반사경이 차량에 의해 충돌되는 경우나 폭풍 등으로 돌아가는 경우, 충격 센서에 의해 이벤트가 뜨고 트리거가 작동된다. 본 논문의 트리거 처리 알고리즘은 자이로 센서의 X, Y, Z값을 등록된 값과 비교하여 3축 구동 모터의 작동에 의해 원래의 값으로 구동되도록 제안한다. 그리고 차량번호판을 인식해서 도난이나 사회적인 문제가 되는 차량이면 경찰 작전망에 정보제공 처리한다. 반사경이 도난이나 위치 이동이 발생하는 경우, 등록된 GPS값을 가지고 있기 때문에 도난 모니터링 기능을 작동하여 처리할 수 있도록 한다.
1997년 8월 어느 날 국내 자동차 등록 대수가 세계에서 11번째로 천만대를 넘었다는 요란스러운 뉴스가 있었다. 그로부터 5년 뒤인 2002년 2월 20일 자동차 등록 대수가 1300만대를 돌파하면서 가구당 보유차량이 1대를 넘어섰다. 이는 미국의 국민 1인당 자동차 1대, 일본과 영국 등의 2인당 1대에는 못 미치지만 노르웨이나 덴마크 등 북유럽 선진국과는 맞먹는 수치이다. 자동차로 인한 환경오염에 여러 가지가 있지만, 소음만을 기준으로 할 때, 우리나라의 교통소음 발생 절대 총량이 선진국들 뺨치게 높다는 의미이다.(중략)
철도문화유산에 대한 발굴과 보존 연구는 문화재청을 중심으로 근대 문화유산등록제도와 근대 철도교통문화유산 발굴 작업 등에 국한되어 왔다. 한편 철도관련 단체 등의 노력은 미비하였고 철도공사에서 철도문화유산 보존을 위한 내부지침을 만들어 시행하고 있는 정도에 머무르고 있다. 이러한 문제점에 주목하여 본 연구는 철도문화유산 중 철도차량유산을 중심으로 보존 및 활성화의 당위성을 주장하고 그 방안을 제시하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위해 철도차량유산의 현장답사를 통해 보존현황을 파악하였고, 해외의 보존사례를 조사하였으며, 이를 바탕으로 철도차량유산의 역사적 가치를 인식하고, 널리 알리는 활성화 방안을 제시하고자 하였다. 연구 결과 첫째, 등록문화재로 등록된 철도차량유산들은 한 장소에서 보존 전시만 할 것이 아니라 보존 차량의 개방 및 관람대를 제공하여 관람을 가능하게 해야 한다. 둘째, 천연기념물이나 무형문화재와 같이 철도를 하나의 문화재 범주로 인식하고 문화재보호법 개정을 통해 문화재 항목을 신설해야 한다. 셋째, sns 및 블로그와 카페를 활용한 전략적 홍보를 통해 전체 국민을 대상으로 한 철도문화유산에 대한 관심도를 증가시키고, 철도문화유산에 대한 인식을 제고해야 한다. 넷째, 법령 및 제도적 지원과 더불어 철도차량유산을 관리하고 이를 운영할 예산, 전담부서, 전담인원의 충원은 문화재 관리역량 강화를 위해 우선적으로 해결되어야 한다. 이상의 연구결과에서와 같이 철도문화유산의 합리적인 보존과 활성화를 위해서는 행정적, 재정적 지원 및 법적 조항을 만들어 철도산업발전기본법에 보존의 근거를 만들어야 할 필요성이 있다. 철도차량유산은 그 보존 가치가 높고, 지역의 상징이자 역사의 흔적이며, 삶의 기록으로서 사회적 가치를 가진다. 이러한 상황에서 정책 및 보호법 개정에 대한 기준의 정립이 시급할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 차세대 지능형 교통시스템인 UTIS(Urban Traffic Information System)의 빠른 접속 요구 조건을 만족하기 위한 DLC(Dynamic Limited Contention) 알고리즘을 제안한다. UTIS 네트워크는 고속으로 이동하는 차량에 설치된 모바일 노드와 도로 변에 설치된 노변 기지국으로 구성되며, 이 네트워크를 통해서 IP 데이터 그램의 전송 서비스, 방송 데이터를 실시간으로 전송하는 실시간 전송 서비스 그리고 차량의 위치를 계속적으로 알려 주는 위치 탐색 서비스를 지원한다. 이러한 전송 서비스를 지원하기 위해서 UTIS는 물리 계층과 MAC 계층으로 구성된다. 그러나 UTIS에서는 차량의 고속 이동으로 인해서 셀(cell)간의 핸드오프가 빈번히 발생하고 또한 위치 추적과 방송 서비스와 같은 실시간 전송 서비스를 지원해야 하기 때문에 기존의 802.11 MAC을 사용할 수 없다. 즉 UTIS에서의 빠른 등록 요구 조건을 충족시키기 위해 기존의 802.11에서 사용하는 경쟁(contention) 방식은 비효율적이다. 본 논문에서는 셀 내에 도착하는 노드 수에 따라 경쟁을 하는 그룹의 크기를 동적으로 조절하는 DLC 알고리즘을 제안한다. 기존의 UTIS에서는 그룹 크기를 정적으로 결정하고 모바일 노드는 자신의 주소에 이 정적 그룹 크기로 modulo하여 자신의 속한 그룹을 초기에 계산한다. 기지국이 접속해야하는 그룹을 폴링 메시지로 지정할 때 그 그룹에 속한 모바일 노드들만이 제한적으로 경쟁하게 된다. 이러한 정적인 그룹 크기는 셀 내에의 노드의 숫자와 그룹 크기의 분포를 고려하지 않는 방식으로 비효율적이다. 본 DLC 알고리즘에서는 전 폴링 주기 동안에 경쟁하는 노드의 빈도수를 계속적으로 추적하여 등록 시점에 경쟁하는 그룹의 개수를 동적으로 조절하게 된다. 이러한 방식은 UTIS와 같이 접속 시간이 제한적이고 접속하려는 노드 수가 빠르게 변화하는 환경 하에서 기존의 802.11 MAC 프로토콜과 정적인 그룹 크기 방식에 비해 효율적이다.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
