최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.
최근 GPS를 이용한 경로 안내 시스템은 폭넓게 이용되고 있다. 그리고 대형 상가 밀집 지역의 주차관리 시스템에는 주로 RFID(Radio Frequency Identification)를 이 용하여 주차장 상황을 관리하고 있다. 그렇지만 RFID 태그만을 부착한 차량이 여러 개의 주차장이 산재한 중소상가 밀집 상권으로 진입했을 경우, 실시간 주차장 상황 정보를 이용한 최적의 주차 경로 안내 시스템이 없으며, GPS만을 이용한 경로 안내 시스템은 실시간 주차 현황 정보를 이용할 수 없다. 이 논문에서는 상권 내에 여러 개의 주차장을 통합하는 주차 관제를 위한 MD 태그 객체의 위치 인식 기법을 제안하고, 데이터베이스와 연동하여 주차를 위한 최적의 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 위치 인식 기법은 미들웨어에서 태그의 판독 순서 및 안테나 번호로 추출하며, 데이터베이스와 연동하여 태그의 방향성 또한 인식함으로써 항상 최적의 주차 경로를 검색하도록 한다. RFID 태그, 리더, 미들웨어, 서버, 주차장 클라이언트, 모바일 클라이언트로 구성된 구현 시스템 결과는 제안한 기법이 원활이 동작함을 보이며, 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
주차 관리원에 의한 주차요금 징수체계가 경영효율이 낮고 부조리의 발생요인이 높아 기계화설비의 도입에 의한 주차요금징수 자동화시스템으로의 변환이 요구되고 있다. 본 논문에서는 무선 단문 서비스(SMS ,Wireless Short Message Service)와 개인 휴대 정보 단말기(PDA : Personal Digital Assistant)를 이용하여 광역에 걸쳐 설치되어 있는 주차 관제용 기계화 설비를 원격으로 관리하며 최소의 주차 관리요원으로 넓은 주차시설의 효율적인 관리를 가능하게 하는 기계화설비에 대한 원격관리 시스템을 설계 및 구현하였다.
무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 과정을 시뮬레이션으로 제시한다.
본 연구에서는 센서 네트워크를 이용하여 유비쿼터스 서비스를 제공해 주는 주차관리시스템을 구현하였다. 유비쿼터스 주차 관리 시스템은, 인터넷과 연결된 PDA나 휴대폰 상에서 현재 주차장의 정보를 한눈에 파악하여 빠르게 주차 공간을 확보할 수 있도록 해 준다. 유비쿼터스 주차관리시스템의 구현을 위해서 하드웨어 센서 노드, 센서 어플리케이션, 그리고 웹서버 응용 프로그램을 개발하였다. 제안하는 시스템은 일정주기로 주차공간의 상태를 업데이트 할 뿐만 아니라, 사용자가 원할 때 웹 상에서 버튼을 눌러 현재의 상황을 실시간으로 확인 할 수 있는 양방향 통신기능을 제공한다. 수집된 주차공간 정보는 일정기간 데이타베이스에 저장함으로써, 시간 혹은 공간별 주차 사용시간을 분석할 수 있도록 구현되었다. 본 연구에서 개발한 시스템은 10대 규모의 대학 내 주차장에 실제 설치하였으며, 인터넷 단말기를 통하여 서비스를 제공함으로써 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.
장애인 주차구역은 보행장애인을 위한 주차시설로써, 장애인의 보행 안전 통로를 확보하기 위한 주차공간이다. 하지만 장애인 전용구역에 대한 사회적인 인식 부족으로 실제 주차구역을 이용해야 하는 장애인의 이용이 제한되고 불법 주차 행위 및 주차 방해 행위 등 위반사례들이 매년 급증하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 장애인 주차 구역의 불법 주차 차량 및 주차공간 내부에서 주차를 방해하는 행위를 개선하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLOv5 모델을 적용한 장애인 주차구역 불법행위 단속시스템을 제안한다.
본 연구의 목적은 주차정보제공에 따른 개인의 주차장 선택행태를 분석하고 이를 주차장 대기행렬 시뮬레이션으로 구현하여 주차정보제공에 의한 도심주차 개선효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 서울시 도심지역 주차장 이용자를 대상으로 선호의식(Stated Preference)조사를 실시하여 주차장 이용실태와 주차정보제공의 변수가 포함된 주차선택 모형을 구축하였고 시뮬레이션 방법을 이용하여 주차정보제공 효과분석을 실시하였다. 즉, 주차효용함수, 차량도착간격, 차량주차시간, 각 주차장의 주차공급면수와 동적으로 변화하는 대기시간 및 주차장의 여유상황을 이용하여 정보의 효과를 분석하였다. 본 연구결과 주차장 상황에 대한 정보제공이 혼잡한 주차장의 차량분산효과 및 대기시간 감소 효과가 있는 것으로 나타나 주차정보를 제공하는 주차안내정보시스템의 도입시 효과가 큰 것으로 판명되었다. 이러한 효과는 주차수요가 증가함에 따라 더욱 크게 나타나 주차수요가 많은 도심지역에서 주차정보시스템의 필요성 및 기대효과가 클 것으로 예상되었다. 이러한 차량분산 및 대기시간 감소효과는 정보이용율 40∼50%이상을 유지하는 것이 효과적이며, 주차장이 용량상태에 이르는 혼잡상황에서는 대기시간과 같은 구체적인 정보가 유용한 것으로 나타났다.
무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 시스템을 설계한다. 설계한 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 무인 주차 또한 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 무인차랑을 위한 주차 편의 시스템 설계를 위하여 퍼지논리시스템에 의한 주차 알고리즘 설계를 제안하고자 한다. 기존의 논문들이 제시한 장단점을 분석하여 새로운 단일 입력을 가지는 퍼지논리시스템을 통한 주차 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션을 통하여 그 효용성을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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