• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.260-261
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• 2023

공유 전동킥보드의 사용이 증가함에 따라, 불법 주차와 같은 문제점이 발생하고 있다. 시민들의 안전을 위협하는 문제를 해결하기 위해 CNN 모델 기반의 공유 전동킥보드 주차 판단 시스템을 구현하였다. 공유 전동킥보드에 탑재된 카메라, 기울기 센서를 통해 주차 상태를 판단하고, solidity와 python의 web3.py를 이용하여 컨소시엄 블록체인을 설계하였다. 주차 판단 기준이 되는 요소를 추가하고 가중치를 부여함으로써 신뢰 점수 식을 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 모델을 통해 이용자의 자발적인 반납과 회사들의 효율적인 관리를 유도할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1119-1120
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• 2023

본 논문에서는 LiDAR 만을 이용한 자율주차 시스템을 제안한다. 목표하는 주차공간 양측에 위치한 차량을 감지하여 주차공간의 앞까지 이동한 후 조향장치를 제어하여 주차를 수행하는 알고리즘을 제시하였다. 또한 2023년도 제1회 성균관대학교 자율주행 SW 경진대회를 수행함으로써 해당 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.301-302
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• 2019

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.875-878
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• 2003

최근 무선 인터넷의 발전으로 인하여 통신 환경의 변화가 급속하게 이루어지고 있다. 또한 PDA(Personal Digital Assistant)의 발전 속도가 일반 데스크탑 PC 의 발전 속도를 상회할 정도로 빠르게 성장하고 있으며, 고성능 모바일 CPU 가 사용되면서부터 다양한 주변기기들을 이용하는 형태까지 발전하고 있다. 이러한 무선 인터넷을 활용한 PDA 의 사용으로 보다 빠르고 다양한 정보의 교환을 할 수 있게 되었으며 사용자의 이동성을 보장하는 서비스의 제공이 가능해졌다. 이러한 무선 인터넷을 활용한 서비스는 현재 시행되고 있는 불법 주차 단속시스템에 신속성과 효율성을 부가하는데 적절하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 현재 대중화 되고 있는 PDA 와 무선 인터넷을 이용하여 현장에서 처리되는 불법 주차단속 사항을 주차 관리 중앙센터와 무선으로 연계하여 신속한 견인 및 조치가 이루어 질 수 있는 시스템을 설계 하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.31-40
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• 2012

본 논문은 시각적 랜드마크를 제안하고, 이를 이용한 주차 보조 시스템을 보인다. 시각적 랜드마크는 주차 박스에 해당하는 특징으로 주차장의 환경을 고려하여 선택한다. 주차장은 두드러진 특징이 없는 단순한 모양이 반복되는 패턴을 가지는 환경으로, 기존 랜드마크는 주차장 환경에 사용하기 적당하지 못하다. 본 논문에서는 이런 주차장 환경에 맞는 랜드마크를 제안한다. 우리는 제안한 랜드마크를 사용하여 자동차의 위치를 추정하고, 현재 자동차 상태에 따른 자동차의 궤적을 예측한다. 시스템의 입력은 자동차에 장착된 카메라 한 대에서 촬영한 영상이다. 이 영상으로 자동차의 위치를 추정하고, 현재 바퀴 상태를 사용해 자동차가 주차장의 어디로 움직일 지를 보여주는 방식으로 운전자를 보조한다. 실험을 통해 제안한 시각적 랜드마크의 성능과 이를 사용한 주차 보조 시스템의 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.485-488
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• 2024

본 논문에서는 전기차 시장의 성장 및 수요 증가로 인한 충전 인프라 부족에 대한 문제를 해소하기 위한 방안으로, 센서를 활용한 각 자리별 빈 주차 자리 확인 기능과 전기차 충전 자리의 남은 대기 시간에 대한 정보를 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 기존의 LED 표시등의 정보를 웹사이트를 통해 시각적으로 전달하며, 실시간으로 주차 여유 공간과 전기차 충전 자리의 대기 시간을 확인할 수 있게 하였다. 더불어 발레 파킹 서비스와의 융합을 통해 충전 완료 후 차량 이동의 불편함 및 인프라 운영의 효율을 늘리는 방안을 제안해본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-8
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• 2011

주차정보시스템은 주차 대기시간을 줄이고 운전자의 편의를 증진시킬 수 있지만, 다수의 검지기, 표출장치, 제어장치 등을 포함하는 특성에 기인하여 항구적인 전력을 소비하는 특징을 갖는다. 근래에 국내외에서 환경 친화적 그린 빌딩을 위한 저 전력 소비 형 주차정보시스템의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 가상 빌딩의 주차장을 대상으로, 소비전력 저감을 특징으로 하는 주차정보시스템을 설계하였다. 본 설계를 위한 주차검지기로는 기 상용화된 배터리방식 주차 검지기인 무선루프식검지기와 지자기방식 검지기를 적용하고, 시스템 구성 및 통신 네트워크, 운전자 정보서비스 시나리오, 배터리 수명 평준화 등에 대한 설계를 진행하였다. 이어서, 설계된 주차정보시스템의 운영 소비전력을 추정하고 이를 종래의 일반적인 초음파방식 시스템의 동작 소비전력과 비교 하였다. 또한, 주기적 배터리 교체비용을 고려한 전력 유지비용을 환산하여 비교하였다. 7년의 배터리 교체주기를 기준으로 하였을 때, 설계된 시스템의 운영 소비전력은 기존 초음파센서 기반 시스템의 13% 수준으로, 전력 운영비용 환산 값은 기존시스템과 유사한 수준인 94.9%로 추정되었다. 본 연구의 시스템은 소비전력의 괄목할 만 한 경감에 따라, CO2발생의 저감을 기대할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.500-505
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• 2005

최근 차량의 급증으로 인한 주차 관리가 많이 힘들어지고 있다. 특히 몇 년 사이 엄청난 차량증가로 인해 주차 시설 부족 및 관리원들의 단속을 피한 다양한 위법행위가 발생하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 변화에 따라 효율적인 주차 관리를 하기 위한 무선 단말기를 이용한 효과적인 주차 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 서버와 관리자, 무선 인터넷 단말기(PDA) 세 부분으로 구성되어 있으며, 주차 관리원들은 주차단속 및 차량관리 등을 무선 인터넷 단말기를 통해 서버에 접속하여 신속하게 서비스를 받을 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.20-26
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• 2009

최근에는 각 지자체별 BIS(Bus Information System)/BMS(Bus Management System) 및 ITS(Intelligent Transportation Systems)을 도입함에 따라 시설물 주차 및 노변주차를 무인으로 운영하여 운영구간의 불법행위는 줄어들고 있으나 주변지역의 주차난은 더욱 심각해지고 있으며 단속에 의한 운영으로 시민들의 의식 개선 효과는 미비한 실정이다. 그러므로 주차시설의 관리 및 운영의 효율성, 사용자의 편의성 향상 시켜 근본적인 주차시설 부족을 해결할 필요가 있다. 본 논문에서는 우선 선진국의 주차관리 및 운영체계 현황에 대해 분석하고 다음으로 국내 여건에 맞는 노변주차 운영방식 및 시스템을 설계 한다. 마지막으로 시스템 개발시 기반이 되는 요구조건을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.125-133
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• 2023

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.