• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.651-656
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• 2017

본 연구에서는 효율적인 주차관리가 가능한 주차시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 주차장 입구에서 주차공간에 대한 모든 정보를 확인하고 주차 가능한 공간을 찾는 데 도움을 줄 수 있고 또한 차량 번호판을 정확히 인식할 수 기능을 추가하였다. 그 밖에 웹캠을 차량 번호판에 더욱 가까이 설치하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다. 마지막으로 주차관리 시스템에 웹캠을 높이 설치하여 주차 차량이 효율적으로 주차할 수 있도록 주차화면에 표시하게 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1093-1098
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• 2017

LED를 광원으로 사용하는 장비들은 다른 광원 대비 기능적, 경제적 효율성으로 인하여 많은 곳에 널리 활용되고 있다. 효과적인 LED 조명 제어를 위해 다양한 유무선 통신 프로토콜이 사용될 수 있다. 최근에는 스마트폰 시대가 열리면서 다양한 원격 조정 어플리케이션이 등장하고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 어플리케이션을 이용하여 LED 등의 다양한 기능을 제어하고 특별한 패턴의 정보 display 기능을 실내 LED 등에 추가하여 일상생활에서 더욱 효율적으로 사용하는 것을 목적으로 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1114-1125
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• 2013

License Plate Detection (LPD) is a key component in automatic license plate recognition system. Despite the success of License Plate Recognition (LPR) methods in the past decades, the problem is quite a challenge due to the diversity of plate formats and multiform outdoor illumination conditions during image acquisition. This paper aims at automatical detection of car license plates via image processing techniques. In this paper, we proposed a real-time and robust method for license plate detection using Heuristic Energy Map(HEM). In the vehicle image, the region of license plate contains many components or edges. We obtain the edge energy values of an image by using the box filter and search for the license plate region with high energy values. Using this energy value information or Heuristic Energy Map(HEM), we can easily detect the license plate region from vehicle image with a very high possibilities. The proposed method consists two main steps: Region of Interest (ROI) Detection and License Plate Detection. This method has better performance in speed and accuracy than the most of existing methods used for license plate detection. The proposed method can detect a license plate within 130 milliseconds and its detection rate is 99.2% on a 3.10-GHz Intel Core i3-2100(with 4.00 GB of RAM) personal computer.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.713-725
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• 2019

번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.173-178
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• 2018

에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.

• 접착 및 계면
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• 제6권3호
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• pp.10-18
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• 2005

자동차의 유리를 폴리카보네이트로 대체하기 위하여 폴리카보네이트 판 위에 하드 코팅을 시도하였다. 본 연구에서는 tetraethyl orthosilicate (TEOS), methyltriethoxysilane (MTES)으로부터 졸-겔 과정을 이용하여 코팅 막을 형성하였는데 이 때 가장 우수한 물성을 갖는 배합 조건을 찾아보았다. 폴리카보네이트 판의 전처리, TEOS와 MTES의 비율, 용매의 선택, aging 시간, 산 촉매의 양, 코팅의 횟수 등을 변화시켜가면서 형성된 코팅 막의 물성을 측정하였다. 측정 결과 폴리메칠메타크릴레이트를 이용한 전처리가 접착력 향상에 매우 효과적이었으며 이러한 졸-겔 과장으로부터 연필경도 2 H 정도의 아주 매끄러운 코팅 막이 형성되었다.

• 한국안전학회지
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• 제30권6호
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• pp.1-6
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• 2015

The actual condition is that environmental pollution due to the development of various industries has recently become a serious issue. An interest in improving the gas mileage is rising due to an increase in the number of vehicles in the era of high oil price in particular. In order to solve this problem, priority should be given to light-weight design of car body, However, at present, a design method enabling the conventional steel plate to be replaced is direly needed in order to guarantee passengers' safety according to excessive light-weight design of car body. In this study, in order to apply a design method that could realize fuel savings and environmental pollution prevention through an improvement in gas mileage together with meeting the safety requirements for vehicles, it was supposed that CFRP/Al composites member would be used as primary structural member. And to this end, it was intended to obtain optimum design data by experimentally implementing external impulsive load applied to the car body. According to results of impact test of CFRP/Al composites member, a collapsed shape of folding, crack, and bending occurred. So, it was possible to find that energy was observed. And in case of specimen having an angle of $90^{\circ}$ in the outermost layer and stack sequence of $[90^{\circ}{_2}/0^{\circ}2]s$, its collapsed length was shown to be short. Therefore, it was possible to find that the absorbed energy was shown to be higher by 20% or above at the maximum.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제8권4호
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• pp.6-11
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• 2016

The objective of this study is to present the inspection standards of motorcycle lamps affecting motorcycle traffic accident in night time. The inspection standards of motorcycle lamps recommended by CITA International Motor Vehicle Inspection Committee are surveyed. Also, the domestic safety standards of motorcycle and inspection standards of passenger car are considered. The inspection standard and method with principal reasons of rejections of head-lamp, number plate lamp, front-rear position lights, stop lamp and direction indicators of motorcycles are suggested.