• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.351-356
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• 2014

최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.413-417
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• 2007

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.271-277
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• 2009

• 안전기술
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• 71호
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• pp.54-55
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• 2003

• 한국화재소방학회지
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• 제3권2호
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• pp.9-14
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• 2007

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.189-193
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• 2024

한국 도로교통법에 따르면 고속도로 추월차선(1차선)에서 지속 주행 시, 지정차로위반으로 판단한다. 현재 고속도로에서 앞선 상황을 단속하기 위해서는 시민의 신고나, 도로 경찰이 직접 위반 여부를 판단하여 단속하고 있다. 이는, 고속도로에서 차량의 속도가 아닌 추월 여부에 따라 위반이 판단되고, CCTV에서는 차량이 지속해서 주행하고 있는지 기준이 모호하여 판단이 힘들기 때문이다. 따라서, 사람의 개입 없이 시스템이 1차선 지속 주행 여부를 스스로 판단하고 단속하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 객체 추적 중에서 다중 객체 추적(Multiple Object Tracking)이 가능하고 시스템의 실시간성을 보장하기 위해 SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 모델을 기반한 F-SORT(Focus Simple Online and Realtime Tracking)를 기반하여 차량을 실시간으로 추적하고 차량의 이동 거리를 판단하여 1차선 지속 주행 여부를 시스템이 판단하여 단속하는 무인 단속 시스템을 설계하였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권3호
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• pp.119-127
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• 2012

도로에서의 안전한 주행을 위해서는 차량들의 전방 시야 확보와 주행속도가 비슷한 차량들의 동일차로 형성이 중요하다. 하지만, 화물차와 같은 대형차량은 승용차에 비해 주행속도가 낮고, 차체가 커서 승용차와 차로를 공유할 때에 사고의 위험을 높이게 된다. 이러한 피해를 줄이고자 우리나라 도로교통법은 차로통행기준을 지정하고 있으나 잘 지켜지지 않고 있는 현실이다. 이에 본 연구는 화물차량의 교통사고 심각도 분석을 통해 지정차로제의 당위성을 제공하고, 고속도로 안전대책마련에 기여하는데 목적이 있다. 사고심각도를 종속변수로 하고, 지정차로 위반여부 등 18개 독립변수로 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석을 실시하였다. 분석 결과, 고속도로 화물차 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 지정차로 위반여부, 날씨, 주야, 갓길주정차 관련여부 변수로 나타났다. Wald 값 비교 결과, 지정차로 위반변수가 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타나 지정차로 통행방법의 철저한 준수가 요구되며, 효과적인 단속활동 등 대책마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.70-77
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• 2012

교통약자들을 위한 차량서비스는 dial-a-ride, demand responsive 또는 paratransit으로 불리며 미국과 유럽에서 널리 제공되고 있는 대중교통의 하나이다. 본 연구는 이러한 교통약자 차량서비스의 배차와 차량경로문제에 관한 것으로 다수차고지와 예약시간 위반을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 제안된 clustering first-routing second에 기초한 휴리스틱 알고리즘을 실제 큰 규모의 교통약자 차량서비스에 적용하였다. 사례연구로서 Maryland Transit Administration (MTA)의 교통약자 차량서비스를 소개하고 실제 MTA의 운영결과와 제안된 휴리스틱 알고리즘의 결과를 비교하였다. 제안된 모형의 목적함수는 서비스제공자의 비용과 고객들의 불편비용으로 이루어진 전체비용을 최소화하는 것이다. 실제 MTA의 운영자료에 차량대기시간, 서비스지연시간과 초과승차시간에 대한 정보가 없는 관계로 비교를 위해서 clustering first-routing second에 기초한 휴리스틱 알고리즘의 목적함수 값은 차량의 대기비용, 고객들의 서비스지연비용과 초과 승차시간 비용를 포함하지 않는다. MTA의 실제운영에 의한 목적함수 값보다 HCR의 목적함수 값이 보다 나은 것으로 나타났으며 이 결과는 본 연구에서 제안된 휴리스틱 방법이 실제운영을 보다 효율적으로 바꿀 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1987-1996
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• 2009

최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경 에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.