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.
본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.
조립식 건축용 외장재로 사용되는 샌드위치판은 충분한 구조강도가 필요하기 때문에 표면재가 굴곡판 (Corrugated plate)으로 구성되는 경우가 많다. 샌드위치판의 부재로서 굴곡판을 이방성판으로 고려하면 이론 해석상 많은 어려움이 있다. 그러나 이방성판이 샌드위치판의 부재로서 다중판으로 되었을 때에는 단판에서 보인 여러 가지 현상들이 다중판 효과에 비해서 크지않음이 실험결과에서 보이고 있다. 이러한 사실에 착안하여 이방성판을 등가의 평판으로 모델링한 후 샌드위치 모델을 적용하여 이론 예측을 수행하였다. 계측결과와 비교로부터 본 연구에서 사용된 방법은 좋은 일치를 보이고 있다.
본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.
중트럭통행으로 인한 철근콘크리트 교량바닥판의 열화는 교량구조물을 유지보수하는데 있어서 심각한 문제중 하나이며, 프리캐스트 바닥판을 이용한 교량바닥판의 시공 및 교체 방법이 실용적이며, 효과적인 방법으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 프리캐스트 바닥판 사이 연결부에 대한 정적실험을 수행하여 실험부재의 탄성영역 및 극한 상태하에서 프리캐스트 바닥판 사이 교축직각 방향 연결부의 강성 및 강도를 평가하였다. 정적실험결과, 무수측 모르나트를 채움재로 사용한 프리캐스트 바닥판 사이 교축방향 연결부는 교축방향으로 적정량의 프리스트레스를 도입함으로서 일반 현장타설 철근콘크리트 바닥판에 비해서 균열에 대한 사용성이 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.
본 논문은 능동 구속층 감쇠(active constrained layer damping) 처리된 관의 동적 모델링과 정식화를 제시한다. 판의 운동방정식은 Hamilton정리를 이용하여 전개된 판, piezoelectric film 및 점탄성층의 운동방정식을 조합하므로서 유도된다. 이 운동방정식은 외부인가전압의 영향하에서 적층판의 해석적 모델을 제공할 뿐만이 아니라, 판 구조내에서 진동에너지를 감소시킬 수 있는 전단층의 효과에 대한 변위관계식을 나타낸다. 그리고 운동방정식에 대응하는 경계조건도 유도되었다. 또한 판과 능동구속층감쇠계의 동특성을 설명하기 위한 유한요소모델이 유도되었다. 이 모델의 타당성을 실온조건에서 실험적으로 입증하였다. 개발된 이론 및 실험적인 결과들은 판과 능동구속층 감쇠계가 구조진동의 감쇠를 위한 매우 유효한 수단으로 사용될 수 있음을 나타내었다.
본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.
이 연구는 판 구조론에 대한 학생들의 개념을 알아보는 것이다. 이를 위해 충청도에 위치한 고등학교 2학년 70명의 학생들을 대상으로 판 구조론에 대한 시각적 표상의 개념 검사를 실시하였으며, 이중 10명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 진행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 연구 참여자들은 판 구조론을 학습한 후에도 용어 및 색상의 의미, 판의 이동, 판의 경계, 용융의 위치 및 원인, 맨틀의 물리적 상태 및 판 운동의 원동력과 관련된 대안 개념을 가지고 있으며, 학생들이 가진 색상의 의미, 맨틀의 물리적 상태, 판 운동의 원동력 개념들은 유기적으로 관련되어 있었다. 또한 판 구조론 학습에 사용되는 시각적 표상은 용어, 판의 경계, 용융의 위치 및 맨틀의 물리적 특성에 대한 학생응답에 영향을 주었으며, 판 구조론 학습에서 학습자에게 대안 개념을 유발하는 시각적 표상의 요소들이 있는 것으로 나타났다.
스마트시티 프로젝트의 일환으로 실시간 차량 번호판 인식에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 도로상에 설치된 CCTV에서 트리거 신호 없이 주행하는 차량 영상을 획득할 경우에는 번호판의 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생하여 번호판 인식이 어려워 질 수 있다. 본 논문에서는 트리거 신호를 이용하지 않은 상태에서 입력되어 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생된 차량 영상에도 강한 에지기반 문자 세그먼트 영상생성 기법의 차량 번호판 인식시스템을 제안하였다. 제안한 실시간 차량 번호판 인식 알고리즘을 도로상에 설치된 CCTV에 구현하고 일주일 동안 번호판 인식 실험을 수행해 본 결과 1일 평균 1,535 대의 통과 차량에 대해서 97.5%의 번호판 검출률을 얻을 수 있었으며 검출된 번호판에 기록된 문자들의 99.3%를 인식할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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