• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.57-74
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• 2022

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.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권4호
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• pp.239-258
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• 2013

급격한 사회 및 정보환경 변화 속에서 국민들의 점점 높아지는 도서관의 새로운 기능과 역할에 대한 요구를 수용하기 위해서는 도서관 핵심인력인 사서의 전문성 강화가 절실히 필요하다. 본 연구는 학점 이수로만 취득되는 현행 사서자격시험제도 도입의 필요성을 관종별 사서의 도서관 취업 및 자격증 발급 현황에서 나타난 문제점과 사서자격개선에 대한 의견분석을 기반으로 도출한 후 국내 사서자격제도 개선 방안으로 사서자격시험 제도 도입을 제안하였다. 이를 위해 국내에 잘 알려져 있지는 않지만 상당히 체계적으로 실시되고 있는 필리핀의 사서자격시험제도 운영사례를 살펴보고 향후 국내에 사서 자격시험 제도 도입 시 고려해야 할 내용과 추진 방향을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.113-123
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• 2012

최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.15-25
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• 2002

본 논문에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ(Learning Vector quantization) 신경회로망을 이용하여 상대적으로 간결한 구조로 잡음의 영향을 적게 받는 차량 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 입력된 차량영상의 RGB칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터를 LVQ신경회로망의 입력으로 사용하여 인식 과정을 수행한다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 제안된 시스템을 실험하였으며 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.92-98
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• 2020

본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.89-96
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• 2017

본 논문에서는 일반 도로상에 설치된 CCTV 영상으로부터 차량 검출과 번호판을 인식하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 환경은 일반 도로 환경에서 영상을 취득하기 때문에 기존의 차량 진출입 시스템에 적용되는 안정적인 조건이 주어지지 않으며 입력 영상이 왜곡되고 해상도가 불규칙적이다. 동시에 입력 영상의 시야각이 넓어 연산량이 높고 번호판의 인식 정확도가 떨어지기 쉽다. 본 논문에서는 별도의 입력 제어 장치 없이 차량을 검출하고, 번호판 검출 및 인식이 가능한 향상된 방법을 제안하였다. HOG 특징 기술자를 기반으로 차량 및 번호판을 검출하고, k-NN 알고리즘을 사용하여 번호판 내부 문자의 인식을 수행하였다. CCTV에서 45m 이상 떨어진 장소의 도로를 실험 환경으로 설정하고, 육안으로 번호판을 식별할 수 있는 진입 차량에 대한 실험을 진행하였으며 실험을 통하여 제안 방식의 우수한 결과를 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.792-795
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• 2006

본 논문에서는 주정차 단속을 위해 PDA를 이용하여 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제시한다. 현재까지 도입되어 사용 중인 세 종류의 자동차 번호판의 특징을 이용하여 번호판의 종류를 구분하고, 지역명, 지역코드, 용도문자 및 일련번호를 영역화하여 자동차번호판을 인식하였다. PDA를 이용해 영상을 획득하여 번호판 인식 시스템 실험 결과 88.7%의 인식률을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권4호
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• pp.255-284
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• 2005

본 연구에서는 오픈액세스(개방접근) 환경에서의 국내외 저작권관리시스템 사례연구를 토대로 현재 국내 개방접근환경의 기반 마련을 위해 개발 중인 dCollection 라이선스관리시스템을 분석하고 발전과제를 제시하였다. 연구를 위해 첫째, 개방접근의 장벽으로 작용하는 저작권과 라이선스 그리고 저작권관리(DRM)의 기본적인 개념과 기술적 요소를 살펴봄으로 개방형시스템들이 추구하는 이론과 기반 기술들이 어떻게 접목가능한지 이해를 높이고자 했다. 둘째, 개방접근 환경에서 저작권 보호를 위한 다양한 연구 중 해외 사례로 Creative Commons, ROMEO, Dspace시스템 분석과 국내 사례로 경북대학교와 서울대학교의 저작권관리시스템을 분석하였다. 마지막으로는 국내 개방접근환경에서 콘텐츠의 저작권보호와 유통활성화를 목적으로 개발 중인 dCollection 라이선스관리시스템 분석을 통해 발전 과제를 제시함으로 국내 상황을 직시하고 미래 발전 방향을 예측해 보고자 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권4호
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• pp.444-447
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• 2008

In this paper, we proposed the recognition system of car license plates to mitigate traffic problems. The processing sequence of the proposed algorithm is as follows. At first, a license plate segment is extracted from an acquired car image using morphological features and color information, and noises are eliminated from the extracted license plate segment using line scan algorithm and Grassfire algorithm, and then individual codes are extracted from the license plate segment using edge tracking algorithm. Finally the extracted individual codes are recognized by an FCM algorithm. In order to evaluate performance of segment extraction and code recognition of the proposed method, we used 100 car images for experiment. In the results, we could verify the proposed method is more effective and recognition performance is improved in comparison with conventional car license plate recognition methods.