• 제목/요약/키워드: Illegal Parking Enforcement

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불법주정차 단속을 위한 지역(장소) 분류 및 활용 방안: 경기도를 중심으로 (Location Classification and Its Utilization for Illegal Parking Enforcement: Focusing on the Case of Gyeonggi)

  • 한현;최소연;이소현
    • 경영정보학연구
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    • 제25권4호
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    • pp.113-130
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    • 2023
  • 경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.

인천광역시 공영주차장 이용실태 분석 기반 주차 회전율 영향요인 연구 (A Study on Factors Influencing Turnover of Public Parking Lots in Incheon Metropolitan City)

  • 최영훈;김응철
    • 도시과학
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    • 제6권2호
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    • pp.29-34
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    • 2017
  • Although the supply of public parking lots in major cities is steadily increasing, there is still a shortage of parking spaces that take into account the characteristics of actual available parking spaces. These parking problems are caused by conflicts between users, illegal occupation and privatization of roads, interference with traffic roads, and business stagnation in commercial areas and illegal parking problems. In addition, despite various parking demand management policies and continuous supply of public parking facilities, the solution to the parking problem is uneasy due to increased construction costs and changes in social conditions. In order to solve this problem, it was judged that it would be necessary to utilize the existing public parking lots efficiently. Therefore, we collect the variables expected to affect the turnover, and use multiple regression models. The results are summarized as follows. Firstly, public parking lots can be classified into four types using utilization rate and turnover rate. Secondly, influencing factors are found including index of public transportation usage convenience, index of illegal parking, and land use characteristics in central commercial district. Thirdly, it was shown that there was little impact by the size of public parking lots, separation distance to subway distance, separation distance to bus stops, transfer zone, residential zone, and second-rated lots by parking costs. Finally, it is found that public parking lots can be improved by proving accessibility of public transit, enforcement of illegal parking, active approaches supporting public parking lots. It is also recommended that public parking cost rating system based mainly on land use characteristics should be remedied and rearranged.

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Lane Detection for Parking Violation Assessments

  • Kim, A-Ram;Rhee, Sang-Yong;Jang, Hyeon-Woong
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제16권1호
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    • pp.13-20
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    • 2016
  • In this study, we propose a method to regulate parking violations using computer vision technology. A still color image of the parked vehicle under question is obtained by a camera mounted on enforcement vehicles. The acquired image is preprocessed through a morphological algorithm and binarized. The vehicle's shadows are detected from the binarized image, and lanes are identified using the information from the yellow parking lines that are drawn on the load. Whether parking is illegal is determined by the conformity of the lanes and the vehicle's shadow.

불법 주정차 단속을 위한 딥러닝 기반 이미지 인식 모델 (A Deep Learning-Based Image Recognition Model for Illegal Parking Enforcement)

  • 조민규;김민준;김재환;김진욱;황병선;이승우;선준호;김진영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.59-64
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    • 2024
  • 최근 다양한 산업 분야에서 드론과 인공지능 기술이 융합된 연구 사례가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식과 객체 판별 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 차량 인식 모델을 제안한다. 객체 인식 알고리즘은 YOLOv8를 사용하였으며, 객체 판별 알고리즘은 ResNet18을 사용하였다. 제안된 모델은 일반 도로 상황에서 수집한 이미지 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하였고, 학습된 모델은 이미지 기반 불법 주정차를 판별하는데 높은 정확도를 보였다. 이를 통해 제안된 모델은 다양한 이미지로부터 불법 주정차 차량을 식별하기 위한 일반화 성능을 갖추고 있음을 확인하였다.

적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 불법주정차 무인단속시스템 (Unmanned Enforcement System for Illegal Parking and Stopping Vehicle using Adaptive Gaussian Mixture Model)

  • 염성관;신성윤;신광성;박상현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.396-402
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    • 2021
  • 최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.

동대문 의류밀집상가 교통혼잡특별관리구역 사례연구 (Implementing Special Transportation Management Zone System for Dongdaemoon Garment District)

  • 황기연;엄진기;이종운;조용학
    • 대한교통학회지
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    • 제18권6호
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    • pp.7-17
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    • 2000
  • 본 연구의 목적은 현재 대규모 상업시설이 위치하여 주변교통여건이 매우 열악한 상태인 동대문 밀집상가지역을 대상으로 시범사례연구를 통해 서울시에서 도입을 추진하고 있는 교통혼잡특별관리구역 제도의 구체적 실행방안을 마련하고 그 효과를 분석하는데 있다. 본 연구는 새로운 제도인 교통혼잡특별관리구역제도의 구성요건에 관한 사항과 동대문상가 밀집구역을 대상으로 한 사례연구 등의 크게 2분야로 구성되며, 사례연구에서는 현황분석, 특별관리구역 실행대안의 결정, 시행효과분석방법론의 구축, 교통관리 대안별 효과분석결과 등으로 구성된다. 동대문 밀집상가지역에 대한 교통특별관리구역 제도 시범사업 사례분석 결과, 두산타워가 속한 블록내에 주차면 10면이상, 연상면적 3000$m^2$ 이상 건물만을 대상으로 모든 도착통행에 대해 2,000원의 주차가산금을 부과하고, 간선도로 및 이면도로의 불법주차 근절시키며, 주차10부제 등을 시행할 경우, 대상도로구간의 속도가 20.56km/h로 17.2% 개선되어 관리목표를 달성하는 것으로 예측되었다. 개선폭이 가장 큰 가로는 청계천로 도심에서 외곽방향과 흥인문로 광희동에서 동대문구간으로 나타났다. 결론적으로 서울시의 교통문제 해결을 위해 교통특별관리구역 제도를 도입하는 것이 반드시 필요할 것으로 판단되며, 제도의 성공적 도입을 위해 관련법을 개정하고 추진 행정체계를 정비하며, 예상되는 문제에 대한 철저한 대비를 통해 이해관계자 모두가 이득을 보는 Win-Win 전략을 추진할 필요가 요구된다.

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왜곡 불변 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘 (Distortion Invariant Vehicle License Plate Extraction and Recognition Algorithm)

  • 김진호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.1-8
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    • 2011
  • 최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.