무선 이동 네트워크 환경을 이용하여 특정교역에 산재해 있는 노상 및 노외 유·무료 주자창의 무인 요금징수장비를 실 시간으로 제어·관리하여 이용자에게 휴대용 컴퓨터 핀 셀룰러폰을 통해 정보를 제공할 수 있는 주차관리시스템을 제안한다. 본 논문에서 각 요금징수장비는 현재 상용화되어 있는 각 통신사의 PCS 또는 Cellular Phone의 COMA SMS(Code Division Multiple Access Short Message Service)를 이용하여 장비의 상태 및 제어 기법을 제안하였으며, 이 경우 추가적인 무선망 관리장비가 필요 없이 mobile phone만을 이용하기 때문에 아직 일반화되지 않은 고비용의 무선패킷통신을 대신할 수 있어 향후 S/W 교체만으로 전환 가능하여 보다 유용한 기법이 될 것으로 기대 된다.
본 논문은 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리 시스템 개발에 대해서 기술한다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평$.$수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 SOM 알고리즘을 적용한다. 50개의 실제 차량 영상을 실험한 결과, 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB 정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다. 그리고 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 인식 방법을 이용하여 주차 관리 시스템을 개발하였다.
본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.
쇼핑몰, 백화점등이 대형화됨에 따라 사용자들을 위한 주차장도 대형화된 면적을 제공하고 있다. 따라서 시설물 관리업체는 주차 상황판 또는 안내요원을 배치하여 사용자의 주차 편이성을 제공하고 있지만 추가적인 설치 비용과 인건비가 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 스마트 기기를 활용하여 사용자가 주차 공간의 현 상황을 파악하고 빈 공간을 효율적으로 검색하기 위한 주차 시스템을 설계한다.
최근 들어 차량용 블랙박스의 급속한 보급으로 많은 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 그러나 현재의 차량용 블랙박스 시스템은 제한된 메모리의 용량에 영상 파일을 저장하기 위해, 일정 용량이 저장되면 먼저 저장된 영상 파일을 순차적으로 삭제하여 새로운 영상 파일이 저장되도록 설계되어 있다. 이것은 장시간 주차 중에 발생할 수 있는 차량훼손을 분석하기 위해서는 제약사항이 아닐 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 FTP를 이용하여 주행 중 혹은 주차 중의 영상 파일을 삭제 없이 지속적으로 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 차량용 블랙박스 뿐 아니라 제한된 용량에 영상 파일을 저장하는 수많은 시스템에 동시 적용할 수 있다.
최근 우리나라의 수도권을 비롯하여 대도시의 교통량 증가로 인한 교통혼잡을 줄이기 위해 교통혼잡의 주된 원인이 되는 불법주 정차를 미연에 방지하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 도심에서 쉽고 빠르게 가까운 주자창을 찾고자 GPS와 LSB에 대해 조사 및 분석한 자료를 바탕으로 GPS와 LBS를 이용한 주차 관리 시스템을 설계하였다.
도심내 지속적인 차량증가에 따라 도시의 주차문제는 운전자에게 있어 과거부터 현재까지 여전히 불편함을 주고 있다. 이에 유비쿼터스 기술을 이용한 주차시스템이 활발히 연구중이며, 센서를 이용한 새로운 형태의 주차장이 생겨나고 있다. 따라서, 본 논문에서는 국내 사례 및 선행연구의 검토를 통해 시사점을 도출하였고, 더욱 더 발전된 모바일을 기반으로 한 유비쿼터스 기술을 적극 활용하여 능동적이고 개인 맞춤형의 통합 주차서비스가 가능한 지능형 u-Parking시스템을 제안하였으며, 개별 운영관리의 비효율성을 u-City의 통합운영센터와의 연계를 통하여 효율적 방법을 제시하였다. 또한 주차장 스마트 검색, 인터넷 주차장 예약제, 경로연계 맞춤형 정보제공 등 u-서비스 비즈니스 모델 제시를 통하여 효율성과 경제성을 확보방안을 마련하였다.
본 논문에는 무선 랜 기반 위치 추적 시스템을 이용하여 실내에 주차된 자동차 위치에 도달하기까지의 방향과 거리 정보를 제공할 수 있는 앱 어플리케이션 설계를 제안한다. 기존 WPS 기능에 삼각측량법을 더하여 정확도를 높이고 실내에 주차된 차량의 위치 관리가 용이하게끔 하는 것을 목적으로 두었다. 이를 위해 WPS와 전파의 세기를 이용한 삼각측량법을 적용하여 설계한 알고리즘을 제시한다. 프로그램 코드 개선 및 구체화는 해당 알고리즘을 가상 환경에서 구현하였다. 스마트폰의 동기화 센서를 이용하여 실시간으로 DB 서버를 접속함으로서 시간 차이로 인해 측정된 위치 정확성이 저하되는 문제를 보정하였다. 따라서 제안한 앱 어플리케이션은 GPS 통신이 불안정한 실내 및 지하에 주차된 자동차의 위치를 사용자가 찾아내는데 효율성을 제공할 수 있다.
매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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