최근 서울에 자동차 보유 대수가 급증함에 따라 주거나 상가 밀집 지역에서 주차 문제는 갈수록 심화되고 있어 이에 따른 주차공간 확보 및 기존 주차 공간의 활용할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 공유경제 개념을 도입하여 개인이나 단체가 소유하고 있는 주차 공간을 사용하지 않는 시간대에 주차 가능 공간을 다른 사람들과 공유할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 플랫폼은 웹, 안드로이드, 라즈베리파이, 데이터베이스로 구성되어 있으며 실제 주차장에 설치된 초음파 센서와 CCTV 이미지를 분석하는 OpenCV를 이용하여 현재 주차장의 사용 중인 공간과 비사용 중인 주차 가능 면수를 분석하고 분석한 정보를 사용자들에게 제공한다.
주차 관리 서비스의 개발은 제한된 주차 자원을 효율적으로 활용하고, 실시간 주차 수요를 파악하며, 사용자에게 편리한 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 AI 기반의 딥러닝 모델과 영상 처리 기술을 결합하여 빌라의 주차 공간을 효율적으로 관리하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 YOLOv8를 활용하여 차량 객체를 실시간으로 감지하고, OpenCV를 사용하여 주차 공간의 빈자리를 인식한다. 또한, 예상 출차 시간을 강화학습 기반의 알고리즘을 이용하여 사용자에게 제공하며, 이를 통해 주차 공간의 효율적 이용을 극대화한다. 서버는 주차장 내 주차 현황과 출차 시간을 실시간으로 갱신하며, 관리자는 웹 플랫폼을 통해 데이터를 모니터링 및 관리하고, 사용자는 웹 또는 모바일 애플리케이션을 통해 주차 공간 조회와 차량 예상 출차 시간을 제공받을 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 시스템의 성능과 정확성을 확인하였으며, 이를 통해 주차 관리의 자동화와 편리성 향상에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
현재 자동차 대수 당 주차면 수가 충분한 상황이지만, 외부인이 사용할 수 없는 허수 주차 공간이 대부분이다. 이에 본 논문은 불법 주정차의 원인을 비효율적인 주차 공간 활용이라 판단하였다. 아파트 및 상가 주차 공간은 출근 시간대에 여유 주차면 수가 급격히 증가하는데, 이 잉여 공간 중 일부를 외부인에게 공유하여 주차 공간을 최대한 활용할 수 있도록 한다. 애플리케이션 이용자는 원하는 주차장을 예약하고, 출입통제 자동화 시스템의 QR코드 인식을 통해 주차장을 사용할 수 있다. 전체적인 예약 시스템 관리는 웹 브라우저를 이용한다.
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.
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.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격 차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 이메일, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.
문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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