• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.472-474
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• 2003

인터넷(internet)에서 웹 브라우징(web browsing)을 통한 정보검색은 일반적인 주제에 대한 텍스트 또는 이미지 정보를 획득하는데 유용하지만, 각 사용자가 자신이 해소하고자 하는 특정의 궁금한 사항과 관련하여 자신의 구체적 특수성에 적합한 정보를 획득하기는 어려운 경우가 많다. 이와 같은 개인적 궁금증을 해소시켜 줄 수 있는 방안으로 많은 인터넷 이용자들이 웹사이트에서 제공하는 게시판을 이용하지만, 각 사이트마다 특화된 주제만을 다루고 있기 때문에 다른 주제에 대한 애로를 가진 사용자는 적절한 게시판을 운영하는 웹사이트를 탐색해야만 하는 어려움이 있다. 본 연구는 웹사이트에서 서비스하는 게시판간 상호 연계를 통해 애로문의의 종합처리가 가능하도록 중앙 호스트 사이트에 질문을 집중시키고 또한 이렇게 집중된 질문을 다시 처리가 가능한 사이트로 집중된 질문을 배분하여 보다 정확하고 신속하게 처리할 수 있도록 하는 모델을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.705-711
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• 2011

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.809-818
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• 2007

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.642-651
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• 2019

최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.92-99
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• 2023

Autonomous vehicles should recognize and respond to the specified speed to drive in compliance with regulations. To recognize the specified speed, the most representative method is to read the numbers of the signs by recognizing the speed signs in the front camera image. This study proposes a method that utilizes YOLO-Labeling-Labeling-EfficientNet. The sign box is first recognized with YOLO, and the numeric digit is extracted according to the pixel value from the recognized box through two labeling stages. After that, the number of each digit is recognized using EfficientNet (CNN) learned with the virtual environment dataset produced directly. In addition, we estimated the depth of information from the height value of the recognized sign through regression analysis. We verified the proposed algorithm using the virtual racing environment and GTSRB, and proved its real-time performance and efficient recognition performance.

• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.247-256
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• 2000

최근 우리나라의 경우 외국인 및 자가운전자나 오토바이를 탄 관광객이 급속히 증가하고 있으나 관광지나 사적지에 설치된 안내표지판의 설명문이 이해하기가 곤란하거나, 안내도의 위치가 부적절하여 관광객이 쉽게 접근하기 어려운 곳에 설치된 곳도 상당히 있었다. 본 연구에서는 이러한 현황의 문제점을 파악하여 관광객들에게 정확하고 필요한 정보를 제공하는 관광안내표지판의 이상적인 모델을 제시하고자 한다. 본 연구를 위한 실사조사로서는 국내의 각 관광지를 대표할 수 있는 서울, 경주, 부산, 광주, 여수, 강릉 등의 안내표지판을 조사하였으며, 모델이 될만한 유럽의 국가 즉 영국, 프랑스, 스위스, 이탈리아, 오스트리아 등을 분석하였다. 그리고 실제 조사를 위해서는 우리나라의 800명을 대상으로 관광안내표지판의 실태파악, 의견조사를 바탕으로 하여 총체적인 결론을 내렸다. 안내표지판은 여행자에게 꼭 필요한 정보를 제공하여야 하며, 정확해야 하고, 남녀노소가 쉽게 이해할 수 있도록 전달성이 중시되어야 한다. 또한 각 안내매체간에는 연계성이 확보되어 상호간에 조화가 잘 되어야 한다. 또한 안내정보의 통일화와 체계화가 필수요건이다. 본 연구에서 제시한 안내표지판의 아이덴티티의 정립으로, 국내외 관광객들에게 적시에 정보를 제공할 수 있게끔 이용편의를 제공하고, 나아가 관광지에 좋은 이미지를 주어서 관광객의 증대 유도에 중점을 두었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-26
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• 2022

최근 지능형 교통 체계의 발전에 따라 자동차 번호판 인식 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 주행 중인 자동차의 번호판을 인식하기 위해서는 실시간성이 보장되어야 하며, 영상이 왜곡되어 뚜렷하지 않거나 번호판의 크기가 작은 저해상도 영상에서도 높은 인식률이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 자유 앵커 방식 기반의 객체 탐지 알고리즘과 합성곱 신경망(CNN) 기반의 문자 인식 알고리즘을 이용하여 처리 속도를 향상한 실시간 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 더불어 공간 변형 네트워크를 이용하여 저해상도 및 왜곡된 영상에서의 인식률을 높였다. 제안하는 시스템의 인식률은 93.769%, 이미지 당 처리 속도는 약 0.006초로 기존 자동차 번호판 인식 시스템보다 빠른 속도로 자동차 번호판을 인식하며, 다양한 환경 및 품질의 영상에 대해 높은 인식률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.573-578
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• 2020

최근 요식업의 경쟁이 심화되면서 색다른 음식을 제공하는 식당들이 늘어가고 있다. 그러나 메뉴판이 제공하는 정보는 음식들의 재료와 가격에 한정되어 있어 손님들이 메뉴를 고르는데 도움이 되지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 증강현실 기술을 활용한 음식 메뉴 안내 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 증강현실 기술과 동영상 콘텐츠를 결합하여 메뉴판의 음식에 대한 정보를 동영상으로 제공한다. 따라서 기존 메뉴판이 단순 이미지 형태로 음식 정보를 제공하는 것에 비해　보다 더 현실감 있고 생동감 있는 영상을 제공한다. 또한 제안된 시스템은 관광지 전시관, 박물관, 미술관에 적용시켜 텍스트와 이미지 위주의 안내 책자의 한계를 벗어난 새로운 형태의 안내 시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.173-178
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• 2018

에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.490-495
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• 1999

본 논문에서는 인공 신경망과 퍼지 논리의 장점을 뉴런 구조에 적용하여 학습 속도가 마르며 수렴률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공신경망의 벤치 마크로 사용되는 XOR문제 n 비트 parity문제와 현실적인 이미지 응용을 위해 자동차 번호 판에서 숫자 이미지에 적용시켜 보았다. 실험결과, 모든 자료 값과 목표 값에 대해서 항상 수렴을 보장하는 것은 아니다. 그렇지만, 학습 속도가 빠르며 수렴률의 향상을 보였다. 제안된 방법은 임의의 충으로 확장이 가능하다. 여기서는 단층의 경우만을 고려하여 빠른 속도와 방대한 이미지에 대해서 빠른 처리를 가능하게 한다.