• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 하계종합학술발표회논문초록집
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• pp.352-352
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• 2004

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1081-1084
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• 1999

This paper proposes a method of extracting automobile license plate information using color image processing and separation of character regions. The hue and saturation of color information is need for license plate extraction and the specified standard location ratio is need for character region separation. Simulation results show that the proposed algorithm can detect license plates and separate character regions successfully.

• 디지털콘텐츠
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• 8호통권159호
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• pp.66-71
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• 2006

예전에 모뎀을 통한 PC통신이 한창 유행할 때, ROM족이라는 유행어가 있었다. RAM(Random Access Memory)과 함께 컴퓨터의 기억장치로 활용되는, 읽기만 가능한 저장매체(Read Only Memory)를 뜻하는 용어였다. 그런데 이 용어는 이 속성을 빗대어 게시판을 읽기만 하는 회원(Read Only Member)을 가리키는 말로도 쓰였다. 정보화시대에 있어서 정보라는 것, 비록 형태가 없는 것들이 대부분이지만 이 역시 누군가가 사용하기 위해서는 누군가가 만들어내야 한다. 수요와 공급이 일어나는 정보 유통 구조다. 혹자는 ROM족으로 소비생활에만 치중하지만, 또 다른 혹자들은 소비와 생산을 동시에 하는 프로슈머(ProSumer) 역할을 한다. 이번호에서는 이러한 생산성을 띤 소비자들에 대한 이야기를 하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.309-314
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• 1987

Using computer picture processing, a method of extracting the region of a car number plate is described. A modified Hough transformation, in which parameter plane is restricted, is proposed. The demerits of Hough transformation, i.e., it requires much computation time and storage capacity, are reduced by this method. Further, taking the features of a car number plate into consideration, the region of a car number plate is extracted.

• 정보관리학회지
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• 제19권4호
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• pp.53-76
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• 2002

이 연구는 특정 주제 분야를 사회학적 관련 이론 및 기법을 적용하여 고찰하고 있는 문헌의 분류를 효율적으로 수행하기 위해 국내에서 가장 많이 사용되고 있는 한국십진분류법(KDC)과 듀이십진분류법(DDC)의 특수사회학 분류항목들을 비교분석 하였다 특히 특수사회학 관련 분류항목들을 종교, 예·체능, 과학, 언어, 사회, 지역 등 6개 분야로 구분하여 분석한 결과 분류항목 설정이 상이함으로 인한 문제점과 분류항목이 설정되지 않음으로 인한 문제점이 나타났다. 이를 토대로 이 연구에서는 특정주제의 이론 및 기법 적용에 일관성을 기하도록 하고 분류번호 부여를 위한 추가의 항목 전개 등 분류 실무자의 판단을 도와주는 한편 나아가 KDC의 제5판 개정에 일조하는 데 그 의의를 두었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1248-1254
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• 2022

스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.219-231
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• 2019

간판은 유형마다 간판의 규격이 정해져 있으나 실제 설치된 간판은 형태와 크기가 일정하지 않다. 또한, 간판은 간판 내부의 색상에 대한 규정이 정해져 있지 않기 때문에 다양한 색상을 갖고 있다. 간판을 인식하기 위한 방법은 도로표지판과 차량번호판을 인식하는 유사한 방법으로 생각할 수 있으나 간판의 특성으로 인해 도로표지판과 차량번호판과 유사한 방법으로 간판을 인식할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반의 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 불법 및 노후 간판의 주요 대상이 되는 판류형 간판을 인식하고 간판의 영역을 자동으로 추출하는 방법론을 제안하였다. 스마트폰 카메라를 이용하여 촬영한 간판 영상을 통해 판류형 간판을 인식하는 과정은 2가지의 순서로 나뉜다. 먼저, 다양한 유형의 간판 영상에서 판류형 간판을 인식하기 위해 딥러닝을 이용하여 간판의 유형을 인식하였으며 그 결과는 약 71%의 정확도로 나타났다. 다음으로 판류형 간판의 경계영역을 인식하기 위해 간판 영역 인식 알고리즘을 적용하였을 때 85%의 정확도로 판류형 간판의 경계영역을 인식하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1166-1174
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• 2017

In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.297-307
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• 1999

다량의 문자가 온라인으로 실시간 입력되는 문자인식시스템에서는 영상의 전처리가 매우 신속하게 이루어 져야 한다. 또한 크기가 작거나 잡음을 포함하는 문자 영상에 대한 기하학적 정규화나 세선화 등의 영상 변환은 원영상의 정보 유실이나 왜곡을 유발하므로 최소화되어야 한다. 이에 따라 본 연구는 원영상을 변환하지 않은 상태에서 신속하게 인식에 효과적인 특정을 구하고자 하였다. 이를 위해 인식의 관점에서 의미를 가지는 윤곽화소를 정의하고 다양한 영상의 변화를 수용하는 효과적인 특징을 윤곽화소로부터 구하였다. 필기체 자모음과 자동차 번호판 숫자 인식 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 인식에 보다 효과적이었으며 한번의 영상 주사로 전처리를 완료하므로 소요 시간을 크게 줄일 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1531-1540
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• 2016

In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.