• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.577-580
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• 2007

본 논문은 PDA를 이용한 불법주정차 단속시스템의 설계 및 구현에 대하여 논의한다. 향후, 유비쿼터스 환경에서의 무선 인터넷 서비스는 PDA 단말기를 이용하여 언제, 어디서나 업무처리가 가능하게 되고, 사용자들은 어느 장소에서나 최신의 정보 서비스를 제공받을 수 있는 편리한 시대를 실현시켜 줄 것이다. 특히, 이러한 서비스를 위한 미디어 타입도 텍스트뿐 아니라 카메라 이미지, 동영상과 같은 디지털 자료를 이용함으로써 업무 서비스의 획기적인 개선이 예상되고 있다. 본 논문은 현행의 주정차 단속에 대해서 분석하고 그 문제점을 토대로 이동 중의 교통행정 시스템을 설계하여 보았다. 현행 주정차 단속의 문제점의 보안을 위해 주정차 단속 정보를 DB로 구축하고 관리하는 시스템을 설계하는 것을 주된 연구의 내용으로 한다. 특히, 이동 중의 단속자를 위한 PDA 기반의 클라이언트 소프트웨어를 설계함과 아울러, 서버 측에서는 자바 플랫폼을 기반으로 한 소프트웨어를 이용하여 상호 이질적인 환경에서의 소프트웨어 설계를 시도하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.429-432
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• 2017

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.

• Information Systems Review
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• v.25 no.4
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• pp.113-130
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• 2023

Due to economic development and increasing gross national income, the number of automobiles continues to rise, leading to a serious issue of illegal parking due to limited road conditions and insufficient parking facilities. Illegal parking causes significant inconvenience and displeasure to people and can even result in accidents and loss of lives. The severity of accidents and their consequences, related to the growing number of vehicles and illegal parking, is escalating, particularly in the metropolitan areas. Consequently, efforts are being made to address this problem as a cause of social issues and come up with measures to reduce illegal parking. In particular, half of the public complaints in the metropolitan area are related to illegal parking, and the highest physical and human damage occurs in Gyeonggi. Thus, this study aims to use machine learning techniques based on data related to illegal parking in Suwon city, Gyeonggi, to categorize regional characteristics and propose effective measures to crack down on illegal parking. Additionally, practical, social, policy, and legal measures to decrease illegal parking in the metropolitan area are suggested. This study has academic significance in that it solved the problem of illegal parking, which is mentioned as one of the social problems that cause traffic congestion, by classifying regional characteristics using K-prototype, a machine learning algorithm. Furthermore, the results of this study contribute to practical and social aspects by providing measures to decrease illegal parking in the metropolitan area.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.168-171
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• 2007

향후, 유비쿼터스 환경에서의 무선 인터넷 서비스는 FDA 단말기를 이용하여 언제, 어디서나 업무처리가 가능하게 되고, 사용자들은 어느 장소에서나 최신의 정보 서비스를 제공받을 수 있는 편리한 시대를 실현시켜 줄 것이다. 본 논문에서는 현행 주정차 단속의 문제점을 보완하기 위해 PDA를 이용하여 원활한 주정차 단속업무를 실현하기 위한 소프트웨어를 다루고 있다. 이를 위하여, 먼저 주정차 단속을 위한 업무흐름을 분석하고, 이를 지원하고 위한 워크플로우 엔진의 설계 및 응용의 구현을 목표로 하여 추진되었다. 중요한 논문의 내용으로는 시스템 시나리오의 분석 및 소프트웨어의 구조 및 모듈설계, 그리고 구현환경 및 구현결과에 대한 내용을 다루고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.167-170
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• 2017

자동차 보급 증가로 인한 주차 공간 부족 문제는 불법 주정차 차량 발생의 원인이 되어, 교통 체증을 야기하는 심각한 사회문제가 되었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제 해결을 위한 법안을 마련하기 위해 노력하고 있으며, 불법 주정차문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 한편, 정보통신의 발달에 의해 데이터의 양이 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며, 아울러 공공 데이터의 양도 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 공공 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 필요하다. 그러나 현재 공공 빅데이터 관리 및 분석을 수행하기 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공데이터를 효율적으로 분석하고 효과적인 주 정차 단속을 위한 하둡 기반 불법 주 정차 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.135-137
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• 2014

