• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.467-468
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• 2015

본 논문에서는 주차장의 주차 공간 정보와 블루투스 비콘 정보를 활용하여 IoT 기반 스마트 주차정보 시스템을 구현하였다. 주차장의 주차 센서는 주차 정보를 실시간으로 서버에게 전달하며 차량 운전자는 스마트폰 앱을 실행하고 주차장에 진입한다. 스마트폰은 그 주차장의 블루투스 비콘 신호를 이용하여 주차 위치를 자동으로 인식하며 주차하려는 층의 주차 정보를 한눈에 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.273-275
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• 2021

본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.6
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• pp.1279-1286
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• 2021

This study suggests the user's needs for a smart parking service that enables parking lot search and advance reservation service, and is a study on the user's preference selection model related to fees (reservation fee, penalty fee), etc. Two types of user preference models in the form of logit models were constructed by composing a response questionnaire for smart parking service. The first is a model for selecting a smart parking lot, which suggests a situation in which the probability of selection is higher than that of a general parking lot in the relationship between usage fee and cost. The second is a parking ticket reservation discount selection model, and the smart parking service selection probability was analyzed through the relationship model between the reservation amount and the penalty. It can be used as a design requirement that enables sophisticated and various types of smart parking service considering users' preferences.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.301-302
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• 2019

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.24 no.4
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• pp.29-36
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• 2019

We propose a smart parking space guiding system based on user preferences in a parking lot. This system guides each vehicle to the most suitable parking space in a parking lot to meet the user preferences such as the available parking spaces in the parking zones and the proximity to the destination by exploiting the traffic to each parking zone gathered at the sensors near each guiding display. For this purpose, this paper proposes the cost function for the optimal route guide based on the various user preferences. In addition, the paper reports the design and implementation results of an event based simulator to show the feasibility of the smart parking guidance system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.263-264
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• 2020

현재 국내 자동차의 증가에 따른 주차 공간이 부족하여 주차문제가 사회문제로 커지고 있다. 본 논문에서는 주차문제 해결을 위해서 스마트 공유 주차장 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존 주차장에 IoT 장비를 설치하고 운영하여 주차장 활용을 최대화한다. 시스템의 빠른 개발 및 활용도를 높이기 위해서 클라우드 플랫폼을 사용하며 사용자용 스마트폰 앱을 제공할 것이다. 사용자는 앱을 통해서 근거리에 있는 주차장을 선택하여 주차 자리를 예약할 수 있다. 논문에서 실제 주차장 공간에 IoT 장비를 설치하여 실험을 진행할 예정이다. 실험을 통해서 제안하는 시스템의 가능성을 검증할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.235-236
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• 2019

스마트화 시대로 인해 주차장에서 운전자가 불편함을 줄여줄 수 있는 많은 기능들이 추가되었으나, 여전히 해결되지 못한 불편함은 많이 남아있다. 그 중 협소한 주차 공간에서 발생하는 접촉 사고와 차량을 주차하는데 많은 시간을 소모하는 불편함이 남아있다. 주차 공간 부족으로 인해 아파트 입구와 갓길, 소방차 지정구역에도 차량을 주차하는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 아파트 입구의 주차된 차량들로 인해 운전자는 갑자기 튀어나온 어린이들을 발견하지 못하는 사고가 발생한다. 또한 갓길과 소방차 지정구역의 주차로 인해 화재 발생 시 소방차가 진입하지 못하여 화재 진압에 영향을 주어 2차 피해가 발생 하고 있다. 최근 몇 년간 부족한 주차 공간으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 소방법 강화 및 지정 주차구역, 주차 요일제 등을 시행하고 있으나, 주차 공간을 증가 시키는 등 직접적인 주차 공간 해결에는 많은 노력을 기울이지 않고 있다. 이러한 사고 피해를 예방하기 위한 연구의 중심으로써 주차 구역으로 설정하였으며, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 무인 주차 시스템의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 3가지 센서를 적용하였으며, 편의성을 높이기 위해 RFID카드를 이용한 차량 정보 인식 기능을 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.32-35
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• 2018

센서를 설치하는 대신 일반 대중들의 모바일 기기의 센서 정보를 이용하는 모바일 크라우드 센싱 기술을 활용해 적은 비용으로 주차장 포화도 정보를 제공하는 스마트 주차 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 기술이 적용한 스마트 주차 시스템의 구조도를 제안하고, 특히 제공되는 정보에서 개인정보(장소, 시간, 차량번호 등의 연관관계)의 노출을 막기 위해 정보 제공에 사용되는 차량 이미지에서 번호판과 같은 개인정보를 효과적으로 제거하는 방법을 제시한다. 실험을 통해 그 가능성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1342-1345
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• 2021

최근 울산항에는 화물차가 정해진 화물차 주차장이 아닌 항만 내외에 불법주차를 하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 화물차 주차장 이용을 활성화하는 방안을 연구하였다. 이에 따라 화물차 주차장의 주차 현황을 실시간으로 제공하는 딥 러닝(YOLOv4) 기반 영상분석방식의 스마트 항만 주차정보시스템을 제안한다. 더불어, 제시한 방안을 통해 주차장 이용이 활성화 되었을 때의 사회적 가치를 산정하여 기존과 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.111-114
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• 2020

모든 주차 면수에 대해 감지하는 시스템은 큰 비용이 필요하여 주차정보 제공을 위해 필요한 스마트 주차장의 설치를 부담스럽게 하므로 애플리케이션을 통한 주차정보 제공을 어렵게 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 외부 디바이스, 서버, 애플리케이션으로 구성된다. 주차장 출입로에 아두이노를 활용한 IOT 디바이스를 설치하여 센서를 통해 출입 차량을 감지하고 소량의 데이터를 장거리 전송할 때 적합한 LoRa(Long Range) 네트워크를 통해 주차정보를 서버로 전송하며 사용자의 요청이 있을 때 주차정보를 제공한다. 기존 시스템보다 감지범위를 줄이고 LoRa 네트워크를 활용한 시스템을 통해 주차공간 탐색으로 인한 사회적 비용과 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다.