• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.2
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• pp.99-107
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• 2009

This paper presents an enhanced hybrid model based on Independent Component Analysis(ICA) in order to features of numeric characters in license plates. ICA which is used only in high dimensional statistical features doesn't consider statistical features in low dimension and correlation between numeric characters. To overcome the drawbacks of ICA, we propose an improved ICA with the hybrid model using both Principle Component Analysis(PCA) and Linear Discriminant Analysis(LDA). Experiment results show that the proposed model has a superior performance in feature extraction and recognition compared with ICA only as well as other hybrid models.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.701-702
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• 2020

본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.127-130
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• 2020

최근 변화하는 소비패턴으로 인해 당일 및 새벽 배송 등의 서비스가 보편화되고 있다. 해당 서비스는 배송 정보를 입력 시 건물에 자유롭게 출입할 수 있는 공동 현관 비밀번호를 기입해야 한다. 이는 이미 빈번하게 발생하고 있는 무단 주거 침입 등의 범죄에 더 쉽게 노출되도록 할 수 있는 위험 요소이다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 사용자만이 참여 가능한 프라이빗 블록체인 네트워크에서의 차량 번호판 인식 및 스마트 컨트랙트를 통해 랜덤한 마스터 비밀번호를 제공하여, 보안적으로 취약한 비밀번호 기입 절차를 없애고 검증 받은 사용자에게만 출입을 허가하는 방식을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2645-2650
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• 2014

This paper researches on securing parking spaces and improving parking performance, by use of vehicle license plate investigation for average parking time and parking turnover ratio. Even though general surveys on vehicle license plate investigation are performed by the person, our survey is performed by the machine, CCTV. Unusually, our method checks average parking time and parking turnover ratio at time intervals of the survey. So, it is easy to check whether a parking lot is effectively used and its traffic flows smoothly or not. In our experiment, we exclude a method to recognize characters by use of 4-direction projection.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.5
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• pp.987-994
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• 2018

In this paper, an automatic transmission system of traffic information is presented. Here, a traffic event is defined as an obstacle to an emergency vehicle such as an ambulance or a fire truck. When a traffic event is detected from a video recorded by a black box installed in a vehicle, the implemented system automatically transmits a proof image and corresponding information to the control center through an e-mail. For this purpose, we realize an algorithm of identifying the numbers and a character from the license plate, and an algorithm for determining the occurrence of a traffic event. To report the event, a function for automatic transmission of the text and image files through e-mail and file transfer protocol (FTP) is also appended. Therefore, if the traffic event is extended and applied to the presented system, it will be possible to establish a convenient reporting system for the violation of various traffic regulations. In addition, it will contribute to significantly reduce the number of traffic violations against the regulations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.11a
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• pp.405-407
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• 1997

본 논문은 자동차 번호판 용도문자를 인식하개 위한 전처리 과정으로써 웨이브릿 변환을 적용한 연구에 관해 기술한다. 웨이브릿 변환에 의하여 여과된 고주파 대역의 영상은 수평방향, 수직방향, 대각선 방향의 윤관석 형태로 세 개의 대역에 존재하게 되는데, 대상영상이 고주파 대역의 에너지량이 적게 나타나는 반면에 저주파 대역의 에너지량은 크므로 용도문자의 인식 과정에서 저주파 대역 부분만을 이용하였다. 저주파 대역에서 $20{\times}20$크기의 영상을 추출하고 영상을 정규화 하여 오츠알고리즘을 통한 이치화 과정을 거친 다음 역전파 신경망으로 인식함으로써 기존의 단순축소 방법보다 향상된 결과를 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.792-794
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• 2014

Character recognition is an image processing technique for obtaining the character information such as documents and automobile license plate and for this edge detection methods are commonly used. The previous edge detection methods are mostly applying the weighted value mask on the image and because it applies the same mask to the entire areas of the image, the processing results are somewhat insufficient. Therefore, this paper has proposed an edge detection algorithm by applying the weighted value mask considering the distribution and location of pixels to be suitable for the character recognition.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.452-453
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• 2012

본 논문에서는 차량의 번호판 인식과 차량 수리 영상 키프레임 추출을 기반으로 u-차량 고객 관리 시스템을 제안한다. 또한 스마폰기반의 관리 시스템을 설계함으로써 사용자는 어느 장소에서나 차량의 수리 현장과 비용을 확인할 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.528-531
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• 2003

Recognition of licence plate becomes a key issue to many traffic related application such as road traffic monitoring or parking lots access control. In this paper, the brightness, YIQ and HSI methods were used to locate a license. After the characters in license plate were extracted, template matching method was applied for character recognitions. To test the performance of the proposed algorithm, images of seventy vehicle were tested. The success rates for license plate and character recognition were approximately 99%, and 96%, respectively