자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자추출, 추출된 문자의 인식등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용하여 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
도시지역의 대기오염은 주로 자동차에 기인하며, 이는 보편적인 현상으로 나타나고 있다. 특히 서울시의 경우 자동차에 의한 대기오염 비중이 85.7%(1997년 기준)를 차지하고 있을 만큼 큰 비중을 보이고 있다. 이에 본 연구의 1차적 관심사는 서울시 대기오염의 주된 요인인 교통부문의 개별적 분석보다는 지속가능한 도시발전을 위한 새로운 패러다임의 적용이라는 관점에서 향후 서울시의 교통.환경부문의 통합연계 분석에 대한 공감대 형성 및 활용가능성 모색에 두었다. 서울시 통행 O-D자료를 바탕으로 환경주행세 부과를 고려한 단기교통혼잡관리모형 적용결과, 교통.환경부 문간 연계통합모형의 실제 유의성을 발견할 수 있었다. 즉 환경주행세의 시행전후 비교분석에 의하면, 유류소비 단위당 500원/${\ell}$과 1,000원/${\ell}$을 부과할 경우, 오전 첨두시간대의 대기오염물질 배출량은 시행후 10.7%와 17.3%씩 감소하는 것으로 나타났다. 이에 비하여 유류소비량 저감은 20.2%와 30.3%로서, 저감비율이 상대적으로 높게 반영되고 있다. 그러나 단위 유류소비량에 대한 차종별 오염물질 배출량 비중은 버스 46.4, 화물차 50.4, 승용차 14.4 등으로 산출되어, 환경주행세 500원/${\ell}$ 부과에 의한 승용차의 오염배출 비중은 비탄력적인 반면에 오염물질 배출량이 많은 버스 및 화물차의 비중은 오히려 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 자동차 유발 대기오염의 비중을 낮추기 위해서는 차종별 오염물질 배출경향을 고려한 환경주행세의 차별부과 방식이 고려되어야 할 것이다. 예를 들면, 차종별 유류소비량에 대한 오염물질 배출비중을 균등화하는 방법, 또는 서울지역 오존오염의 원인이 되는 HC와 NOx 오염물질의 총량에 대한 차종별 기여도를 평균화하는 방법이 적용될 수 있다. 한편으론 환경주행세의 부과방식과 병행하여, 자동차 오염물질 배출을 저감할 수 있는 삼원촉매장치와 매연여과장치의 부착, 오염물질 과다배출 차량의 조기폐차 시행에 의한 인센티브 부여, 그리고 청정자동차 구입에 의한 버스업체의 환경주행세 감면 등과 같은 제도적 장치도 함께 고려되어야 한다. 그러나 본 연구에서 의도하였던 도로환경용량을 고려한 통행량 배분의 실제적 효과를 산출하기 위해서는 첫째, 통행비용의 절감과 대기질 개선이라는 공동선(共同善)을 추구하기 위한 교통.환경간 통합패러다임의 적용모형 개발과 활용가능성 모색, 둘째, 물리적 기준인 도로별 고통용량기준을 환경요소도 포함하는 도로환경용량으로의 전환, 셋째, 통행시간.환경비용.도로건설 및 유지비용뿐만 아니라 자동차 이용에 따른 연료소비 등을 포함하는 통행배분 모형 개발, 넷째, 단기혼잡프로그램을 활용하여 자동차 유발 대기오염물질 배출량 저감효과와의 연계시도 등과 같은 사항이 지속적으로 연구.개발되어야 할 것이다.
자율주행자동차의 도입은 자동차의 산업생태계 변화뿐만 아니라 사회적, 문화적, 경제적 변화를 가져올 것이다. 사회적 수용성은 자율주행자동차 상용화가 성공하기 위한 중요한 영향 요인 중 하나이다. 본 연구는 수요자 관점에서 자율주행자동차의 수용에 영향을 주는 요인들이 무엇인지 분석하였다. 본 연구에서는 운전자의 개입 여부에 따라 부분자율주행자동차(PAV)와 완전자율주행자동차(FAV)로 정의하였다. 설문은 운전자뿐만 아니라 비운전자도 포함하여 20세 이상을 대상으로 수행되었다. 그 결과 PAV와 FAV 수용에 영향을 미치는 요인들은 다르게 나타났다. PAV의 경우 운전자와 직접적인 관련이 있는 요인들이 수용성에 영향을 미쳤고, FAV의 경우 외부 환경 요인들이 자율주행자동차의 수용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 PAV와 FAV의 수용 확산을 위해서는 서로 다른 전략이 필요하다는 것을 보여주었다.
일본자동차타이어공업협회는 05.12.21일 빌표한 06년 자동차타이어 내수전망을 경기회복 등으로 인해 당초전망을 수정하여 06.7.18일 발표하였다. 금번 수정된 전망에서 06년 일본의 타이어 내수는 수량기준으로 1억 2,779만개로 전년대비 0.6% 증가할 것으로 보고 있으며, 이는 고무량 기준으로는 1.2% 증가한 63만 1,453톤이다. 수출은 전년대비 2.9% 증가한 72만 7,583톤으로써 호조세를 유지할 것이며, 내수와 수출을 합한 총수요는 135만 9,036톤으로 전년대비 2.1% 증가한 사상최고 기록을 경신할 것으로 예상하였다.
