• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.4
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• pp.63-72
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• 2014

With the rapid development in the economy and other fields as well, the standard of living in South Korea has been improved, and consequently, the demand of automobiles has quickly increased. It leads to various traffic issues such as traffic congestion, traffic accident, and parking problem. In particular, this illegal parking caused by the increase in the number of automobiles has been considered one of the main reasons to bring about traffic congestion as intensifying any dispute between neighbors in relation to a parking space, which has been also coming to the fore as a social issue. Therefore, this study looked into Daejeon Metropolitan City, the city that is understood to have the highest automobile sharing rate in South Korea but with relatively few cases of illegal parking crackdowns. In order to investigate the theoretical problems of the illegal parking, this study conducted a decision-making tree model-based Exhaustive CHAID analysis to figure out not only what makes drivers park illegally when they try to park vehicles but also those factors that would tempt the drivers into the illegal parking. The study, then, comes up with solutions to the problem. According to the analysis, in terms of the influential factors that encourage the drivers to park at some illegal areas, it was learned that these factors, the distance, a driver's experience of getting caught, the occupation and the use time in order, have an effect on the drivers' deciding to park illegally. After working on the prediction model, four nodes were finally extracted. Given the analysis result, as a solution to the illegal parking, it is necessary to establish public parking lots additionally and first secure the parking space for the vehicles used for living and working, and to activate the campaign for enhancing illegal parking crackdown and encouraging civic consciousness.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.315-316
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• 2022

최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.443-444
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• 2019

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5D
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• pp.485-496
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• 2010

An increase in number of vehicles owned by individuals worsens the conditions of parking in residential areas. So to speak, the pedestrians' safety is seriously threatened by illegally parked vehicles on the residential area roads. As a result, the number of vehicle-to-pedestrian accidents has been increasing annually. Also, illegal parking on arterial roads is increasingly becoming common, especially by cooommercial trucks. However, no solution has been found to reduce or eliminate accidents caused by vehicles illegally parked on readside. The result of this study provides the solutions to enhance the safety of residential area roads and arterial roads, from viewpoints of both long-term and short-term, by collecting data about the status of illegal parking and addressing critical problems.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.565-568
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• 2016

Recently, the number of illegal parking is increasing as the number of cars are increasing. Especially, people who use residential parking permit program are in trouble because of illegal parking. The most typical example is that people who use residential parking permit are damaged in expense, etc and various social issues such as legal actions are caused by illegal parking. In this paper, we discuss about the arduino design for the system and uploading the location information to use the location information for a parking system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.487-488
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• 2023

전 세계적으로 도시화가 가속화됨에 따라 도시 내 차량의 수가 지속해서 증가하고 있지만 주차 공간의 부족으로 인해 도심 내 불법주차 문제가 심각해지고 있다. 또한 주차된 차량의 운전자 정보가 노출된 환경으로 인해 개인 정보 유출이 중요한 사회적 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 불법주차 해소와 운전자 개인정보 보호를 동시에 해결하기 위한 자율주행 로봇 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 정상 주차를 식별하기 방안으로 마커 인식을 적용하였고 ROS 기반 Stella N1을 사용하여 자율주행할 수 있는 로봇을 제작하였다. 또한 전화번호 없이 운전자와 연락을 취할 수 있는 메시지전달 앱을 개발하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.65-74
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• 1998

본 연구에서는 부산시 도심상업지역 중 특히 노상에서 하역이 빈번하게 이루어져 교통상의 문제가 되고 있는 지구를 중심으로 하여 하역의 실태와 특성을 파악하고, 하역을 적절히 처리할 수 있는 필요 하역주차공간을 산정해 그 활용방안에 대해서 고찰을 행하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 부산시 도심상업지역의 점포에서 반.출입되는 화물의 수송형태는 공동수송보다 개별적으로 수송되는 경우가 더 많았다. 도심상업지역의 시각별 순간노상주차현황을 보면 승용차의 비율이 높으나 화물의 반.출입에는 소형트럭이 가장 많이 이용되고 있으며 목적시설과 가까운 곳에 주차하려는 경향을 보이고 있다. 하역주차공간산정을 위해 대기행력 시뮬레이션 모델을 활용한 결과, 도심상업지역에 있어서 도로길이에 따른 불법주차 발생비율과 필요한 하역주차공간과의 관계를 명확히 할 수 있었다. 하역주차공간산정을 위해 대기행렬 시뮬레이션 모델을 활용한 결과, 도심상업지역에 있어서 도로길이에 따른 불법주차 발생비율과 필요한 하역주차공간과의 관계를 명확히 할 수 있었다. 한편, 무질서한 노상하역을 배제하기 위해서는 주차공간의 적절한 배치가 무엇보다 중요하며 또한 장기적인 안목에서 노외 하역주차공간의 확보 및 화물의 공동집배송 등에 관한 여구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.175-177
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• 2021

The parking area for the disabled is a parking facility for the pedestrian disabled and is a parking space for securing pedestrian safety passage for the disabled. However, due to the lack of social awareness of areas for the disabled, the use of parking areas is restricted, and violations such as illegal parking and obstruction of parking are increasing every year. Therefore, in this study, we propose a system to crack down on illegal parking in handicapped parking areas using the YOLOv5 model, a deep learning object recognition model to improve parking interference within parking spaces.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.5D
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• pp.639-647
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• 2008

The objective of this research is to establish the relationship between the important variables necessary for real-time available parking space presumption algorithm for a parking lot information provision. So it investigated the variables that come relate to the algorithm and collected parking information for an algorithm plan. It analyzed variables inciuding average number of parked cars, average parked time, rate of turnover, occupancy, cumulative number of parked cars, and etc. of the parking lot. And it collected data regarding illegal parking, double space parking, searching car and it presumed the number of available parking spaces. As a result of the research, It appeared that the achieved accuracy is superier to existing provision system which only take the total input and output numbers. This will help drivers' judgement, and also the parking lot operation and management.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.293-294
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• 2019

본 논문에서는 전기차 파생 IT융합 서비스의 일환으로 원활한 전기차 충전을 지원하기 위한 불법 주차 방지 시스템을 제안한다. 국내 전기차 관련 법에 따르면 전기차 충전소 앞에 전기차가 아닌 일반 차량이 불법으로 주차를 하게 되면 과태료를 내게 되어 있다. 따라서, 제안한 시스템에서는 전기차가 아닌 일반차가 주차를 하면 경광등 작동시켜 운전자에게 경고한다. 제안한 시스템에서는 딥러닝 기반의 영상인식 SW를 적용하였다. 다양한 조도 환경에서 인식 성공률을 분석하였고 어두운 저녁에는 주변 광량에 따라 인식이 잘 이뤄지지 않는 것을 확인하였다. 향후 추가 LED를 더해 광량의 부족함에 따른 인식률 저하를 개선하는 연구를 진행할 계획이다.