• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.232-240
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• 2009

본 논문은 불법 주정차 단속을 위한 정지 차량 검지 및 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있다. 먼저, 입력 영상으로부터 움직이는 차량을 구분하기 위하여 향상된 코드북 물체 검지 알고리즘을 이용한 차량 검지 알고리즘을 제안한다. 두 번째로 차량의 기하학적 특징을 이용하여 차량이 아닌 물체는 제외시키는 전처리 기법을 사용한다. 그런 다음, 검지된 결과 차량들을 히스토그램 추적 기법과 칼만 필터를 결합한 추적 알고리즘을 이용하여 추적한다. 추적 결과를 더 정확하게 하기 위하여, 히스토그램 추적 결과를 칼만 필터의 측정 데이터로 사용한다. 마지막으로, 정지 차량 검지 알고리즘의 신뢰성 있고 정확한 성능을 위하여 실제 정지 카운터 (RSC)를 제안한다. 실험결과로부터 제안한 시스템은 복잡한 실제 도로 환경에서도 여러 차량을 동시에 추적할 수 있고, 정지 차량을 성공적으로 검지해냄을 확인한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권1호
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• pp.13-20
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• 2016

In this study, we propose a method to regulate parking violations using computer vision technology. A still color image of the parked vehicle under question is obtained by a camera mounted on enforcement vehicles. The acquired image is preprocessed through a morphological algorithm and binarized. The vehicle's shadows are detected from the binarized image, and lanes are identified using the information from the yellow parking lines that are drawn on the load. Whether parking is illegal is determined by the conformity of the lanes and the vehicle's shadow.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.197-204
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• 2015

In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.315-316
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• 2022

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.117-125
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• 2008

실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권4호
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• pp.661-680
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• 2016

The vehicle license plate recognition (VLPR) system analyzes and monitors the speed of vehicles, theft of vehicles, the violation of traffic rules, illegal parking, etc., on the motorway. The VLPR consists of three major parts: license plate detection (LPD), license plate character segmentation (LPCS), and license plate character recognition (LPCR). This paper presents an efficient method for the LPCS and LPCR of Korean vehicle license plates (LPs). LP tilt adjustment is a very important process in LPCS. Radon transformation is used to correct the tilt adjustment of LP. The global threshold segmentation method is used for segmented LP characters from two different types of Korean LPs, which are a single row LP (SRLP) and double row LP (DRLP). The cross-correlation matching method is used for LPCR. Our experimental results show that the proposed methods for LPCS and LPCR can be easily implemented, and they achieved 99.35% and 99.85% segmentation and recognition accuracy rates, respectively for Korean LPs.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제20권spc1호
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• pp.108-118
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• 2024

As shared electric kick scooters spread to cities worldwide as a result of the proliferation of personal mobility, they have emerged as a significant social issue, impacting pedestrian and user safety, as well as urban aesthetics. In this study, we propose solutions to the unique problems associated with shared electric kick scooters, such as illegal parking, charging, and redistribution. Furthermore, we present research on supplementary services utilizing electric kick scooters in urban areas to enhance citizen safety and user satisfaction through the development of an autonomous electric kick scooter system structure and operational strategies. We suggest a low-cost autonomous electric kick scooter structure and propose AI processing, sensor fusion, and system operation methods to add autonomous capabilities to affordable electric kick scooters. Additionally, we propose operational systems and related technologies for offering various supplementary services.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2012

본 논문에서는 차량 출입통제, 주정차 단속, 과속 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용가능한 신형 차량번호판 검출 방법을 제안한다. 먼저 가우시안 차이를 이용한 필터링을 사용하여 번호판의 연속적인 주요 숫자가 잘 나타나도록 이진화를 수행한다. 이후 번호판의 형태학적 특징을 이용한 반복 레이블링 기법을 이용하여 번호판 영역을 결정한다. 마지막으로 투영 변환을 통한 번호판의 정형화 과정을 거쳐 카메라나 차량의 위치에 따라 발생하는 기울어짐과 같은 왜곡을 보정한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.181-189
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• 2013

일반적인 영상감시시스템은 비디오 녹화 및 전송 방식을 채택하고 있기에 특성상 다량의 데이터를 전송하고 저장하여 시스템의 부담이 크다. 하지만, 쓰레기 불법투기나 불법 주차현장의 포착 및 기록을 같은 용도에서는 비디오가 아닌 정지영상을 이용하는 감시가 충분할 것이다. 본 논문에서는 움직임 센서와 정지 영상을 이용한 영상감시시스템을 제안한다. 우리의 시스템에서는 움직임 이벤트의 발생을 센서값 변화로 인식한 후, 현장을 기록하는 정지영상을 캡처하고 원격지의 데이터베이스에 저장하는 하는 기능을 제공한다. 따라서 제안된 시스템은 기존 비디오 기반의 감시 시스템과 비교해서 감시 상황의 발생을 보다 신속하면서도 정확하게 인식할 뿐만 아니라 처리하는 데이터의 양을 현저히 줄이는 장점이 있다. 또한, 우리의 시스템은 에이전트 기반으로 동작하기에, 이후 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• 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.