• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.830-833
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• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.78-80
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• 2005

The pattern recognition of automobile and parking line for the automatic car parking system was processed based on statistical method for reducing the processing time. The command of driving for parking at the vacant parking lot was transmitted from processor to motor driven actuator using direct sequence spread spectrum communication, which enables the multiple transmission in CAN(controller area network). The test-bed which has CCD camera, processor, radio transceiver and FPGA was implemented and demonstrated to be operated well.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.301-303
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• 2012

본 논문은 원패스 태그를 기반으로한 위치인식 시스템 구현하였다. 본 시스템은 ZigBee 및 RFID기술을 접목하였다. 위치인식 수신기와 중계기를 통해 사용자의 위치를 파악하고 관리할 수 있는 솔루션을 개발하였다. 주차의 위치 및 차량의 출입, 출입관리 자동화, 비상호출을 통한 보안성 강화, 엘리베이터의 자동호출 및 통제 등에 대한 위치인식 솔루션 기능을 포함하고 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.16-22
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• 2008

Recently, automatic parking assist systems are commercially available in some cars. In order to improve the reliability and the accuracy of parking control, pose uncertainty of a vehicle and some experimental issues should be solved. In this paper, following three schemes are proposed. (1) Odometry calibration scheme for the Car-Like Mobile Robot.(CLMR) (2) Accurate localization using Extended Kalman Filter(EKF) based redundant odometry fusion. (3) Trajectory tracking controller to compensate the tracking error of the CLMR. The proposed schemes are experimentally verified using a miniature Car-Like Mobile Robot. This paper shows that odometry accuracy and trajectory tracking performance can be dramatically improved by using the proposed schemes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.485-488
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• 2013

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2771-2773
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• 2001

날씨변화와 차량의 속도차이 등으로 주어지는 외란은 차량번호판을 인식하기 위한 전처리 작업인 영상 추출에 어려움을 준다. 따라서 이러한 외란으로 부터 강인하면서도 효과적으로 번호판을 추출하기 위한 방법으로 Background Marking 방법을 제안한다. 이 방법은 차량의 종류에 따른 번호판 색상 및 인식을 어렵게 하는 여러가지 조건들을 고려함으로써 차량번호판을 보다 효과적으로 추출하는 방법이다. 또한, 히스토그램 정규화를 사용하여 밝기의 차이에 의한 영상의 손상을 보상함으로써 보다 선명한 차량번호판 영상을 습득 할 수 있게 된다. 제안된 방법을 주행 중 또는 주차 중인 차량영상에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.127-128
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• 2017

해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.733-735
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• 2018

최근의 차량 주차관리 시설, 출입통제가 필요한 장소 그리고 도로 방범카메라를 통한 단속 등 다양한 곳에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 LPR(License Plate Recognition) 시스템에는 많은 장비와 비용이 들어간다는 큰 단점이 존재한다. 본 논문에서는 하나의 컴퓨터와 최소의 카메라를 가지고 할 수 있는 기계학습을 통한 영상처리를 제안하려 한다. 먼저 딥러닝 프레임워크 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) [4]를 활용하여 자동차의 번호판 부분의 영역을 검출하고 Grayscale를 통해 햇빛 또는 조명 등의 영향을 감소시켜 번호판의 특징을 보존시킨다. 전처리 작업이 끝난 후 번호판에서 숫자를 인식 하는 부분에서는 k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하였으며 한글 문자 인식부분은 Template Matching을 이용하였다. 제안한 알고리즘을 사용하여 기존 LPR 시스템에서 획득한 차량이미지를 대상으로 시뮬레이션 한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있어 향후 연구 방향의 시스템 확장성의 가능성을 발견할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.143-156
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• 2003

도시로의 집중현상에 따라 차량이 증가함으로 한정된 공간에서의 도시교통난이 계속 악화되고 있는 실정이다. 도로상의 불법 주ㆍ정차위반차량으로 인해 차량소통에 불편을 주고, 주거 및 교통환경을 저해하기 때문에 견인업무는 주차정책을 실현시키는 강력한 수단으로써 반드시 필요하지만, 우리나라에서 불법 주ㆍ정차 차량의 견인부분에 대한 연구 및 결과는 극히 미비한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 주요 도시를 대상으로 불법 주ㆍ정차 차량의 견인운행 실태 및 특징을 비교, 견인제도의 문제점을 분석하여 개선방안을 검토하고자 하였다. 이의 내용으로는 각 시에서 추진 및 계획중인 지능형 교통체계(ITS), 버스 정보시스템(BIS) 및 차량 위치 자동 표시기(AVM)를 연계시켜 공차거리를 줄이는 등의 첨단체계를 구축하여 견인차량에 대한 운영을 효율적으로 하여야 할 것이고, 요금의 구조도 서울을 제외한 기존의 3단계 톤급별 요금구조에서 장래 대형차의 견인을 감안한 4단계의 톤급별 요금구조로의 조정방안이 필요하다. 견인비용에 있어서도 대부분의 도시가 수년전의 여건을 근거로 산출한 결과를 기준으로 요금을 징수하고 있어 현실에 맞지 않는 요금체계를 적용시키고 있는 실정이다. 따라서, 견인비용부분에 대하여도 장래의 경제여건을 감안한 탄력적 요금체계를 설정하여 경영합리화를 유도함이 바람직하다. 부가하여, 견인원가에 대한 사례분석 결과는 부천시를 중심으로 하여 현실성 있는 견인비용을 제시코자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.269-276
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• 2018

OCR(광학문자인식)은 컴퓨터 분야에 적용된 지 20년의 역사가 되었고, 자동차 번호판 인식을 통한 주차관리 등 여러 분야에서 응용되어왔다. 본 OCR 기반 스마트 가계부 앱 개발연구에서도 이 기술을 이용하였다. 스마트폰 기반 가계부에서 구매 내역을 수기로 일일이 기입하는 불편을 개선하고자 카메라로 영수증을 촬영해서 구입 목록을 자동으로 정리할 수 있도록 하였다. 이 과정에서 기존의 OCR 기술만으로 영수증의 이미지 문자를 판독하면 인식률이 떨어져서 영상처리기술을 이용하여 영수증 사진의 대비를 조절하는 방법으로 영수증의 문자 인식률을 89%에서 92.5%로 향상하였다.