시대가 발전함에 따라 기술도 발달하지만 시민의식이 따라가지 못하기 때문에 그 만큼 범죄도 늘어나고 있다. 그럼에 따라 범죄를 예방하기 위해 방범용 CCTV를 늘리고 있는 추세이다. 그러나 방범용 CCTV를 늘리기 위해서는 많은 시간과 예산이 필요하다. 그래서 사용자들은 불법 주정차 시스템에 방범 기능을 요구하고 있는 추세이다. 그러나 기존의 CCTV는 화소가 낮아 이미지가 선명하지 않기 때문에 방범 기능에 적용하기에는 미흡한 점이 많았다. 그래서 본 논문에는 기존의 시스템을 보완하기 위한 방안으로 메가 픽셀을 적용하여 불법 주정차 시스템의 방범 기능을 향상 시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 결과적으로 저화질 CCTV를 사용 할 때보다 불법 주정차 단속뿐만 이라 방범 시스템으로도 더 나은 효과를 보일 것으로 예상한다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.12 no.4
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• pp.27-41
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• 2019

To analyze the effectiveness of the safety e-reporting system, the present study carried out analysis of safety e-reporting data reported between September 2014 and July 2019, and selected items for measuring the effectiveness of safety e-reporting. Using these items, the effects of adopting the reporting system for the four major parking violations was analyzed, alongside an analysis of effects in terms of traffic accidents using the unit model. When we count the securement of the tax revenue through measures such as charging fines as the beneficial factor per case, the estimation of the benefit is around 62,000 KRW per case. Summing the two factors up, the total value of citizen's reports pertaining to the big four parking violations is about 275,000 KRW per case. Most of the reports made through the Safety e-Report system are about traffic and facilities. When we calculate the total annual benefit with the representative reporting value defined with traffic and facilities, the system received a total of 1,164,439 cases from 2014 to 2019, while citizens reported 52,721 cases for the big four parking violations from April to July 2019. As the value of a safety report is around the net benefit for last five years is around 27,340,000,000 KRW.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.396-402
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• 2021

As the world is trying to establish smart city, unmanned vehicle control systems are being widely used. This paper writes about an unmanned parking control system that uses an adaptive background image modeling method, suggesting the method of updating the background image, modeled with an adaptive Gaussian mixture model, in both global and local way according to the moving object. Specifically, this paper focuses on suggesting two methods; a method of minimizing the influence of a moving object on a background image and a method of accurately updating the background image by quickly removing afterimages of moving objects within the area of interest to be monitored. In this paper, through the implementation of the unmanned vehicle control system, we proved that the proposed system can quickly and accurately distinguish both moving and static objects such as vehicles from the background image.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.1
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• pp.59-64
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• 2024

Recently, research on the convergence of drones and artificial intelligence technologies have been conducted in various industrial fields. In this paper, we propose an illegal parking vehicle recognition model using deep learning-based object recognition and classification algorithms. The model of object recognition and classification consist of YOLOv8 and ResNet18, respectively. The proposed model was trained using image data collected in general road environment, and the trained model showed high accuracy in determining illegal parking. From simulation results, it was confirmed that the proposed model has generalization performance to identify illegal parking vehicles from various images.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.117-125
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• 2008

The Object tracking by real-time image analysis is one of the major concerns in computer vision and its application fields. The Object detection process of real-time images must be preceded before the object tracking process. To achieve the stable object detection performance in the exterior environment, adaptive background model generation methods are needed. The adaptive background model can accept the nature's phenomena changes and adapt the system to the changes such as light or shadow movements that are caused by changes of meridian altitudes of the sun. In this paper, we propose a robust background model generation method effective in an illegal parking auto-detection application area. We also provide a evaluation method that judges whether a moving vehicle stops or not. As the first step, an initial background model is generated. Then the differences between the initial model and the input image frame is used to trace the movement of object. The moving vehicle can be easily recognized from the object tracking process. After that, the model is updated by the background information except the moving object. These steps are repeated. The experiment results show that our background model is effective and adaptable in the variable exterior environment. The results also show our model can detect objects moving slowly. This paper includes the performance evaluation results of the proposed method on the real roads.