녹색기술 및 친환경 공정의 필요성이 급증함에 따라 재료이용률 향상을 지향하는 차세대 압출공정의 대두가 필요하게 됨에 따라 유압 CNC(Servo) 제어를 이용한 가변단면 압출기술을 개발하게 되었다. 이러한 가변단면 압출(Varied section extrusion, VSE)기술은 공정 중에 압출구를 빠져 나가는 소재의 단면 형상을 변화시켜 재료이용률을 향상을 도모하였으며, 후가공 공정의 생략도 가능하여 국내 압출업체의 생산원가 절감 및 글로벌 기술경쟁력 확보에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다. 아직은 소수의 선진국에서 시도한바 있으나 양산품 적용에는 생산원가 및 생산속도, 상품성 등에 문제가 있어 자동차 부품 적용에 한계를 보이고 있는 기술이다. 따라서 본 연구팀이 가변단면 압출용 금형을 포함한 최적의 압출공정 및 양산성 문제의 해결점을 거의 확보하고 있는 단계로 세계를 선도하는 리딩기술(Leading technology)을 보유하게 됨으로써 국가의 기술경쟁력 향상에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것이다. 본 연구의 내용을 요약하여 정리해 보면 첫째로는 CNC 제어 가변단면 압출공정에 대하여 자세하게 소개하고 특징 및 장 단점을 설명하였으며, 자동차 부품군에로의 적용에 많은 이점들을 갖고 있음을 설명하였다. 두 번째로는 가변단면 압출을 위한 이동 금형(Moving die)부품을 갖는 구조의 압출금형에 관하여 기존의 압출금형과 비교하여 설명하였으며, 가변단면 압출용 금형의 구조 및 메커니즘의 최적화를 이루고자 하였다. 세 번째로는 가변단면 압출공정을 실현하기 위한 CNC 제어 압출시스템에 대하여 간략히 설명하였다. 네 번째로는 자동차 부품 적용을 위한 정밀 압출공정으로서 가변단면 압출공정에 대하여 유한요소해석을 통하여 가변단면 압출공정 변수 및 금형 변수 등에 대한 엄격한 검토를 선행적으로 수행하여 양산성 확보를 위한 정보들을 분석 정리하였다. 끝으로는 세 가지 단면형태를 갖는 가변단면 압출제 시제품에 대하여 CNC 제어 가변 단면 압출공정의 상용화 가능성을 확인 적용성 검토를 완료하였다. CNC 제어 가변단면 압출기술은 압출공정에 있어서 많은 경험과 기술적 검토가 선행되어져야 하는 고부가가치 성형공정으로써 재료 이용률을 획기적으로 향상시킬 수 있는 압출공법으로 향후 자동차 부품 뿐만아니라 다양한 알루미늄 제품군에 적용이 가능하다고 판단된다.
다자간 무역기구인 WTO는 전통적 교역 분야 이외에 회원국의 국내 정책까지 관여하여 지역 정부의 역할과 자주성을 위협함에 따라 최근에는 양자간 FTA 체결이 증가하고 있다. 이와 같은 통상 환경 변화를 활용하기 위하여 한국과 중국은 FTA 체결을 위한 실질적인 합의에 도달하였다. 일반적으로 자동차 분야는 우리나라가 국제 경쟁력을 지닌 주력 산업으로 분류되어 한 중 FTA의 수혜 업종으로 기대되었으며, 실제로 분석 결과 한국의 자동차 산업이 중국에 비해 세계 시장에서 비교우위를 지닌 것으로 나타났다. 그러나 한 중 FTA 관세 철폐 계획에서 자동차는 양허 대상 품목에서 제외되어 우리가 기대했던 관세 철폐를 통한 한국산 자동차의 가격 경쟁력을 누릴 수 없게 되었다. 이에 따라 우리 자동차 업계는 중국의 비관세 장벽 철폐 등 투자 환경 개선을 통해 효율적인 대중국 투자 환경을 조성해야 하고 한 중 FTA상 자동차의 양허 편입에 대비하여 중국 내 세계 유수 자동차 업체의 대한국 수출 확대 가능성 방지를 위한 엄격한 원산지 규정안을 마련해야 한다. 또한 중국 내 브랜드 전략을 더욱 강화하며 친환경 차량 개발 지원을 통해 중국의 환경 정책에 부응하면서 관련 시장을 창출 확대해야 한다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소가 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출할 경우 색상 정보와 명암정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 한 결과 92%의 결과를 보였다.
본 논문에서는 주정차 단속을 위해 PDA를 이용하여 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제시한다. 현재까지 도입되어 사용 중인 세 종류의 자동차 번호판의 특징을 이용하여 번호판의 종류를 구분하고, 지역명, 지역코드, 용도문자 및 일련번호를 영역화하여 자동차번호판을 인식하였다. PDA를 이용해 영상을 획득하여 번호판 인식 시스템 실험 결과 88.7%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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