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.
기존의 야외 주차관리 시스템은 초음파 센서 모듈, 주차 유도 센서, 주차 감지 전용 센서 등의 소형 센서와 장치들을 다수 사용하기 때문에 고비용의 발생과 주차장 관리의 불편함이 초래된다. 이러한 기존 시스템이 요구하는 장치들을 최소화 하고자 CCTV 기반의 소프트웨어 영상처리 기술로 차량의 위치와 주차공간의 유/무를 확인할 수 있는 야외 주차장 관리 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 MOBILE 기반의 서비스를 제공하기 때문에 사용자에게 편리한 주차장 이용 서비스를 제공하고, CCTV를 기반으로 관리자에 의한 실시간 모니터링으로 주차장 내의 사고 및 긴급 상황을 인지해 사고를 대응할 수 있다.
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.
컴퓨터를 활용한 제어 기술이 발달함에 따라 무인화 시스템이 증가하고 있는 현실이다. 이 논문에서는 현재 많은 연구가 활발히 이루어지고 있는 무인화 시스템들 중의 하나인 무인 자동 주차 시스템을 위한 기법을 제안하고 시뮬레이션 실험을 통하여 그 가능성을 보였다. 제안한 자동 주차 시스템에서는 센서 정보를 입력으로 하고 퍼지 함수에 의한 추론 결과를 활용하여 조향 장치를 제어하는 방식을 제안하였다. 성능 평가를 위하여 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하고 제안한 기법을 이용한 가상자동차의 주차 과정을 보였으며 그 결과를 분석하였다.
기존의 물리 센서를 활용한 주차 감지는 주차장 규모가 클수록 큰 비용이 필요하고 이미지 기반의 분석은 개별 주차장에 대한 데이터 라벨링과 학습의 노력이 필요했다. 본 논문은 LoRa(Long Range) 네트워크와 마이크로프로세서를 활용한 IoT기반의 시스템으로 영상데이터를 서버로 전송하고 COCO(Common Object in context) 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 기반의 모델을 활용한 주차장 내 차량점유 감지 알고리즘을 통해 개별 주차장에 대한 학습 또는 라벨링 없이 주차장 내 주차상태를 식별하고 사용자에게 인터페이스를 통해 실시간으로 주차정보를 제공하는 시스템을 구현한다.
최근 울산항에는 화물차가 정해진 화물차 주차장이 아닌 항만 내외에 불법주차를 하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 화물차 주차장 이용을 활성화하는 방안을 연구하였다. 이에 따라 화물차 주차장의 주차 현황을 실시간으로 제공하는 딥 러닝(YOLOv4) 기반 영상분석방식의 스마트 항만 주차정보시스템을 제안한다. 더불어, 제시한 방안을 통해 주차장 이용이 활성화 되었을 때의 사회적 가치를 산정하여 기존과 비교하였다.
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.
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.
현재 주차문제가 사회의 큰 문제로 자리잡고 있다. 자동차는 기하급수적으로 늘어가지만 그 자동차를 수용하는 공간은 상대적으로 좁다. 심지어 목적지에 주차를 할 공간이 없어 상당한 시간을 주차할 장소를 찾는데 소비하게 된다. 이동 차량에서 실시간 주차정보를 제공받아 이러한 문제점을 해소하고자 한다. 본 논문에서는 실시간 주차 정보를 제공 받기 위해 무선 네트워크 환경을 구축하고, 다양한 어플리케이션간에 데이터를 교환하고 공유하기 편리한 XML 데이터를 생성하여, 실시간으로 주차정보를 전달하는 방법을 제시 및 구현한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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