• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.189-193
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• 2024

한국 도로교통법에 따르면 고속도로 추월차선(1차선)에서 지속 주행 시, 지정차로위반으로 판단한다. 현재 고속도로에서 앞선 상황을 단속하기 위해서는 시민의 신고나, 도로 경찰이 직접 위반 여부를 판단하여 단속하고 있다. 이는, 고속도로에서 차량의 속도가 아닌 추월 여부에 따라 위반이 판단되고, CCTV에서는 차량이 지속해서 주행하고 있는지 기준이 모호하여 판단이 힘들기 때문이다. 따라서, 사람의 개입 없이 시스템이 1차선 지속 주행 여부를 스스로 판단하고 단속하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 객체 추적 중에서 다중 객체 추적(Multiple Object Tracking)이 가능하고 시스템의 실시간성을 보장하기 위해 SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 모델을 기반한 F-SORT(Focus Simple Online and Realtime Tracking)를 기반하여 차량을 실시간으로 추적하고 차량의 이동 거리를 판단하여 1차선 지속 주행 여부를 시스템이 판단하여 단속하는 무인 단속 시스템을 설계하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.126-142
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• 2023

본 연구는 이륜차 법규위반 및 교통사고 예방을 위한 무인교통단속장비 및 표준규격 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 운영중인 무인교통단속장비의 이륜차 단속의 문제점 및 신기술 검토를 진행하였고, 설문조사를 통해 이륜차 무인교통단속장비 도입타당성 및 기술현황을 조사하였다. 또한 개발장비 현장실험을 통해 이륜차 단속기능을 구현하였고, 성능개선을 통해 단속대상 추가 및 번호인식률이 향상되었다. 현장실험 및 성능평가 결과를 바탕으로 이륜차 무인교통단속장비의 성능기준을 마련하였고 통신프로토콜에서는 차종분류코드 및 위반항목에 이륜차에 관한 사항을 신규로 구성하여 규격을 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.239-241
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• 2022

현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.465-468
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• 2022

교통사고 발생률은 매년 증가하고 있으며 대한민국은 OECD 국가 중에서 상위권에 속한다. 이를 개선하기 위해 다양한 도로교통법이 시행되고 있으며 무인 속도 카메라, 교통단속 카메라 등의 장비를 사용한 다양한 교통단속 방법이 적용되고 있다. 그러나 운전자는 네비게이션을 통해 교통단속 카메라의 위치를 사전 감지하여 단속을 회피함에 따라 불시 단속이 가능한 이동식 단속시스템이 필요하며, 정확한 단속을 위해 도로 측면에서 차량 번호판 인식률을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상처리를 이용한 기울기 보정 알고리즘를 적용하여 도로 측면에서의 차량 번호 인식률을 향상을 위한 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 정확도 향상을 위해 CNN 기반의 YOLO 알고리즘을 이용하여 커스텀 데이터 학습을 진행하였다. 해당 알고리즘을 설치 장소에 대한 제약이 없는 이동식 교통단속 카메라 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.