최근 RFID 응용 분야가 활성화되면서, 주차관제에서도 RFID를 이용하고 있다. 그러나 중소 상가 밀집 지역에서는 관내 주차장을 체계적으로 연계하는 시스템이 갖춰지지 않고 있다. 본 논문에서는 RFID 기반 통합 주차관제 시스템을 제안한다. 통합 주차관제시스템은 태그를 부착한 사용자의 위치 및 방향과 각 주차장의 주차 상태 등을 감안하여 최적의 주차장을 검색하여 그 경로를 모바일 단말기에 보내는 시스템이다. 시스템은 메인서버와 미들웨어, 각 주차장의 상태 정보를 관리하고 송수신하는 주차장 클라이언트, 고객의 모바일 단말기에 최적의 주차장 경로를 출력하는 WIPI 기반 응용 프로그램으로 구성된다. 메인 서버는 DB를 이용하여 이들 구성 요소들 통합하며, 미들웨어에서 RFID 리더기 정보로부터 고객 차량의 위치 및 이동 방향을 파악하는 새로운 기법을 제안하고 적용하였다. 구현 결과는 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
현대인의 실생활은 무수히 많은 사물간의 데이터를 주고받을 수 있는 연결고리로 이루어져 있다. 이러한 연결고리 속에서 우리는 IoT(Information of Things), 즉 사물인터넷을 쉽게 경험할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사물인터넷의 활용으로 인한 차량 내 각 시트에 무게를 측정할 수 있는 하드웨어 시스템 및 안전벨트 연결 확인 하드웨어 시스템을 부착하여, 차량 내 탑승인원을 파악하고 그에 대한 할인 시스템을 개발하여 차량감소 효과로 인한 주차공간 확보 및 대기오염으로부터 청정효과를 기대할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
최근 서울에 자동차 보유 대수가 급증함에 따라 주거나 상가 밀집 지역에서 주차 문제는 갈수록 심화되고 있어 이에 따른 주차공간 확보 및 기존 주차 공간의 활용할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 공유경제 개념을 도입하여 개인이나 단체가 소유하고 있는 주차 공간을 사용하지 않는 시간대에 주차 가능 공간을 다른 사람들과 공유할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 플랫폼은 웹, 안드로이드, 라즈베리파이, 데이터베이스로 구성되어 있으며 실제 주차장에 설치된 초음파 센서와 CCTV 이미지를 분석하는 OpenCV를 이용하여 현재 주차장의 사용 중인 공간과 비사용 중인 주차 가능 면수를 분석하고 분석한 정보를 사용자들에게 제공한다.
전 세계적으로 도시화가 가속화됨에 따라 도시 내 차량의 수가 지속해서 증가하고 있지만 주차 공간의 부족으로 인해 도심 내 불법주차 문제가 심각해지고 있다. 또한 주차된 차량의 운전자 정보가 노출된 환경으로 인해 개인 정보 유출이 중요한 사회적 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 불법주차 해소와 운전자 개인정보 보호를 동시에 해결하기 위한 자율주행 로봇 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 정상 주차를 식별하기 방안으로 마커 인식을 적용하였고 ROS 기반 Stella N1을 사용하여 자율주행할 수 있는 로봇을 제작하였다. 또한 전화번호 없이 운전자와 연락을 취할 수 있는 메시지전달 앱을 개발하였다.
경제적 발달이 이루어지고 사회가 복잡해지면서 교통 시스템의 문제가 두드러지게 나타나고 있다. 이로 인하여 운전자들의 경제적 시간적 손실이 증가하고 있는데 웹기반의 주차관리 시스템을 활용하여 이 문제를 해결하고자 하였다. 주차장은 교통시스템의 중요한 자원이기 때문에, 이들이 효율적으로 관리될 때에 교통시스템의 일부 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 주차장에 설치된 카메라를 이용하여 이동하는 객체들을 추적한 후, 이동객체의 기하정보를 이용하여 이동하는 차량을 파악하는 방법을 제시하였다. 또한 이들 정보를 실시간으로 서버에서 처리하여 주차장의 총 주차 공간수, 주차된 차량의 수와 같은 주차장 통계정보를 저장하도록 하였다. 주차정보를 필요로 하는 클라이언트는 모바일 장치를 통하여 서버에 접속하여 원하는 주차장의 주차 가용성 여부를 파악할 수 있고 주차장을 선택하는 결정을 내릴 수 있다. 다수의 주차장들에 제안 시스템이 설치될 경우 운전자들과 사회적으로 커다란 경제적인 이익을 가져올 것으로 기대된다.
GPS를 이용하여 이동 차량의 현재 위치를 정의하는 기술이 많이 연구되어 왔다. 그러나 GPS를 이용한 차량안내 시스템은 실시간으로 변하는 주차 상황과 도로 조건을 고려한 최적화된 주차 경로를 검색하는데 어려움이 있다. 또한, GPS 시스템은 고층빌딩, 지하주차장과 빌딩내부 도로에서는 동작하지 못한다. 반면, RFID를 사용할 경우 도심의 밀집지역내에서도 실시간 주차 및 도로 현황을 반영할 수 있다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 RFID 기반 주차경로 안내 시스템을 제안한다. 구현 결과는 주차장 및 도로 정보의 변화를 즉시 감지한 후 새로운 경로를 적절히 안내할 수 있음을 보여 주었다. 이동 중 주차장이 만차일 경우 시스템은 즉시 새로운 경로를 재추출해서 고객의 모바일 단말기로 전송한다. 그리고 지정된 경로상의 도로가 갑작스런 사고나 공사 중일 때는 우회 경로를 안내한다. 제안한 기법은 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
주차장에서 일어날 수 있는 비매너 주차로 인한 충돌을 사전에 예방하기 위한 단속시스템이다. 주차장에서 일어날 수 있는 장애인, 전기차 전용 주차구역에 일반차량 주차, 2개 차선을 물고 주차하는 차량이 있다. 위와 같은 차량을 딥러닝 객체인식 기능을 통해 비매너 주차를 감지하여 알려준다. 비매너 주차 상황이 찍힌 사진이나 영상을 학습데이터로 사용하여 상황을 인식할 수 있도록 학습데이터를 제작하고 그 상황을 인식하여 비매너 주차 유무를 판단한다. 주차장의 환경을 좀 더 쾌적하게 함으로써 주차장 이용자간 충돌을 줄이는데 목적이 있다.
본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.
최근 영상 기술과 ICT 기술의 발전으로 인해 다양한 형태의 영상처리 서비스가 가능하게 되고, 이러한 기술을 활용하는 응용 서비스가 다양화 되고 있다. 자동차 번호판 인식은 주차관리 등 차량의 정보를 인지하는 곳에 사용되는데 기존의 시스템들은 주차권 발급이나 불필요한 장비 부착 등 경제적인 단점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 OpenCV를 근간으로 한 emguCV를 이용하여 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 그리고 사용자 프로그램 개발에 가장 최신 기술인 WPF를 이용하여 각 주차 차량의 상세정보와 주차 시간 및 남은 주차 공간 정보 등 전체 주차관리 사항을 화면이동 없이 관리할 수 있도록 개선된 UI를 설계하였다. 본 논문에서 사용된 emguCV는 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 0.5초 이내의 번호판 인식 처리 시간과 90% 이상의 인식률이라는 결과를 얻었다. 또한 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있게 UI가 개선되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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