번호판 인식 작업은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자인식의 세 단계를 거쳐 이루어진다. 이 가운데 번호판 영역분할은 번호판 인식의 가장 핵심이 되는 부분이면서 또한 처리 시간이 가장 많이 소요되는 부분이다. 본 논문은 다양한 도로 주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 차량영상을 대상으로 번호판 영역을 효과적으로 추출하는 방법에 관해 기술한다. 접근방법은 번호판 영역의 가로 명암 값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 문자 폭, 배경영역과 문자 영역의 명암차를 조사하여 문자 영역임을 확인하고, 문자와 문자 사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 확인한다. 또한 번호판 영역 추출 과정에서 배경영역과 문자 영역의 명암차를 이용하여 번호판의 종류를 구분한다. 본 연구는 새로운 유럽형 번호판을 포함한 국내 번호판에 대하여 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역 추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간으로 처리함으로서 실용적 응용이 가능하도록 하였다.
기존 주차조사는 광범위한 조사지역을 대상으로 조사원이 직접 주차차량의 번호판을 확인하는 방식으로 기동성의 저하, 조사와 입력의 이원화로 인한 입력오류, 많은 조사시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 기존 조사원에 의한 주차조사의 단점을 극복하기 위해 최근 상용화된 고성능 영상분석장비, 위성측량장비, 적외선 조명 등을 이용하여 자동주차조사를 위한 방법에 관한 연구를 수행하였으며 본 연구결과 개발된 자동주차조사 방법을 이용하여 조사된 데이터를 수정, 저장, 분석 및 출력이 가능한 주차분석 소프트웨어를 개발하였다. 장비를 이용한 자동주차조사 시 조사차량의 주행속도, 영상분석장비의 촬영각도, 주차차량 상호간 차간간격, 조사차량과 주차차량의 이격거리 등에 의해 조사의 정밀도가 영향을 받는 것으로 나타나 장비를 이용한 자동주차조사의 정확도를 향상시키기 위해 실험을 통해 각 요소별 최적조합을 도출하였다. 또한 기존 주차조사 데이터가 체계적으로 저장, 관리되지 못하고 있는 문제점을 극복하고 주자정책 수립을 지원하기 위한 주차분석을 지원하기 위한 주차분석 소프트웨어를 개발하였다.
자동차 산업의 발달로 인해 대두되는 자동차와 관련된 여러 사회 문제를 해결하기 위해 자동차의 자동 인식 시스템이 절실하게 요구되어지고 있다. 영상처리를 통한 자동차의 인식은 교통 단속은 물론 교통량 조사, 도난 차량 검거 등 여러 분야에서 사용 될 수 있고, 결과적으로 많은 노동력을 절약할 수 있다. 영상처리를 통한 주행 차량의 인식과 검색에 있어서 번호 판, 색깔, 차체의 모양 등 차량의 외판 정보가 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 차량의 번호 판과 색상 그리고 차량의 모델을 위한 라디에이터 그릴 부분을 이용하여 차량의 검색을 시도하였다.
본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중 하나인 차량 번호판 조사를 수행하도록 한다. 관찰자가 없이 카메라를 이용하여 조사 시간 간격을 주어 조사하도록 한다. 조사 시간 간격을 각 주차된 차량에 부여하여 평균 주차 지속 시간을 결정하도록 한다. 또한 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 조사한다.
도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.
본 논문에서는 지방부 간선도로 단속류 구간(국도 42호선 양지$\~$용인구간 6km)의 통행시간정보에 관한 체계적인 수집 $\cdot$ 분석을 위해 현재 국도교통관리시스템(RTMS : Rural Trafc Management System)상에서 운영중인 차량 번호판 매칭방식 AVI 수집자료에 대한 신뢰성 검증 및 단속류 구간 통행시간 자료의 적정집락간격에 관한 연구가 수행되었다. 우선 AVI수집자료 신뢰성 검증을 위하여 번호판 매칭방식 AVI표본수집자료와 전수조사자료를 Kolmogorov-Smirnov 검증기법을 이용하여 분석한 결과 AVI 자료는 통과위주의 대표차로상에서 수집되는 관계로 전차로에 대한 수집자료와 교통특성에 차이가 있어 현재의 번호판 매칭방식 AW 표본수집자료를 통해 산출된 구간통행시간을 구간의 대표값으로 적용하는 문제는 추가 검토가 필요하다. 그리고 적정집락간격을 산출하기 위하여 통계적 추정 개념인 점추정과 구간추정을 적용하여 모형을 개발하여 적용한 결과 점추정기법이 구간추정기법보다 집락간격결정에 민감하고, 보다 정확한 적정집락간격 선정이 가능한 것으로 밝혀졌으며, 적정집락간격은 5분으로 산정되어 현재 적용되고 있는 5분 집락간격은 적정한 것으로 판단된다.
본 연구는 인접한 국가간에도 scenic byway가 실현 가능한지를 양국 연구진이 순수한 관광객의 입장에서 조사하였으며, 이의 활성화를 위해 한 일 양국을 대상으로 한 scenic byway 데이터베이스를 구축했다. 여객수송과 달리 자동차로 상대국에 입국하는 것은 수출 입 절차에 준하는 서류준비와 절차가 복잡하며, 비용과 시간이 많이 소요된다. 일본에서 인지가능한 자동차 번호판 별도제작, 차량 검사, 사전 예약, 도로안내표지판 및 음식메뉴판 한자병기 필요성 대두 등 다양한 문제점이 도출되었다. 반면 자신의 계획대로 자유로운 개별여행이 가능하고, 그에 따른 DB구축도 용이하다는 장점도 있다. 이 연구결과는 한 일 양국의 scenic byway의 기초자료로 활용 할 수 있으며 행정지원과 제도개선이 함께 이루어진다면 인접 국가간의 통행량 증가와 더불어 scenic byway가 실현 가능 할 것으로 사료된다.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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