• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.9
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• pp.223-232
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• 2015

This study has analyzed the factors that influence the safety consciousness of elderly drivers. To achieve this, 307 elderly who drives commercial and non-commercial in Daejeon, Sejong, Chungnam and Chungbuk area were selected as study subjects. For the data analysis, PASW Statistics 18.0 was used. The main results of this study are as follows. The level of safety consciousness of commercial and non-commercial drivers were 6.49 and 6.93 respectively showing that drivers of non-commercial were significantly higher. Second, the factors that influence the safety consciousness were shown to be significantly different for each group. The factors that influence the safety consciousness of commercial drivers were shown in the order of safety-seeking motivation, economic status, daily driving hours, sensation-seeking disposition. The factors that influence the safety consciousness of non-commercial drivers were shown in the order of safety-seeking motivation, health status, whether or not the accident was experienced, sensation-seeking disposition. Based on these results, several ways were suggested to improve the safety consciousness of elderly drivers and prevent the traffic accidents.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.457-462
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• 2000

교통 법규 위반 단속이나 주차 관리를 위한 차량 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 크게 차량 번호판 추출, 문자 분할, 문자 인식의 세부분으로 이루어진다. 본 논문에서는 차량 번호판 인식 시스템의 구현을 위해 번호판 영역의 색상정보를 이용하여 차량 번호판을 추출하는 방법을 제안하고, 번호판 영역 문자들의 사전 정보와 색상성분을 사용하여 정확하게 번호판 문자 분할을 하는 방법을 제안한다. 자가용과 영업용 차량 영상을 주간/dirks 및 정면/후면으로 나누어 다양하게 취득하여 실험한 결과, 94.6%의 번호판 추출률과 86.8%의 문자분할률을 얻었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.6 no.2
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• pp.57-69
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• 2007

The most important problem in logistic activities may be to decrease the transportation efficiency due to the traffic congestion in urban areas. The traffic congestion reduces the average travel speed of freight vehicles, and then increases the travel time. These problems can lead the logistic system to be inefficient. As a result, it causes an increase of transportation costs. In addition, the increased cost is a main barrier for the transition to an advanced logistic system. This study focuses on the analysis of key factors choosing commercial freight vehicles using Logistic regression-analysis with RP (Revealed Preference) data to solve the increase of private freight cars and transportation costs. Additionally, this paper presents policies to promote good use of commercial freight vehicles based on the results of this study.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.234-238
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• 2004

본 논문에서는 명암도 정보와 제안된 퍼지 이진화을 이용하여 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에서는 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하석 차량 번호판의 영역을 이진화하고 이진화된 차량 영역판에 대해서 히스토그램 방법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었고 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 개별 코드를 추출하는 것이 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.202-206
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• 2005

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.618-623
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• 2003

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 비영업용 차량 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역을 번호판의 후보 영역으로 설정하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 추출한다. 개별 코드 추출은 추출된 번호판 영역에서 3×3 소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화 한다. 이진화된 번호판 영역을 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 코드의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.467-471
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• 2005

본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.80-87
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• 2004

In this paper we proposed the novel feature extraction method that is able to extract the individual characters from the license plate area of the car image more precisely by using the RGB color information and the fuzzy binarization newly proposed. The proposed method, first, extracts from the original image the areas that the pixels with the colors around the green are concentrated on as the candidate areas of the license plate, and selects the area with the most intensive distribution of pixels with the white color among the candidate areas as the license plate area. Second the noises of the license plate area should be removed by using 34{\times}$3 Sobel masking, and the fuzzy binarization method are proposed and applied to the license plate area to generate the binarized image of the license plate area. Lastly, the application of the contour tracking algorithm to the binarized area extracts the individual characters from the license plate area. The experiment on a variety of the real car images showed that the proposed method generates the higher rate of success for character extraction than the previous methods.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.496-505
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• 1998

물류활동에서 운송부분이 차지하는 중요성은 기업의 경영자층에게 더욱 중요하게 인식되고 있는데, 이는 경쟁 환경 때문이다. 경쟁환경에서는 'Output Logistic' 즉, 운송활동의 수행정도에 따라 물류활동의 성패가 결정된다. 따라서 기업물류활동의 근간인 운송활동의 주요 결정요인과 선택형태를 알아보고, 이들이 실제로 기업의 물류활동에 어느 정도 영향을 미치는지를 심층적으로 분석해보는 것도 매우 의미 있는 일이라 하겠다. 더구나 우리 나라의 현재의 경제여건에서는 물류비에 대한 효율화 작업이 필요한데 반해 그 동안의 연구들을 살펴보면 SP 자료를 이용한 가상적 상황하에서의 화주의 선택행태를 분석하였으므로 실제 선택한 수단간의 gap을 극복할 수 없었다. 기업은 운송수단의 선택시 복잡한 결정과정을 갖는다. 이는 운송부문이 총물류비용에서 차지하는 중요도 때문이다. 기업의 운송관리자는 화물을 출하할 때마다 선택의 기로에 서게 된다. 즉, 일부는 조직 체계나 다른 계약 여건에 따라 이전과 동일한 수단을 선택하는 경우도 있지만, 많은 경우에는 매번 출하시 마다 최적의 운송수단을 선택하기 위한 새로운 결정을 하게 된다. 본 연구는 이러한 화주의 수단선택행태를 실제 RP 자료를 이용하여 분석하였다. 수단선택모형의 적용 및 분서결과를 살펴보면 상당히 attractive한 결과를 발견할 수 있는데 각 품목별 추정 값이 운송거리에 대해서는 음으로 운송비용에 대해서는 양으로 나타나고 있다. 다시 말하면 운송거리가 길수록 효용은 감소하고 운송비용이 커질수록 효용은 증가한다는 것을 의미하므로 그 분석결과가 올바른 결과를 도출하고 있지는 않다. 그러나 여기서 알수 있는 것은 운송거리와 운송비용이 각각 주요한 변수라는 것이다. 모형의 타당성을 검증하기 위해서는 logilikelihood 값을 구하여 $\rho$^2분석을 시행하였다. 여기서는 각 품목별로 $\rho$^2값이 약 0.15~0.3의 비교적 높은 수치를 보여주고 있으므로 모형의 설명력이 어느 정도 있다는 것이 아울러 증명이 되었다. 상관관계에 대한 분석에서는 영업용 차량간의 상관관계가 높게 나타났으며, 이는 곧 영업용 화물차량을 적재중량별로 구분하는 것이 별 의미가 없음을 의미한다. 다시 말하면 자가용 차량을 보유하고 있지 않은 회사는 다른 운송전문업체에 화물운송을 의뢰하게 되므로 출하중량에 따라 화물차량을 구분하는 것에 대해서 그다지 큰 고려를 하지 않는 것으로 해석할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.