• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.284-288
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• 2008

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.127-136
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• 2023

Many research results on the traffic enforcement of illegal driving of twowheeled motor vehicles using license plate recognition are introduced. Deep learning convolutional neural networks can be used for character and word recognition of license plates because of better generalization capability compared to traditional Backpropagation neural networks. In the plates of twowheeled motor vehicles, the interdependent government and city words are included. If we implement the mutually independent word recognizers using error correction rules for two word recognition results, efficient license plate recognition results can be derived. The CPU based convolutional neural network without library under real time processing has an advantage of low cost real application compared to GPU based convolutional neural network with library. In this paper twowheeled motor vehicle license plate recognition algorithm is introduced using CPU based deep-learning convolutional neural network. The experimental results show that the proposed plate recognizer has 96.2% success rate for outdoor twowheeled motor vehicle images in real time.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2008년도 춘계학술발표대회 개요집
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• pp.9-9
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• 2008

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.32-39
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• 2011

꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• 토지주택연구
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• 제8권3호
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• pp.211-221
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• 2017

This study proposed hybrid coupled shear wall in the steel plate insertion method, which is capable of reinforcing the shear strength of the entire wall without increasing wall thickness in the wall-slab apartment buildings. The proposed hybrid coupled shear wall was tested for its effectiveness, shear strength and seismic behavior in experiment. As a test result, the shear strength improvement by the proposed hybrid coupled shear was found effective. Integral-type of steel plate insertion was found more effective than separate-type steel plate insertion. In this case, if the stud enforcement method proposed in this study was used, the shear strength of hybrid coupled shear wall was recommended to calculate using the KBC2016 0709.4.1(3) method. The steel plate inserted in the proposed method was found to have no significant impact on the final fracture behavior and bending strength of hybrid coupled shear wall. The shear strength at the final destruction of the wall was merely about 1/50 of the entire design shear strength. Thus, it is deemed that the wall was over excessively designed regarding the shear force in the existing design method. This finding indicates further study on wall designing to ensure effective and economic designing based on appropriate strength estimation under the destruction mechanism.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-8
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• 2011

최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.134-143
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• 2020

자동차 번호판 인식 기술은 도로의 교통상황 통제, 과속차량 단속, 도주 차량의 추적 등 현대 교통 시설 및 교통 안전망을 책임지고 있는 핵심 기술 중 하나이다. 이 기법은 과거에도 연구되었던 분야였으나 최근 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 기법들을 적용하여 향상된 성능을 보이는 분야이며, 크게 자동차 번호판 검출과 번호판 인식으로 나뉜다. 본 연구에서는 다양한 객체 검출 모델과 WPOD-Net(Warped Planar Object Detection Network) 모델을 활용하여 자동차 번호판 검출 성능을 향상시키기 위한 실험을 진행하였으며, 객체 검출 모델을 활용하여 번호판을 검출하는 기존 방식들 대신 차량을 검출한 다음 번호판을 검출하는 방식을 택하여 정확도를 높였다. 특히 Super-Resolution 기법 중 하나인 Fast-SRGAN 모델을 활용하여 이미지 내에 존재하는 노이즈를 제거하는 처리를 통해 최종 성능을 향상시켰다. 결과적으로 92.38%에서 96.72%로 선행 연구 대비 평균 4.34% 향상된 성능이 실험을 통해 확인되었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
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• pp.150-150
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• 1998

본 연구는 최근에 대두되는 첨단 교통체계(Intelligent Transportation Systems : ITS)중 첨단교통 관리체계(Advanced Traffic Management Systems : ATMS)에서 자동단속체계(Automatic Traffic Enforcement Systems : ATES)에 사용되는 자동차량번호판인식시스템의 핵심기술인 자동차량 번호판 추출에 관한 연구이다. 일반적으로 번호판익식시스템(License Plate Recogition System : LPRS)가 번호판을 인식하는데 있어서 번호판 추출과 문자인식, 크게 2개의 Process로 구분되어 수행된다. 본 연구에서는 도로상에 설치된 영상 카메라에서 얻은 차량의 영상을 바탕으로 차량의 번호판을 추출하는 새로운 영상처리기법을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 영상처리기법은 메쉬와핑으로 차량번호판영역의 특징을 이용하여 추출해내는 방법이다. 메쉬란 직교하는 선들로 이루어진 그물 모양의 제어선을 말하는데 이 제어선은 가로와 세로로 한번씩 이미지를 왜곡하여 최종 이미지를 만들어낸다. 이 메쉬와핑기법은 정교하면서도 빠른 속도로 이미지를 처리할 수 있기 때문에 실시간 처리하는데 사용할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.349-352
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• 2006

자동차 수의 급증으로 야기되는 교통혼잡, 교통사고, 주차난 등의 많은 문제에 효율적으로 대응하기 위해서는 제한된 인력과 비용을 사용하는 자동차 관리가 필수적인데 이를 위한 많은 연구들이 국내외적으로 현재 진행되고 있다. 현재 진행되고 있는 여러 연구 분야 중에서 특히 자동차의 차량번호판인식 기술은 법규위반 차량 식별, 통행료 징수, 자동차세 징수, 도난 도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 많은 분야에 응용되고 있다. 자동차의 차량번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련예제를 최대한 활용하여 분류성능을 향상시키기 위한 방안의 하나로, 수집된 훈련예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상예제를 훈련예제로 추가하여 학습하는 여러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 차량번호판 문자 인식의 성능 향상을 위해 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상예제 생성방안 및 다양한 생성비율에 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인한다.