• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.131-147
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.13-21
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• 2013

대형 쇼핑몰과 멀티플랙스 등과 같은 복합용도의 초고층 건물은 일반 건축물에 비해 주차시설의 규모가 크고 주차장 내 외부를 연결하는 유출입구의 수가 증가하는 특징을 나타내며, 이러한 특징은 주차장 내부에서의 차량 운행거리를 증가시켜 내부통행에 대한 혼잡이 발생하고, 주차 공간을 찾기 위해 운전자가 주차장을 배회함으로써 차량의 공회전이 증가할 뿐만 아니라, 주차 후 운전자의 보행동선을 증가시키는 등 운전자에게 주차로 인한 많은 어려움을 겪게 하고 있다. 이에 본 연구에서는 건물의 방문 목적 및 운전자의 이동경로에 따라 운전자에게 최적의 주차장소를 지정해주는 개별 주차정보제공 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 알고리즘을 평가하기 위하여 제2롯데월드 신축 부지를 사례 지역으로 선정하고 평가를 수행하였다. 평가 결과 기존 주차정보제공 알고리즘에 비해 개별주차정보제공 알고리즘을 적용할 경우, 주차장 내 이동거리는 7.43~83.4% 정도 감소하는 것으로 분석되었으며, $CO_2$ 배출량의 경우 평균 47.7% 정도 감소하는 것으로 분석되어 개별주차정보제공 알고리즘 적용에 따른 그 효율성이 매우 큰 것으로 분석되어 적용효과를 검증하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권4호
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• pp.275-280
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• 2009

A Genetic Algorithm (GA) is a kind of search techniques used to find exact or approximate solutions to optimization and searching problems. This paper discusses the design of a genetic algorithm-based intelligent parking system. This is a search strategy based on the model of evolution to solve the problem of parking systems. A genetic algorithm for an optimal solution is used to find a series of optimal angles of the moving vehicle at a parking space autonomously. This algorithm makes the planning simpler and the movement more effective. At last we present some simulation results.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.31-40
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• 2022

YOLOv4 can be used for detecting parking vehicles in order to check a vehicle in out-door parking space. YOLOv4 has 9 anchor boxes in each of 13x13 grid cells for detecting a bounding box of object. Because anchor boxes are allocated based on each cell, there can be existed small observational error for detecting real objects due to the distance between neighboring cells. In this paper, we proposed YOLOv4 grid cell shift algorithm for improving the out-door parking vehicle detection accuracy. In order to get more chance for trying to object detection by reducing the errors between anchor boxes and real objects, grid cells over image can be shifted to vertical, horizontal or diagonal directions after YOLOv4 basic detection process. The experimental results show that a combined algorithm of a custom trained YOLOv4 and a cell shift algorithm has 96.6% detection accuracy compare to 94.6% of a custom trained YOLOv4 only for out door parking vehicle images.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.84-90
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• 2009

The bi-modal tram is under development as a new public transportation. The features of the tram are an extended wheel base and its length. This features result in difficulties for drivers on maneuvering the tram. Therefore, the all wheel steering system is applied to the articulated vehicle. The AWS system enables the vehicle to steer all the rear wheels independently and improves its driving characteristics. However, the bi-modal tram has a problem to move backward in the limited place because of its geometric feature and the AWS system. Hence, the reverse parking assistant algorithm for articulated vehicle is developed to solve the problems of the reverse parking. Using the vehicle model which includes the reverse parking assistant algorithm, the dynamic analysis is performed for several parking cases. By the result of the analysis, the stability and validity of the reverse parking assistant algorithm is verified.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.176-182
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• 2003

The researches for autonomous vehicle have been implemented in many studies, but most studies were confined to the lane fol1owing and changing. This paper addresses a problem of autonomous lane following parking a nonholonomic vehicle. The algorithm for image processing by the hough transform and controlling a steering angle and speed to park a nonholonomic vehicle is developed. The developed system which integrated the control algorithm for parking and vision algorithm for line traction tested with RC car and verified by the performance of the detection of parking area and the reactive parking without collisions.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.639-647
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• 2008

본 연구의 목적은 주차장 정보제공을 위한 실시간 주차가능면수 추정을 위한 주요 변수들간의 관계를 정립하는 것으로 알고리즘에 관련되어진 변수에 대하여 조사하고, 알고리즘 설계를 위한 주차정보를 수집 후 주차장의 평균주차대수, 평균주차시간, 회전율, 점유율, 누적주차대수 등의 변수에 대하여 분석하였으며, 주차장 내 불법주차, 중첩주차, 탐색차량 정보를 수집하여 주차가능공간을 추정하는 기본 토대를 마련하도록 하였으며, 연구결과, 유출입대수만을 고려한 기존의 제공정보보다 정확도가 높은 것으로 나타나 이는 주차장을 이용하는 운전자의 판단을 도울 수 있으며, 주차장 운영관리에도 도움을 줄 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.69-75
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• 2020

본 논문에서는 번화가나 관광지 등 주차공간의 수요가 높은 지역에서 주차하면서 발생할 수 있는 불편함을 해결하기 위해 개발한 주차안내 서비스를 소개한다. 실제 주차장을 측정하고 자동차를 운전하면서 개발하는 데 어려움이 있어, 임시 주차장을 만들고 Arduino RC Car를 만들어서 실제 자동차를 대신하였다. Open CV를 기반으로 한 영상처리로 전체 주차장, 주차 가능 공간, 주차 완료된 공간을 확인하고 움직이는 자동차를 추적할 수 있도록 하였으며, 이 정보를 사용자가 애플리케이션을 통해 확인할 수 있도록 개발하였다. 사용자는 애플리케이션을 통해 원하는 주차공간을 예약할 수 있으며, 길 찾기 알고리즘을 도입하여 선택한 주차 칸까지의 최적 경로를 안내받을 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.506-511
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• 2008

무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 시스템을 설계한다. 설계한 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1051-1058
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• 2012

The unified lateral control algorithm for automatic valet parking for various types of vehicles is presented and its feasibility is shown experimentally via field tests for the given parking scenario. First, a trajectory generation algorithm for forward driving and backward multi-step parking maneuvers is developed. Then, with consideration of different types of vehicles and operating conditions, a kinematic vehicle model is used and validated using field test data. Using the nonlinear vehicle model, the lateral controller is designed based on dynamic surface control. Finally the proposed lateral control law is validated via hardware-in-the-loop simulations for different types of vehicles and experimentally using a test vehicle through field tests.