To date, parking enforcement systems have only been used by parking enforcement authorities, who detect and penalize violators. This paper introduces a modified version of the parking enforcement system utilizing smartphones that allows ordinary citizens to report parking violators to parking enforcement officers. The procedures of the system are taking a picture of a vehicle in violation, receiving the violation report virtually and finally reporting if violation car still remained at same location after five minutes have passed. The proposed system contains properties for transmission and receiving data about whether the complaint report of the violator's vehicle has been received in real time. It also works in conjunction with the existing parking enforcement system. This paper describes implementation of the proposed system.
주차장에서 일어날 수 있는 비매너 주차로 인한 충돌을 사전에 예방하기 위한 단속시스템이다. 주차장에서 일어날 수 있는 장애인, 전기차 전용 주차구역에 일반차량 주차, 2개 차선을 물고 주차하는 차량이 있다. 위와 같은 차량을 딥러닝 객체인식 기능을 통해 비매너 주차를 감지하여 알려준다. 비매너 주차 상황이 찍힌 사진이나 영상을 학습데이터로 사용하여 상황을 인식할 수 있도록 학습데이터를 제작하고 그 상황을 인식하여 비매너 주차 유무를 판단한다. 주차장의 환경을 좀 더 쾌적하게 함으로써 주차장 이용자간 충돌을 줄이는데 목적이 있다.
비교적 저렴한 가격으로 가까운 거리를 빠르게 이동할 수 있는 공유기반 전동킥보드의 이용률이 크게 향상되고 있다, 문제는 전동킥보드가 적절하지 않은 공간에 주차되어 안전사고를 유발하는 것이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식 기술을 적용하여 방치된 전동킥보드의 잘못된 주차를 인식하는 체계를 제안한다. 본 논문에서는 실험 데이터의 특성을 고려하여 CNN과 유사한 모델을 별도로 생성하였으며 실험을 통하여 60%의 인식률을 얻었음을 보였다.
본 연구에서는 불법 주 정차 단속을 위한 번호판 인식용 스피드돔 카메라 개발을 위한 선행 연구로 전체 목표 중 PC와 카메라 모듈간 통신 Board 제작과 소니의 FCB-EX1010 카메라 기능 확인을 위한 PC S/W 구성, VISCA/RS232C Command 확인 및 One Board 작성에 필요한 사전 PC 용 프로그램 구성과 VISCA 통신 Format을 이용한 통신 프로그램을 구성하고 평가하였다. 구성한 통신 보드와 프로그램, 통신 Format은 정상 작동하도록 완성하였으며, 결합한 테스트에서 통신 향후 다양한 주의할 점과 목표를 찾아내었다. 정밀 장거리 스피드 돔 카메라 요구가 많아지고 있는 시점에서 적정한 개발을 위한 선행 연구이었다.
Although the supply of public parking lots in major cities is steadily increasing, there is still a shortage of parking spaces that take into account the characteristics of actual available parking spaces. These parking problems are caused by conflicts between users, illegal occupation and privatization of roads, interference with traffic roads, and business stagnation in commercial areas and illegal parking problems. In addition, despite various parking demand management policies and continuous supply of public parking facilities, the solution to the parking problem is uneasy due to increased construction costs and changes in social conditions. In order to solve this problem, it was judged that it would be necessary to utilize the existing public parking lots efficiently. Therefore, we collect the variables expected to affect the turnover, and use multiple regression models. The results are summarized as follows. Firstly, public parking lots can be classified into four types using utilization rate and turnover rate. Secondly, influencing factors are found including index of public transportation usage convenience, index of illegal parking, and land use characteristics in central commercial district. Thirdly, it was shown that there was little impact by the size of public parking lots, separation distance to subway distance, separation distance to bus stops, transfer zone, residential zone, and second-rated lots by parking costs. Finally, it is found that public parking lots can be improved by proving accessibility of public transit, enforcement of illegal parking, active approaches supporting public parking lots. It is also recommended that public parking cost rating system based mainly on land use characteristics should be remedied and rearranged.
본 연구는 900MHz 대역의 RFID를 이용하여 장애인 전용주차 공간 확보를 도모하고 향후 주차 후 도우미 서비스의 원활한 응용을 위해 기반시설 시스템을 구축하였다. 장애인 차량에 부착한 태그를 판별하는 RFID 리더의 오인식률을 최소화하기 위하여 최적의 태그 부착 위치와 안테나 설치 위치를 제시하고자 한다. 연구결과 RFID 리더의 높이가 170cm일때 지표면과의 각도 $80^{\circ}$와 차량 진행 방향과 RFID 리더의 안테나 면과의 각도 $90^{\circ}$일 때 최적의 RFID 리더 설치 위치를 나타냈다. 이러한 결과에 맞추어 장애인 전용 주차 공간에 RFID 리더기를 설치하고 이를 단속 카메라와 연동하여 태그 부착 차량 외의 일반 차량에 대한 단속 및 관리가 가능하도록 시스템이 구축되면 장애인 전용 주차공간이 그 본래의 취지에 맞는 용도로 사용되는 것에 크게 기여할 것으로 예상된다.
최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.
본 연구의 목적은 현재 대규모 상업시설이 위치하여 주변교통여건이 매우 열악한 상태인 동대문 밀집상가지역을 대상으로 시범사례연구를 통해 서울시에서 도입을 추진하고 있는 교통혼잡특별관리구역 제도의 구체적 실행방안을 마련하고 그 효과를 분석하는데 있다. 본 연구는 새로운 제도인 교통혼잡특별관리구역제도의 구성요건에 관한 사항과 동대문상가 밀집구역을 대상으로 한 사례연구 등의 크게 2분야로 구성되며, 사례연구에서는 현황분석, 특별관리구역 실행대안의 결정, 시행효과분석방법론의 구축, 교통관리 대안별 효과분석결과 등으로 구성된다. 동대문 밀집상가지역에 대한 교통특별관리구역 제도 시범사업 사례분석 결과, 두산타워가 속한 블록내에 주차면 10면이상, 연상면적 3000$m^2$ 이상 건물만을 대상으로 모든 도착통행에 대해 2,000원의 주차가산금을 부과하고, 간선도로 및 이면도로의 불법주차 근절시키며, 주차10부제 등을 시행할 경우, 대상도로구간의 속도가 20.56km/h로 17.2% 개선되어 관리목표를 달성하는 것으로 예측되었다. 개선폭이 가장 큰 가로는 청계천로 도심에서 외곽방향과 흥인문로 광희동에서 동대문구간으로 나타났다. 결론적으로 서울시의 교통문제 해결을 위해 교통특별관리구역 제도를 도입하는 것이 반드시 필요할 것으로 판단되며, 제도의 성공적 도입을 위해 관련법을 개정하고 추진 행정체계를 정비하며, 예상되는 문제에 대한 철저한 대비를 통해 이해관계자 모두가 이득을 보는 Win-Win 전략을 추진할 필요가 요구된다.
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.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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