• 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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.147-153
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• 2005

폐기물의 처리과정을 발생부터 최종 처리까지 처리경로를 확인하여 적정하고 투명한 처리를 도모하기 위해 폐기물의 배출에서부터 최종처리까지의 과정을 실시간 확인할 수 있는 Web 기반의 폐기물 적법처리 입증정보시스템을 구축하였다. 그러나 위치적으로 고정적인 폐기물 배출자 및 처리자와는 달리 양자간에 움직이며 폐기물을 실질적으로 이동하는 폐기물 운반차량의 관리에 대한 한계가 제기되고 있다. 이러한 폐기물 운반차량의 부실관리는 운반차량의 불법적인 투기 및 부실운반 사례로 이어져, 폐기물의 방치로 인한 환경오염을 초래하게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 국내의 실정에 맞는 GPS를 이용한 위치추적시스템을 구축하여 폐기물운반차량관리를 할 수 있는 시스템구축의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국내 도로데이터 구축현황, 시스템 구축방법 등 국내 실정에 맞는 폐기물 운반차량 위치추적시스템 구축에 대한 방법에 대한 연구를 수행하였다.

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.1 s.234
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• pp.44-49
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• 2003

석유제품은 고율의 세금(특소세 및 교통세) 부과와 소비자나 거래자가 품질ㆍ상표ㆍ계량을 확인하기 어려운 특성을 갖고 있으며, 그 결과 탈세ㆍ무자료 거래 등 불법ㆍ부정유통의 가능성이 매우 크고, 실제로 이 같은 불법ㆍ부정유통이 시장에서 빈번히 발생되고 있다는 지적이 있어왔다. 특히, 1995년이후 석유산업의 전반적인 자유화 및 규제완화 추세에 따라 이동차량을 이용한 무자료 거래와 일부 수입사의 부당영업행위 등 불법ㆍ부정유통의 규모가 커지고 있다는 우려가 제기되어 왔다. 이에 따라 산자부는 2002년 5월이후 연구용역과 관련업계 및 전문가의 광범위한 의견수렴을 거쳐 이번 개선방안을 마련하였다. 2002. 12. 11(수) 규제개혁위원회 경제1분과위원회의 심의를 마쳤으며, 향후 필요한 절차를 거쳐 내년 상반기내 석유사업법령 개정을 추진, 빠른시일내 시행할 예정이다. 산자부는 이번 「석유유통구조 개선방안」과 별도로 『유류구매카드제』 도입을 추진, 정유사ㆍ수입사ㆍ대리점ㆍ주유소ㆍ판매소 및 직매처(대수요처)간의 거래를 카드로 결제하고, 그 내용이 석유공사의 석유수급전산망에 자동입력되게 하여, 석유제품거래의 투명성과 유통의 건전성을 근본적으로 제고할 계획이다.

• 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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.809-811
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• 2015

VANET은 차량간 통신 네트워크로 사고나 교통정보를 차량간 전달하거나 인프라를 통해 교통시스템 등의 서비스를 가능하게 한다. 사용자의 편의와 교통시스템의 효율을 위해 확산이 기대된다. 이에 다수의 차량과 인프라 간, 차량과 차량간 통신에서 악의적인 해커의 공격에 대비할 수 있는 보다 안전한 인증 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 VANET 환경에서 Distance-Bounding Protocol과 Diffie-Hellman을 이용한 상호 인증 및 키 교환 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 보안성평가를 통해 안전성을 검증하였으며, 이를 통해 VANET 환경에서 불법적인 RSU나 해커의 공격으로부터 안전한 통신을 가능하게 할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 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 Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.701-702
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• 2020

본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.120-122
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• 2021

Currently, as demand for cars at home and abroad increases, the number of vehicles is decreasing and the number of vehicles is increasing. This is the main cause of the traffic jam. To solve this problem, it operates a high-ocompancy vehicle (HOV) lane, a multi-passenger vehicle, but many people ignore the conditions of use and use it illegally. Since the police visually judge and crack down on such illegal activities, the accuracy of the crackdown is low and inefficient. In this paper, we propose a system design that enables more efficient detection using imaging techniques using computer vision to solve such problems. By improving the existing vehicle detection method that was studied, the trigger was set in the image so that the detection object can be selected and the image analysis can be conducted intensively on the target. Using the YOLO model, a deep learning object recognition model, we propose a method to utilize the shift amount of the center point rather than judging by the bounding box in the image to obtain real-time object detection and accurate signals.