• 제목/요약/키워드: 불법주차

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데이터마이닝 기법을 활용한 불법주차 영향요인 분석 (A Study on the Analysis Effect Factors of Illegal Parking Using Data Mining Techniques)

  • 이창희;김명수;서소민
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.63-72
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    • 2014
  • 우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.

전기차 충전소 불법주차 탐지 시스템 개발 (Development of Illegal Parking Detection System for Electric Vehicle Charging Station)

  • 임효경;이상민;주은수;박성익;전찬호;정영석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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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.

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전기차 충전기앞 불법 주차 경고 영상인식 시스템 (Illegal parking warning system in front of electric vehicle charger)

  • 윤태진;이태훈;이영훈;정용주;김재윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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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.

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교통안전을 고려한 노상주차실태조사 연구 - 생활도로와 간선도로를 대상으로 - (The Effect of Illegal Parking on Residential Area Roads and Arterial Roads on Traffic)

  • 황인철;강일형;임수길
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권5D호
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    • pp.485-496
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    • 2010
  • 정부와 지자체의 지속적인 주차공간 확보 노력에도 불구하고, 매년 차량 증가로 인한 주택가의 주차문제는 획기적인 교통환경개선을 보이고 있지 않다. 특히 편안함과 안전성이 확보되어야 할 생활도로 공간이 불법주차로 인해 상시 점용됨으로써 노약자와 어린이의 안전한 보행환경이 크게 저하되고 있으며 이로 인한 "차 대 보행자" 교통사고는 매년 증가추세에 있다. 또한 불법주차문제는 간선도로변에서도 심각한 양상을 띠고 있다. 야간 밤샘주차를 목적으로 하는 대형차량의 간선도로변 불법주차 증가로 인해 주행차량과의 야간추돌 사고도 빈발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 주차시설정비지구와 미정비지구내의 생활도로 및 간선도로를 대상으로 보행자 및 주행차량의 교통안전을 위협하는 불법주차실태와 현황을 조사하고 그 문제점을 도출함으로써 생활도로와 간선도로의 장 단기적인 교통안전 개선방안을 제시하였다.

아두이노를 이용한 위치감지 시스템 (Location aware system using arduino)

  • 최민기;이준식;정재일
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.565-568
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    • 2016
  • 최근 차량이 늘어남에 따라 불법주차가 많아지고 있다. 특히 거주자 우선 주차제를 이용하는 사람들의 경우 불법 주차 때문에 곤란을 겪는다. 대표적인 예로 불법주차로 인해 우선 주차제를 이용하는 거주자들은 지출 비용 등에서 피해를 입으며 법적 소송과 같은 다양한 사회적 문제가 야기된다. 본 논문에서는 차량 위치 정보를 주차 시스템에서 활용할 수 있도록 해당 시스템을 위한 아두이노 설계 및 위치 정보 업로드에 관한 내용을 다룬다.

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마커 인식 기반의 무인 불법 주차 단속 시스템 개발 (Development of Unmanned Illegal Parking Control System Based on Marker Recognition)

  • 김태원;박경로;이창민;정재형;김명환;유홍석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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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.

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도심상업지역 가로에 있어서 하역의 실태분석과 하역주차공간 산정에 관한 연구 (Analysis of Characteristics of Loading and Loading Space in the Central Commercial Area)

  • 정헌영;신진권
    • 대한교통학회지
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    • 제16권4호
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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.

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딥러닝 모델을 적용한 장애인 주차구역 단속시스템의 개발 (Development of Disabled Parking System Using Deep Learning Model)

  • 이지원;이동진;장종욱;장성진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.175-177
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    • 2021
  • 장애인 주차구역은 보행장애인을 위한 주차시설로써, 장애인의 보행 안전 통로를 확보하기 위한 주차공간이다. 하지만 장애인 전용구역에 대한 사회적인 인식 부족으로 실제 주차구역을 이용해야 하는 장애인의 이용이 제한되고 불법 주차 행위 및 주차 방해 행위 등 위반사례들이 매년 급증하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 장애인 주차 구역의 불법 주차 차량 및 주차공간 내부에서 주차를 방해하는 행위를 개선하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLOv5 모델을 적용한 장애인 주차구역 불법행위 단속시스템을 제안한다.

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주차정보제공을 위한 기초자료 분석연구 (Analysis of Basic Characteristics for Providing Parking Information)

  • 이의은;이준경;김지영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권5D호
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    • pp.639-647
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 주차장 정보제공을 위한 실시간 주차가능면수 추정을 위한 주요 변수들간의 관계를 정립하는 것으로 알고리즘에 관련되어진 변수에 대하여 조사하고, 알고리즘 설계를 위한 주차정보를 수집 후 주차장의 평균주차대수, 평균주차시간, 회전율, 점유율, 누적주차대수 등의 변수에 대하여 분석하였으며, 주차장 내 불법주차, 중첩주차, 탐색차량 정보를 수집하여 주차가능공간을 추정하는 기본 토대를 마련하도록 하였으며, 연구결과, 유출입대수만을 고려한 기존의 제공정보보다 정확도가 높은 것으로 나타나 이는 주차장을 이용하는 운전자의 판단을 도울 수 있으며, 주차장 운영관리에도 도움을 줄 것이다.

영상인식 기술을 이용한 불법 주차 방지 시스템 개발 (Development of Illegal parking prevention system using Image Recognition)

  • 이태훈;이민교;김재윤;유홍석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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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.

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