operation that Using Edge pixel to add and subtraction. The Result was removed White pixel and very mini feather. But This method needs many process times and License Plate Recognition is low quality problem. Another method is median filter and conversion. This paper key idea that rain & snow is high value. So This paper propose get low value to compare image value.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.455-458
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• 2001

In this paper, a new license plate recognition method using the morphological size distribution functions and color images is proposed. The proposed method consists of two steps. The first step is license plate extraction process using the plate color and step edge information in the license plate. The second step is the extraction of character feature vectors using the morphological size distribution functions and character recognition process using the MLP(multilayer perceptron). By the use of morphological size distributions functions, the error that may occur during the character region extraction process is lessened and the recognition performances are improved by the decrease of feature vector dimension.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.356-359
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• 2010

CCTV(closed-circuit television) 시스템은 현재 도로 교통감시, 아파트 방범, 차량 번호판 인식 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 사용되는 여러 분야에서 실제 물체와 감시 영상의 오차를 줄이기 위해 좀 더 향상된 화질의 영상을 필요로 하고 있다. 디지털 카메라가 보편화 되고 또한 급속한 영상 압축 기술의 발전으로 인해 고화질의 영상을 지원하는 카메라가 빠르게 출시되고 있다. 현재 보편화된 영상 압축 기술 중 가장 뛰어난 성능을 발휘하는 H.264를 지원 하는 카메라를 사용한 CCTV 감시 시스템이 늘고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 H.264를 이용하여 고화질의 영상을 지원하는 여러 카메라를 동시에 원격으로 감시할 수 있는 Client Viewer 를 구현 하였다. 구현한 Client Viewer 는 실시간 재생 기능 및 녹화 기능을 지원 하며 녹화된 영상을 검색하고 재생하는 DVR 기능도 지원한다.