지난달 4월 25일 정부당국은 재래 시장에서 살아있는 닭ㆍ오리를 판매 금지 조치에 들어갔다. 더불어 계란을 포함한 가축의 유통상인과 수송차량에 대한 등록제가 도입될 예정이고, 지난 5월 16일부터는 도축장에 출하되는 모든 닭ㆍ오리는 AI 검사 및 증명서를 휴대키로 시행되면서 전국적으로 방역 강화에 들어갔다. 이유인 즉, 지난 03/04년도와 06/07년도 AI가 발생했을 때와 달리 재래시장에서 구입한 가금류에서 고병원성 AI가 잇따라 발생되면서 정부에서는 방역에 대한 단속 강화에 들어갔다. 이와 관련해 금년 AI 발생현황과 재래시장과 유통차량 등 허술한 방역체계에서 비롯한 확산 원인을 짚어보고 정부의 방역 강화조치에 대해 정리했다.
자동차의 번호판은 각각의 차량을 추분 할 수 있는 것으로, 번호판의 문자를 인식함으로써 전국에 등록되어 있는 모든 차량 중에 1 대를 폭정 지을 수 있다. 그러나 기존의 연구방법 대부분은 번호판 문자 중에서 큰 숫자 4개만을 인식하는 것으로 전국적인 규모에서 완전한 차량인식이 불충분하였다. 따라서 본 논문에서는 차량의 정면에서 촬영한 영상에서 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 모든 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 사용된 방법은 허프변환과 번호판의 형상특징을 이용하여 번호판영역을 추출하고, 추출된 번호판에서 문자의 위치적 특징을 사용하여 각 문자를 추분하고 인식하였다. 160장의 샘플사진으로 실험해 본 결과 번호판 영역을 추출하고, 문자인식을 모두 성공한 종합성공률은 87.5%의 결과를 나타내었다.
현재 수입차 차량의 등록대수가 해를 거듭할수록 증가하는 추세이다. 그에 맞춰 수입차와 같은 고급 차량을 정비하기 위한 차량 정비 업체의 환경 개선이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정비 차량의 고객 신뢰도를 제공하기 위한 스마트 차량 관리 시스템을 구현하기 위해 HSV 색상모델 기반의 키 프레임 추출 기법을 제안한다. 수리 차량의 입고 시 차량 번호판 인식 프로세스를 통해 차량의 번호판을 자동으로 인식 후, 이를 기준으로 차량의 수리 이력 확인 및 수리 요청을 처리한다. 차량 수리 동영상을 토대로 차량 수리 키 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰으로 제공하는 서비스를 구현한다. 아울러 제안하는 기법을 스마트 차량 관리 시스템에 적용함으로써 서비스의 우수성을 검증한다. 마지막으로 키 프레임 추출 기법의 성능을 향상시키기 위해 RGB 색상을 HSV 색상으로 변환하여 처리한다. 그 결과 제안된 방법의 키 프레임 추출을 위한 성능 평가에서 기존의 RGB 색상모델보다 HSV 색상모델이 재현율 측면에서 약 30% 더 우수함을 확인하였다.
본 연구는 향후 교통수요관리를 위한 기초 자료로 활용하고자 가구별 차량보유패턴 및 보유구조를 분석하였다. 차량등록대수와 가구당 차량보유대수가 증가하는 현시점에 가구별 차량보유실태를 통해 보유패턴에 대해 알아 볼 필요가 있다. 또한 차량 증가 원인에 대해 분석 할 필요가 있을 것이다. 가구통행실태 조사의 결과를 바탕으로 승용차를 보유하고 있는 가구와 승용차 및 비승용차 보유하는 가구로 구분하여 연구를 진행하였고 주요 결과는 다음과 같다. 차량보유구조 패턴을 통해 가구당 차량보유대수가 2대 이하인 경우에는 승용차만을 보유하는 가구수가 많았으며 3대 이상의 경우 승용차만 보유하는 가구보다 비승용차와 함께 보유하는 가구 비율이 증가한다는 것을 알 수 있었다. 순서형 로짓 모형을 활용하여 가구별 차량 보유구조를 분석한 결과 가구 속성 자료 및 주거형태 변수에 따라 차량보유에 영향을 주는 요인들이 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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