본 연구는 장애인전용주차구역 이용 중 위반행위에 초점을 두고 위반행위 실태를 분석하여 운영상의 문제점을 점검하여 적법한 이용을 위한 개선방안을 제시하는데 목적이 있다. 전국 16개 시도의 관공서, 상업시설, 공동주택, 의료시설, 문화 및 체육시설, 고속도로 휴게소 등 총 50개소의 장애인전용주차구역 위반행위자를 대상으로 현장 방문 면접조사를 진행했다. 연구결과 위반행위는 장애인 주차가능표지 미 부착 행위와 보행 장애인 미 동반 위반행위로 나타났다. 장애인전용주차구역제도의 적법한 이용을 위한 개선방안을 제시하면 장애인전용주차구역에 대한 인식과 홍보를 확대해야 하고, 주차단속에 초래되는 비용 인력 민원 등의 관리운영 방법을 개선해야 한다. 또한 위반 행위 개선을 위해 위반행위 발생 후 처벌규정을 강화하는 법률 개정안을 마련해야 한다.
본 논문은 이제까지 필자들이 교통문제와 관련하여 교육부의 BK 21 연구지원 과제를 수행하면서 발표한 여러 논문들의 결과를 정리하는 작업의 일환으로 쓰여졌다. 필자들의 이러한 작업은 교통문제와 관련한 여러 논문을 쓰는 개별 과정(주차위반, 신호위반, 과속운전, 음주운전)에서 비록 연구의 주제는 다르고 구체적 주제에 따른 위반의 상황과 일반인의 심리가 상이한 측면이 있지만, 그럼에도 불구하고 그 면면에는 공통점이 많다는 경험과 이를 종합해서 정리할 필요성을 느꼈기 때문이다. 따라서 이러한 작업은 종합적이고 포괄적인 시각에서 한국사회의 교통문화를 파악하고, 이를 토대로 교통문제와 관련된 여러 사회문제를 풀 수 있는 기초를 마련하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
사고 현장에서 사고 차량을 옮기거나 주차위반 차량을 견인사업소로 이동시키기 위해 주로 이용되고 있는 리프트식 견인차는 피견인차의 구동방식에 따라 차량의 전부 또는 후부을 들어 올려 구동 바퀴로 이동할 수 있도록 하는 특수차량이다. 본 논문에서는 견인중인 견인차와 이송중인 전륜 피견인차 및 일반 주행 중인 차량 사이에서 일어날 수 있는 3중 추돌사고를 일반적인 3중 추돌사고와 비교하여 견인 중에 발생하는 추돌사고가 얼마나 위험한지를 직접 확인한다. 각 차량은 CATIA를 이용하여 모델링하고 이를 상용 유한요소해석 프로그램인 ANSYS를 통하여 피견인차의 후부를 주행 차량이 들이 받는 추돌을 시뮬레이션한다. 또한 견인차가 피견인차를 들어 올려 발생되는 피견인차의 각도에 따른 추돌의 영향을 해석한다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.457-462
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2000
교통 법규 위반 단속이나 주차 관리를 위한 차량 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 크게 차량 번호판 추출, 문자 분할, 문자 인식의 세부분으로 이루어진다. 본 논문에서는 차량 번호판 인식 시스템의 구현을 위해 번호판 영역의 색상정보를 이용하여 차량 번호판을 추출하는 방법을 제안하고, 번호판 영역 문자들의 사전 정보와 색상성분을 사용하여 정확하게 번호판 문자 분할을 하는 방법을 제안한다. 자가용과 영업용 차량 영상을 주간/dirks 및 정면/후면으로 나누어 다양하게 취득하여 실험한 결과, 94.6%의 번호판 추출률과 86.8%의 문자분할률을 얻었다.
본 연구는 사람들이 사소한 교통법규를 어기는 행동을 한 후에 법규를 준수해야 한다는 일반적인 태도와 위반행동 사이에서 인지부조화를 경험하며, 그 부조화를 경감시키기 위해 법규 준수에 대한 자신의 태도를 부정적으로 변화시킬 가능성을 확인하였다. 이를 위해 교통법규 위반 (무단횡단, 불법주차, 신호위반)을 묘사하는 시나리오를 읽고, 그 위반행동에 대해 지지하는 글을 쓰게 하여 인지부조화를 경험하게 한 실험참가자들에게서 태도변화가 일어나는지를 관련 교통법규준수 태도를 반복 측정하는 피험자 내 설계를 통해 조사하였다. 실험결과에 따르면, 부조화 처치 전과 후의 일반적인 교통법규준수 태도를 비교한 결과, 전보다 후에 태도가 더 부정적으로 변화하였으며, 시나리오로 제시된 각 교통법규 위반상황과 관련된 태도문항들에서도 부조화를 경험하기 전보다 후의 각각의 교통법규 준수태도가 더 부정적으로 변하였다. 더 나아가 태도변화에서 인지부조화의 역할을 확인하기 위한 추가분석에서, 시나리오로 제시되지 않은 교통법규와 관련된 태도문항들(인지부조화와 관련 없는 문항들)에서는 반복측정 간에 유의미한 차이가 없었으며, 3개의 시나리오 중에 더 많은 시나리오의 위반행동에 대해 지지하는 글을 쓸수록 태도가 더 부정적으로 변화하는 패턴을 확인할 수 있었다 또한, 각 시나리오의 위반행동에 대해 지지하는 글을 작성한 집단이 그렇지 않은 집단보다 태도가 더 부정적으로 변화하였고 초기의 교통법규준수에 대해 긍정적인 태도를 가진 실험참가자가 더 많은 태도 변화를 보였다. 이러한 결과들은 결론적으로 사소한 법규위반행동이 법규에 대한 부정적 태도를 유도하고, 그 과정에서 인지부조화 기제가 중요한 역할을 한다는 사실을 지지한다. 규범 행동 간의 부조화에 대한 태도변화 가능성을 인지 대리 부조화적 설명과 함께 비교문화적 관점에서 논의하였다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
경제 성장과 생활 수준의 향상으로 인한 자동차 수의 증가는 않은 문제를 발생시키고 있다 제한된 인력과 비용으로 효율적인 자동차 관리를 위한 연구 분야 중에서 자동차 번호판 인식 (Vehicle Plate Recognition) 기술은 법규위반의 식별, 통행료 징수, 납세, 도난.도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 않은 분야에 응용되고 있다. 자동차 번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련 예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련 예제를 최대한 활용하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방안 중 하나로, 수집된 훈련 예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상 예제를 훈련 예제로 추가하여 학습하는 절러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 문자 인식의 성능 향상을 위친 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자 인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상 예제 생성 방안 및 다양한 생성 비율 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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