• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.429-432
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• 2017

자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.577-580
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• 2007

본 논문은 PDA를 이용한 불법주정차 단속시스템의 설계 및 구현에 대하여 논의한다. 향후, 유비쿼터스 환경에서의 무선 인터넷 서비스는 PDA 단말기를 이용하여 언제, 어디서나 업무처리가 가능하게 되고, 사용자들은 어느 장소에서나 최신의 정보 서비스를 제공받을 수 있는 편리한 시대를 실현시켜 줄 것이다. 특히, 이러한 서비스를 위한 미디어 타입도 텍스트뿐 아니라 카메라 이미지, 동영상과 같은 디지털 자료를 이용함으로써 업무 서비스의 획기적인 개선이 예상되고 있다. 본 논문은 현행의 주정차 단속에 대해서 분석하고 그 문제점을 토대로 이동 중의 교통행정 시스템을 설계하여 보았다. 현행 주정차 단속의 문제점의 보안을 위해 주정차 단속 정보를 DB로 구축하고 관리하는 시스템을 설계하는 것을 주된 연구의 내용으로 한다. 특히, 이동 중의 단속자를 위한 PDA 기반의 클라이언트 소프트웨어를 설계함과 아울러, 서버 측에서는 자바 플랫폼을 기반으로 한 소프트웨어를 이용하여 상호 이질적인 환경에서의 소프트웨어 설계를 시도하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.167-170
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• 2017

자동차 보급 증가로 인한 주차 공간 부족 문제는 불법 주정차 차량 발생의 원인이 되어, 교통 체증을 야기하는 심각한 사회문제가 되었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제 해결을 위한 법안을 마련하기 위해 노력하고 있으며, 불법 주정차문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 한편, 정보통신의 발달에 의해 데이터의 양이 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며, 아울러 공공 데이터의 양도 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 공공 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 필요하다. 그러나 현재 공공 빅데이터 관리 및 분석을 수행하기 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공데이터를 효율적으로 분석하고 효과적인 주 정차 단속을 위한 하둡 기반 불법 주 정차 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.113-130
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• 2023

경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.135-137
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• 2014

시대가 발전함에 따라 기술도 발달하지만 시민의식이 따라가지 못하기 때문에 그 만큼 범죄도 늘어나고 있다. 그럼에 따라 범죄를 예방하기 위해 방범용 CCTV를 늘리고 있는 추세이다. 그러나 방범용 CCTV를 늘리기 위해서는 많은 시간과 예산이 필요하다. 그래서 사용자들은 불법 주정차 시스템에 방범 기능을 요구하고 있는 추세이다. 그러나 기존의 CCTV는 화소가 낮아 이미지가 선명하지 않기 때문에 방범 기능에 적용하기에는 미흡한 점이 많았다. 그래서 본 논문에는 기존의 시스템을 보완하기 위한 방안으로 메가 픽셀을 적용하여 불법 주정차 시스템의 방범 기능을 향상 시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 결과적으로 저화질 CCTV를 사용 할 때보다 불법 주정차 단속뿐만 이라 방범 시스템으로도 더 나은 효과를 보일 것으로 예상한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.168-171
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• 2007

향후, 유비쿼터스 환경에서의 무선 인터넷 서비스는 FDA 단말기를 이용하여 언제, 어디서나 업무처리가 가능하게 되고, 사용자들은 어느 장소에서나 최신의 정보 서비스를 제공받을 수 있는 편리한 시대를 실현시켜 줄 것이다. 본 논문에서는 현행 주정차 단속의 문제점을 보완하기 위해 PDA를 이용하여 원활한 주정차 단속업무를 실현하기 위한 소프트웨어를 다루고 있다. 이를 위하여, 먼저 주정차 단속을 위한 업무흐름을 분석하고, 이를 지원하고 위한 워크플로우 엔진의 설계 및 응용의 구현을 목표로 하여 추진되었다. 중요한 논문의 내용으로는 시스템 시나리오의 분석 및 소프트웨어의 구조 및 모듈설계, 그리고 구현환경 및 구현결과에 대한 내용을 다루고 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.27-41
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• 2019

본 연구는 안전 신문고 제도의 효과를 분석하기 위해 2014년 9월 ~ 2019년 7월까지 접수된 안전신고 데이터 분석을 수행하고 해당 데이터를 통해 안전신고 성과를 측정할 수 있는 항목을 선정하여 4대 불법 주정차 주민신고제 도입에 대한 효과, 도로교통사고 기반의 원단위법을 이용한 효과 분석을 수행하였다. 2019년 10월까지 49개 기초자치단체의 4대 불법 주정차 주민 신고제 도입 후 약 60% 정도 단속 단가가 감소되었으며, 단속인력에 대한 신고 1건의 가치는 21만 3천원/건으로 도출되었다. 과태료 부과 등을 통한 세수 확보를 건당 편익으로 산정하면 약 6만 2천원/건 정도 추정되었다. 이 둘을 합하면 4대 불법 주정차 주민신고 가치는 총 27만 5천원/건으로 도출되었다. 안전신문고의 신고 유형은 대부분 교통 및 시설로 이를 대표적인 신고가치로 정의하고 연도별 총 편익을 산정한 결과, 2014년부터 2019년까지 안전신문고로 접수된 신고건수는 1,164,439건, 2019년 4월 이후 7월까지 신고 된 4대 불법 주정차 신고건수는 502,721건으로 지난 5년간 총 편익을 산정하면 약 2,734억여 원이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-64
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• 2024

최근 다양한 산업 분야에서 드론과 인공지능 기술이 융합된 연구 사례가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식과 객체 판별 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 차량 인식 모델을 제안한다. 객체 인식 알고리즘은 YOLOv8를 사용하였으며, 객체 판별 알고리즘은 ResNet18을 사용하였다. 제안된 모델은 일반 도로 상황에서 수집한 이미지 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하였고, 학습된 모델은 이미지 기반 불법 주정차를 판별하는데 높은 정확도를 보였다. 이를 통해 제안된 모델은 다양한 이미지로부터 불법 주정차 차량을 식별하기 위한 일반화 성능을 갖추고 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.232-240
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• 2009

본 논문은 불법 주정차 단속을 위한 정지 차량 검지 및 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있다. 먼저, 입력 영상으로부터 움직이는 차량을 구분하기 위하여 향상된 코드북 물체 검지 알고리즘을 이용한 차량 검지 알고리즘을 제안한다. 두 번째로 차량의 기하학적 특징을 이용하여 차량이 아닌 물체는 제외시키는 전처리 기법을 사용한다. 그런 다음, 검지된 결과 차량들을 히스토그램 추적 기법과 칼만 필터를 결합한 추적 알고리즘을 이용하여 추적한다. 추적 결과를 더 정확하게 하기 위하여, 히스토그램 추적 결과를 칼만 필터의 측정 데이터로 사용한다. 마지막으로, 정지 차량 검지 알고리즘의 신뢰성 있고 정확한 성능을 위하여 실제 정지 카운터 (RSC)를 제안한다. 실험결과로부터 제안한 시스템은 복잡한 실제 도로 환경에서도 여러 차량을 동시에 추적할 수 있고, 정지 차량을 성공적으로 검지해냄을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.117-125
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• 2008

실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다.