국회주차장은 지속적으로 증가하는 주차수요와 함께 주차장 이용을 무료로 개방하여 상근자들의 장시간 주차, 국회방문 공무원 및 민간차량의 자가용이용 선호, 국회업무이외에 주변 상가나 오피스 이용차량의 국회주차장 무단 점유 등으로 주차시설의 부족현상이 심화되고 있다. 국회내 주차수요와 공급의 불균형으로 국회내부 및 외부 도로상의 불법주차차량으로 국회주차질서는 매우 무질서하다. 본 연구는 국회의사당의 주차실태 및 이용실태조사를 근간으로 단기적으로 유출 입 관리시스템 구축, 중 장기적으로 국회주차장의 유료화 및 관리운영의 민간위탁, 주차장 상한제 폐지를 통한 입체주차장 건설과 지상주차장의 공원화 방안 등 적극적인 주차관리대책을 제시하였다. 새로운 주차관리대책과 병행하여 상근자 및 방문자의 주차수요를 관리하기 위해 요일제와 부제운행의 강화, 셔틀버스노선 및 통근버스 노선의 확대, 둔치주차장의 이용활성화 방안, 다양한 대중교통이용촉진대책의 시행를 제시하였다. 결론적으로 국회 주차문제는 시설공급보다 주차수요를 관리하는 수요관리정책이 더 적합하다.
본 논문에는 무선 랜 기반 위치 추적 시스템을 이용하여 실내에 주차된 자동차 위치에 도달하기까지의 방향과 거리 정보를 제공할 수 있는 앱 어플리케이션 설계를 제안한다. 기존 WPS 기능에 삼각측량법을 더하여 정확도를 높이고 실내에 주차된 차량의 위치 관리가 용이하게끔 하는 것을 목적으로 두었다. 이를 위해 WPS와 전파의 세기를 이용한 삼각측량법을 적용하여 설계한 알고리즘을 제시한다. 프로그램 코드 개선 및 구체화는 해당 알고리즘을 가상 환경에서 구현하였다. 스마트폰의 동기화 센서를 이용하여 실시간으로 DB 서버를 접속함으로서 시간 차이로 인해 측정된 위치 정확성이 저하되는 문제를 보정하였다. 따라서 제안한 앱 어플리케이션은 GPS 통신이 불안정한 실내 및 지하에 주차된 자동차의 위치를 사용자가 찾아내는데 효율성을 제공할 수 있다.
본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기 위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문1)에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI : Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치 파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
무선 센서네트워크는 효율적인 자료처리 및 유비쿼터스 시스템 구현을 위해 여러 응용에서 사용되고 있다. 그러나 무선센서네트워크에 기반 한 최근 주차관리시스템 연구에서는 적응형 센싱이나 효율적인 자료처리 기법은 거의 고려되지 않고 있다. 주차관리응용에서의 성능은 이러한 분산된 컴퓨팅장비들의 효율적인 구현에 영향을 받는다. 이 논문은 주차관리 유비쿼터스 네트워크 시스템을 위해 퍼지 무선센서를 이용한 적응형 센싱기법을 제시한다. 효율적인 주차탐색을 위해 퍼지추론시스템이 센서에 탑재된다. 또한 자동차 주차공간의 환경변화에 적응을 위해 새로운 갈을 각 센서에 무선으로 전송하는 규칙기반 적응형 모듈을 제시한다. 실험결과 제안한 퍼지기반 무선센서가 일반적인 무선센서에 의해 수집하는 방법에 비해 우수한 처리율과 적은 지연시간을 보였다.
이 시스템은 위치정보를 얻기 위한 무선통신기의 특성상 중계기의 설치간격에 따라 정보의 범위가 제한되는 것을 보완하기 위한 체계를 구축한다. 주차장 관리 시스템은 주차 정보의 데이터베이스를 구축하고 데이터베이스 정보는 클라이언트와 관리자에게 용이하게 제공할 수 있도록 설계되었다. 주차장에 설치된 무선 통신 장치에는 센서가 부착되어 차량을 감지할 수 있고, 이 데이터는 서버에게 주차위치 기본 정보를 전송한다 무선 핸드폰 에뮬레이터 J2MEWTK를 클라이언트로 하여 서버의 연동을 확인했고, 주차정보의 전송을 통한 서버 주차관리 데이터베이스의 정보 가공을 확인하였으며, 서버와 관리자를 위한 관리자 프로그램은 사용자 편의와 관리에 용이한 메뉴화면을 제공하였다.
본 논문에서는 번화가나 관광지 등 주차공간의 수요가 높은 지역에서 주차하면서 발생할 수 있는 불편함을 해결하기 위해 개발한 주차안내 서비스를 소개한다. 실제 주차장을 측정하고 자동차를 운전하면서 개발하는 데 어려움이 있어, 임시 주차장을 만들고 Arduino RC Car를 만들어서 실제 자동차를 대신하였다. Open CV를 기반으로 한 영상처리로 전체 주차장, 주차 가능 공간, 주차 완료된 공간을 확인하고 움직이는 자동차를 추적할 수 있도록 하였으며, 이 정보를 사용자가 애플리케이션을 통해 확인할 수 있도록 개발하였다. 사용자는 애플리케이션을 통해 원하는 주차공간을 예약할 수 있으며, 길 찾기 알고리즘을 도입하여 선택한 주차 칸까지의 최적 경로를 안내받을 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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