• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.457-462
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• 2000

교통 법규 위반 단속이나 주차 관리를 위한 차량 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 크게 차량 번호판 추출, 문자 분할, 문자 인식의 세부분으로 이루어진다. 본 논문에서는 차량 번호판 인식 시스템의 구현을 위해 번호판 영역의 색상정보를 이용하여 차량 번호판을 추출하는 방법을 제안하고, 번호판 영역 문자들의 사전 정보와 색상성분을 사용하여 정확하게 번호판 문자 분할을 하는 방법을 제안한다. 자가용과 영업용 차량 영상을 주간/dirks 및 정면/후면으로 나누어 다양하게 취득하여 실험한 결과, 94.6%의 번호판 추출률과 86.8%의 문자분할률을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.550-554
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• 2005

본 논문에서는 블럽을 사용해서 다수의 자동차 후면의 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 번호판의 문자와 배경사이의 명암도 차이를 이용하여, 입력 영상의 모든 블럽을 찾고, 찾아낸 블럽을 둘러싸는 최소의 사각형들을 구한다. 이 사각형들 중에서 일련의 경향성을 갖는 블럽 그룹을 찾는다. 찾아난 블럽 그룹이 자동차 번호판인지 아닌지를 SVM을 이용하여 확인한다. 적응적 이진화를 제외한 전처리작업을 하지 않았음에도 불구하고 번호판 검출률은 매우 높았으며, 번호판을 검출하는데 걸리는 시간도 길지 않았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.391-394
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• 2007

인터넷은 그 탄생 이후로 점점 더 많은 사용자들을 가지게 되었으며, 이러한 사용자들로 인하여 인터넷으로 흘러나오는 정보의 양은 갈수록 더 많아지고 있다. 특히, 인터넷 게시판은 수많은 사용자들의 생각과 그들이 가진 정보를 교환하기 위하여 주요한 방법으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 웹 2.0을 활용하여 각각의 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 인터넷 게시판을 설계한다. 설계될 인터넷 게시판은 사용자에게 제공되는 정보는 동일하지만, 각 사용자마다 설정된 정보에 의하여 정보의 분류가 다르게 이루어지도록 하여 자신이 원하는 정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 각 사용자는 개인 게시판을 생성하여 모든 사용자가 공유하는 게시판에서 자신에게 필요한 정보만을 자동으로 수집하여 저장할 수 있으며, 외부 RSS 피드들을 필터링하여 개인 게시판에 연결하거나, 자신만의 정보를 개인 게시판에 등록할 수도 있다. 위와 같이 방법들은 사용자가 약간의 정보를 미리 등록해 주는 것만으로 여러 게시판과 RSS 피드들로부터 자기가 원하는 최신정보들을 실시간으로 수집하여 개인 게시판에 저장해주며, 간단한 클릭 몇 번으로 게시판의 형태가 변경되어 각각의 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간에 찾을 수 있도록 해주게 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.337-342
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• 2008

최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.57-74
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• 2022

Recently, artificial intelligence parking control systems have increased the recognition rate of vehicle license plates using deep learning, but there is a problem that they cannot determine vehicles with fake license plates. Despite these security problems, several institutions have been using the existing system so far. For example, in an experiment using a counterfeit license plate, there are cases of successful entry into major government agencies. This paper proposes an improved system over the existing artificial intelligence parking control system to prevent vehicles with such fake license plates from entering. The proposed method is to use the degree of matching of the front feature points of the vehicle as a passing criterion using the ORB algorithm that extracts information on feature points characterized by an image, just as the existing system uses the matching of vehicle license plates as a passing criterion. In addition, a procedure for checking whether a vehicle exists inside was included in the proposed system to prevent the entry of the same type of vehicle with a fake license plate. As a result of the experiment, it showed the improved performance in identifying vehicles with fake license plates compared to the existing system. These results confirmed that the methods proposed in this paper could be applied to the existing parking control system while taking the flow of the original artificial intelligence parking control system to prevent vehicles with fake license plates from entering.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.29-32
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• 2007

본 논문에서는 게임에 사용되는 원리를 역으로 적용하여 교통안전 표지판을 인식하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에 사용된 게임은 제작자가 (x, y)좌표에 제공하는 수치를 보고 메쉬에 표시하면 제작자가 의도한 임의의 물체의 모형이 표현되는 게임이다. 입력된 영상으로부터 교통안전 표지판 영상을 분리한 후, 표지판을 구성하는 색상과 형태에 상기의 퍼즐게임을 이용하여 교통안전 표지판으로 인식되면 해당 표지판과 내용을 문자로 출력하는 시스템을 구현하였으며 흑백 영상 처리 및 세선화과정 없는 인식으로 처리 속도가 빠르며, 기존 시스템 보다 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.773-779
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• 2007

Internet bulletin boards have been used to exchange their idea and information among Internet users. But the existing Internet bulletin boards can not satisfy user's personal view. In this raper, Web 2.0 based customized Internet bulletin board is to design. The proposed Internet bulletin board provides each user with personalized information which are established by user beforehand. So user can retrieve his interested information fast. Moreover user can generate his own personalized bulletin board to collect one's interested information automatically. The personalized bulletin board is connected to several Internet bulletin boards with RSS feeds.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.830-833
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• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.513-515
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• 2015

최근 지능형 차량과 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 개발에 있어 차량 영상을 이용한 도로 정보 분석이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 다양한 도로 정보 중에서 도로표지판 검출 및 판단은 차량 운행 환경을 파악할 수 있는 중요한 과정이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 차량 영상에서의 색상 정보를 이용하여 표지판의 후보 영역을 추출(Candidate Generation)하고, 후보 영상에 대한 HOG(Histogram of Gradient) 특징 분석을 통해 도로표지판 여부와 그 종류를 판단(Object Classification)하는 알고리즘을 구현하였다. 또한 구현 알고리즘은 실시간 처리가 가능한 속도를 보여주어 지능형 차량 또는 ADAS에서의 실제 적용이 가능하도록 하였다.