• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.404-412
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• 2022

The development in the field of the internet of things (IoT) have improved the quality of the life and also strengthened different areas in the society. All cities across the world are seeking to become smarter. The creation of a smart parking system is the essential use case in smart cities. In recent couple of years, the number of vehicles has increased significantly. As a result, it is critical to make the use of technology that enables hassle-free parking in both public and private spaces. In conventional parking systems, drivers are not able to find free parking space. Conventional systems requires more human interference in a parking lots. To manage these circumstances there is an intense need of IoT enabled parking solution that includes the well defined architecture that will contain the following components such as smart sensors, communication agreement and software solution. For implementing such a smart parking system in this paper we proposed a design of smart parking system and also compare it with convetional system. The proposed design utilizes sensors based on IoT and Data Mining techniques to handle real time management of the parking system. IoT enabled smart parking solution minimizes the human interference and also saves energy, money and time.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1335-1349
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• 2019

Crowdsensing technologies can improve the efficiency of smart parking system in comparison with present sensor based smart parking system because of low install price and no restriction caused by sensor installation. A lot of sensing data is necessary to predict parking lot saturation in real-time. However in real world, it is hard to reach the required number of sensing data. In this paper, we model a saturation predication combining a time-based prediction model and a sensing data-based prediction model. The time-based model predicts saturation in aspects of parking lot location and time. The sensing data-based model predicts the degree of saturation of the parking lot with high accuracy based on the degree of saturation predicted from the first model, the saturation information in the sensing data, and the number of parking spaces in the sensing data. We perform prediction model learning with real sensing data gathered from a specific parking lot. We also evaluate the performance of the predictive model and show its efficiency and feasibility.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.29-36
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• 2019

본 논문은 주차장에서 운전자의 다양한 선호도를 고려하여 실시간으로 주차 가능한 주차면을 안내하는 방안을 제안한다. 본 시스템은 주차장 진입 시부터 사용자가 유휴 주차면에 주차할 때까지, 각 주요 지점에서 차량을 검지함으로써 각 경로상 교통상황을 활용하고, 각 주차 구역 내의 주차 가능 주차면 및 목적지 근접도 등의 사용자 선호도에 가장 적합한 유휴 주차면을 실시간으로 탐색하여 각 안내 지점에서 최적의 경로를 안내한다. 이를 위하여 본 논문은 최적경로 안내를 위한 다양한 사용자 선호도 기반의 비용 함수를 제안하고 본 시스템의 가능성을 평가하기 위해 이벤트 기반 시뮬레이터를 설계하고 구현한 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.439-440
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• 2013

쇼핑몰, 백화점등이 대형화됨에 따라 사용자들을 위한 주차장도 대형화된 면적을 제공하고 있다. 따라서 시설물 관리업체는 주차 상황판 또는 안내요원을 배치하여 사용자의 주차 편이성을 제공하고 있지만 추가적인 설치 비용과 인건비가 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 스마트 기기를 활용하여 사용자가 주차 공간의 현 상황을 파악하고 빈 공간을 효율적으로 검색하기 위한 주차 시스템을 설계한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권6호
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• pp.268-277
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• 2016

사물인터넷이 대중화되면서 주차장에도 사물인터넷 환경을 구축해 이용객이 주차한 차량의 위치 식별 및 주차 위치 안내 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 기존 시스템들은 차량을 식별하기 위해 식별 장치를 차량에 부착하거나 이용객이 소지하는 방법 또는 고화질 카메라를 이용하여 주차된 차량의 번호판을 인식하는 방법 등을 이용하고 있다. 하지만 이 방법들은 이용 방법과 비용 측면에서 아쉬운 면을 보였다. 본 논문에서는 초음파 센서와 블루투스 통신을 이용한 스마트 실내 주차장 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 주차공간에 설치된 주차장 센서 모트의 초음파센서를 이용하여 차량의 점령을 판단하고 블루투스의 RSSI를 이용하여 주차된 차량의 위치 식별이 가능하다. 또한 블루투스 RSSI를 이용한 실시간 실내 위치 인식을 통해 주차된 차량까지의 길 안내 서비스가 가능하다. 시스템의 성능평가를 위해 주차된 차량의 위치 인식률과 RSSI를 변환해 얻은 거리의 정확도를 측정하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.24-35
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• 2024

The combination of Artificial Intelligence and the Internet of Things (AIoT) has gained significant popularity. Deep neural networks (DNNs) have demonstrated remarkable success in various applications. However, deploying complex AI models on embedded boards can pose challenges due to computational limitations and model complexity. This paper presents an AIoT-based system for smart parking lots using edge devices. Our approach involves developing a detection model and a decision tree for occupancy status classification. Specifically, we utilize YOLOv5 for car license plate (LP) detection by verifying the position of the license plate within the parking space.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.137-143
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• 2017

IoT 카스토퍼 기반의 스마트주차 안내 시스템을 제안하고 구현하였다. IoT 센서 모듈을 내장한 카스토퍼 감지센서는 기존의 매립형 주차센서에 비해 시공이 용이한 장점을 가진다. 순차적 점대점 통신을 통해 카스토퍼에서 전송된 주차상태 데이터는 IoT 게이트웨이를 통해 웹서버에 저장되고, 스마트기기의 안드로이드 앱을 통해 원격으로 주차공간을 확인할 수 있다. 배터리로 구동되는 IoT 카스토퍼는 소모 전력을 줄이기 위해 워치독 타이머와 연동한 액티브/슬립 싸이클 방식을 사용한다. 카스토퍼의 소모전력은 액티브 모드와 슬립 모드에서 각각 80mW와 25mW로 측정되었다. 슬립 모드에서 발생하는 전력 소모를 최소화 할 수 있는 초저전력 IoT 센서모듈 구조를 제안하였다. 실제 주차장에서 구현된 시스템의 동작을 검증하였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.141-144
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• 2010

• 한국기계가공학회지
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• 제12권1호
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• pp.70-76
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• 2013

Recently, the performance and function of electrical and electronic system in automotive vehicles is developing at a rapid rate with the advancement of IT technologies. Combined together with micro-controller and sensor technologies, the Vehicle Smart System (VSS) being developed to improve driver's convenience and comfort has been employed to a variety of applications. In addition to the convenience system, the Auto-parking Assistance System (AAS) that is now attracting a new attention has been already applied to some vehicles, but it is currently limited to luxury car models only. In this paper, we present a fuzzy controller that enables autonomous parking assistance without the AAS. The controller can perform the assistance with information provided from moving status, current position and steering angle as one is able to park a car based on his/her experience and knowledge for driving and parking. We have evaluated its performance of the proposed controller by simulation and tested the excellence of the controller by building a model vehicle embedded with the micro-controllers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.