• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.187-195
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 발전과 함께 유비쿼터스 환경에 적용할 수 있는 상황인식 모델에 대한 연구 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 자동차 공간을 위한 매트릭스 기반 상황인식 모델을 설계하고 구현하였으며, 상황인식 모델링을 위해 5W1H와 CAM 수식을 이용한 매트릭스 구성 방법을 제안하였다. 개인 식별과 위치 확인을 위한 Zigbee 모듈과 GPS의 현재의 공간과 시간 정보를 위한 네비게이터를 이용하여 제안된 모델을 이용한 시스템을 구현하였다. 시험 결과 제안된 모델이 유용 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.465-466
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.3-8
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• 2000

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.257-264
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• 2005

사회가 발전하면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 둥을 해결하는데 자동차의 인식 기술이 중요하기 때문에 이에 관련된 번호판 인식이나 교통량 측정에 관한 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 주행차량의 제조회사와 차량 모델을 인식하는 방법을 제시하였다. 차종의 인식은 차량 전면부 영역의 질감을 이용하여 인식하였다. 번호판 상단의 라디에이터 영역에서 질감 특징자를 추출하여 신경망을 통한 차종별 학습을 시켜서 인식을 시도하였다. 제안 알고리즘에서 차종의 정인식은 $93.7\%$, 이종차량의 감별은 $99.7\%$로 양호하게 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권3호
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• pp.91-105
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• 2023

본 논문은 화물자동차 회사와 위수탁차주의 위수탁제에 대한 인식 차이를 확인하고, 인식차의 개선이 시급히 이뤄져야 할 인자를 도출, 이를 기반으로 한 경영모델 수립의 근거를 제시하였다. 위수탁차주의 인식 차이에 기반한 경영모델을 설정하고, 연구 가설을 설정하여 신뢰성과 타당성 및 확인적 요인분석 및 경로분석과 매개효과 검증을 실시하였다. 분석결과 58개의 설문 문항 중 화물자동차 회사와 위수탁 차주의 위수탁제에 대한 인식 차이가 나타난 항목은 전체 65개 문항 중 56개의 문항이고, 해당 문항을 경영 모델 인자로 투입, 분석자료는 위수탁차주의 인식 자료만을 사용하여 확인적 요인 분석과 경로분석과 매개효과 검증을 실시한 결과, 5개의 가설이 채택되었고, 인자가 매개효과는 없는 것으로 분석되었다. 보상체계의 적절성이 상호간의 관계 개선에 영향을 주고 상호간의 관계 개선이 운송서비스의 개선으로 연결되고 있다고 분석할 수 있다. 다만, 매개효과는 크지 않아서 기각되었기 때문에 이 효과를 과장해서 판단하지는 않아야 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.92-98
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• 2020

본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.473-475
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• 2023

자동차 번호판 인식은 영상 내 검출한 차량의 번호판의 문자열을 인식하여 차량을 식별하고 추적하는 기술로 주변 환경에 의한 잡음, 왜곡과 차량의 움직임으로 발생한 흐림, 영상 입력 장치와의 물리적 거리 등에 강인해야 한다. 본 논문에서는 차량 움직임으로 발생한 흐림이 있는 저해상도 영상에 대한 번호판 인식 성능의 향상을 위해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 실험을 통해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 결합하여 흐림이 있는 저해상도 국내 번호판 영상에서의 인식 성능을 개선하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.97-100
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• 1999

본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입$\cdot$출력이 가능하도록 하였고, 남성과 여성을 구별하기 위하여 피치검출법을 사용하여 속도별로 구분하였다. 또한, band pass filter를 이용하여 자동으로 잡음하에서 정확하게 음성추간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 DMS(Dynaminc Multi-Section)[1]모델을 사용하려고, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 시내주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량제어 명령어 30단어를 가지고 실험한 결과 40-80km에서 화자독립 남성 $96\%$, 여성 $94.4\%$ 화자종속일 때 남성 $97\%$, 여성 $95\%$의 인식률을 얻을수 있었고 남성과 여성을 구분하므로 써 인식률을 향상 시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.677-678
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• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1016-1023
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• 2009

자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다.