본 논문에서는 컬러 정보와 퍼지 c-means 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리시스템 개발에 대해서 기술한다 컬러 정보와 퍼지 c-means알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 기술은 차량의 영상에서 번호판을 추출하는 부분과 추출한 번호판 영역에서 문자를 인식하는 부분으로 구성된다 본 논문에서는 최빈수 평활화를 이용하여 차량 영상에서 녹색 잡음을 제거하고 RGB컬러에서 녹색 정보와 횐색 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역의 코드들은 히스토그램 방법을 이용하여 추출하였고 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하였다. 80개의 실제 차량 영상을 대상으로 실험한 결과는 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다 그리고 FCM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 방법을 이용하여 주차관리시스템을 개발하였다.
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.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
세종특별자치시의 교통량 폭증으로 인한 교통 문제 증가 추세는 시설 인프라의 투자로는 해결하기 어려운 수준에 이르러 데이터 기반의 지능형 교통환경 구축이 필수적이다. 교통데이터를 활용해 교통안전정책을 수립한 국내·외 사례를 알아보고 세종특별자치시 교통정보 및 데이터 활용 실태 등을 분석하여 CCTV를 활용한 주차정보 제공, 스마트 교통신호제어시스템 구축, 안전지키미 드롭존 설치방안을 제안한다. 본 연구가 향후 세종특별자치시의 교통 안전망 강화 정책 수립의 기반이 되기를 기대한다.
최근 스마트폰, 갤럭시탭/아이패드 등과 같은 휴대 단말 관련 기술이 진화하고, 보급이 급속하게 증가하고 있다. 다양한 센서 기술들이 개발되어 스마트폰에 포함되고 이와 함께 단말에서 동작되는 서비스 앱이 동반 성장하고 있다. 무선 네트워크 통신 기술도 3G, 와이브로(wibro)에 이어 4세대 LTE 기술이 구축되고 있음으로 인하 여, 유비쿼터스 실현을 위한 환경이 빠르게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰으로 홈네트워크를 제어하는 아파트 단지내 웹 서버와 연동을 통해서 가전, 가구 기기들의 상태를 조회하고, 제어할 수가 있으며, 집 상태 방범 상태를 확인하고, 아파트 단지 내 CCTV가 설치된 위치의 영상 정보 조회가 가능하도록 하였다. 그리고 유비쿼터스 환경에서 무선식별장치(RFID) 시스템을 이용하여 주차장, 의료시설을 통합한 스마트 아파트를 제안한다.
최근 대도시의 경우 교통정보센터 및 ITS센터 등을 통하여 도시부 신호교차로를 운영 관리하고 있으며, 천안시도 ITS 1,2,3차 사업을 통하여 2007년 교통정보센터를 설립하여, 버스정보시스템, 교통정보 수집 및 제공 시스템, 주차정보시스템, 그리고 신신호제어시스템 등을 운영하고 있다. 천안시 신호운영체계의 경우, 주요 축별로 신호기를 그룹화 하여 연동화 운영중에 있으며, 교통량에 따라 실시간으로 주기와 현시가 변동되도록 운영하고 있다. 이와 같이 도시부 Network는 교통 대응식 (TRC; Traffic Responsive Control)운영모드의 사용으로 교통지체 및 축별 속도 등의 향상을 확인하였다. 그러나 인접도시를 연결하는 지방부 지역의 경우는 정통적인 고정식 운영을 사용함으로써 신호운영효율이 낮은 것으로 확인 되었다. 이에 지방부 독립신호교차로 형태의 신호교차로의 효율성 확대를 위해 감응식 운영모드의 사용 가능성을 검토하였다. 이를 위해 천안시 교통정보센터에서 운영하고 있는 신호교차로 중 천안 외곽지역의 신호교차로를 대상으로 감응식 신호제어를 운영하여, 이를 현재 운영중인 고정식 제어와 비교해 보았다. 그 결과 현장 운영시 감응식 신호운영제어가 고정식 신호운영에 비해 지체감소 효과가 월등하였으며, 비최적화 고정식, 최적화 고정식, 비최적화 감응식, 그리고 최적화 감응식의 네가지 Case의 시뮬레이션 지체비교에서는 최적화 고정식과 비최적화 및 최적화 감응식의 지체 차이는 통계적으로 차이가 없는 것으로 판명되었다. 이는 지방 중소도시의 경우, 도시부 이외의 지방부 성격을 갖는 신호교차로에서 있어서, 교통량 조사 등과 같은 부가적 노력 없이 신호교차로를 운영할 수 있는 감응식 신호제어 운영이 보다 효과적일 것으로 판단된다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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