• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.131-147
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.

• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1220-1230
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• 2015

An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1279-1286
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• 2021

본 연구는 주차장 검색 및 사전예약서비스가 가능한 스마트 주차서비스에 대한 것으로, 요금(예약요금, 위약금) 등과 관련된 사용자의 선호선택 모형에 관한 연구이다. 스마트 주차서비스에 대한 응답설문을 구성하여 로짓 모형형태의 사용자 선호도 모형을 두 가지를 구축하였다. 첫 번째는 스마트주차장을 선택하는 모형으로 이용요금과 비용과의 관계에서 일반 주차장보다 선택확률이 높아지는 상황을 제시하였다. 두 번째는 주차권 예약할인 선택모형으로 예약금액과 위약금과의 관계 모형을 통하여 스마트주차서비스 선택확률을 분석하였다. 사용자의 선호도를 고려한 정교하고 다양한 형태의 스마트 주차서비스가 가능한 설계 요구사항으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.587-595
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• 2017

최근 불완전한 주택 시장 극복 및 효율적인 주차장 운영, 교통수요관리 등의 목적으로 주차장 분리분양제(Unbundled Parking System)가 주목을 받고 있다. 주차장 분리분양제는 주거공간과 주차공간을 독립적으로 분리하여 분양함으로써 기존 분양가 보다 낮은 분양가로 공급이 가능하다는 장점이 있어 미국, 프랑스 등 일부 국가에서는 이미 시행되고 있으며, 그 효과가 검증된 제도이다. 본 연구는 주차장 분리분양제 도입을 위해 초석을 다지는 연구로 서울시 공동주택 매매가를 기준으로 3개의 군집으로 분류하여 각 군집당 100인을 대상으로 주차장 분리분양제에 대한 선호도 조사를 실시하고, 분양할인율에 대한 선택확률을 추정하고자 하였다. 주차장 분리분양제에 대한 선호조사 결과 3개의 모든 군집에서 유사한 수준(1군집: 68%. 2군집: 62%, 3군집 65%)으로 나타났다. 젊은 층에서 보다 긍정적인 면을 보이는 것으로 나타났으며, 차량을 소유하지 않은 미소유집단의 선호가 더욱 높게 나타났다. 주차장 분리분양제도의 선택 효용 및 확률을 추정한 결과 차량의 미소유집단에서 주차장 분리분양제의 선호에 대해 효용값이 가장 높게 나타났으며, 1군집의 경우 할인율 14%(평균 매매가 적용시 평당 637만원 할인), 주차요금 10만원/월일 경우 69%가 주차장 분리분양제를 선택하는 것으로 나타났으며, 2군집의 경우(평균 매매가 적용시 평당 393만원 할인) 77%, 3군집의 경우(평당 매매가 적용시 227만원 할인) 62%가 주차장 분리분양제를 선택하는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1B호
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• pp.125-135
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• 2010

최근 지구 온난화가 가속화됨에 따라 고도화된 IT를 활용하여 환경을 보전하고자 RFID/USN을 활용한 Green IT에 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 지하주차장과 같은 공동시설에서 불필요하게 낭비되는 전기에너지를 줄이고자 유비쿼터스 센서 네트워크 기반 지하주차장 조명제어시스템을 구현하였다. 지하주차장 조명제어시스템은 차량의 진출입을 감지하기 위한 교차로노드와 조명등을 제어하기 위한 조명노드로 구성된다. 지하주차장과 같은 특수한 환경에 적합한 계층적 클러스터 기반 라우팅 프로토콜, 계층적 주소할당 기법, 확률적 필터링 기법을 개발하여 적용하였다. 지하주차장 조명제어시스템을 구현하여 전기에너지 절감율을 실험한 결과 약 61.7% 절감됨을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.97-108
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• 2008

본 연구에서는 통행목적별 교통수단을 선택하는 데에 영향을 미치는 요인들이 다를 것이라고 판단하고, 교통수단을 결정하는 과정을 단계별로 구분하여 그 요인들의 영향을 찾아보았다. 변수들로는 개인의 사회경제적 속성과 목적지와 거주지에서 대중교통수단 결절점 접근성, 그리고 승용차 이용여건 등으로 설정하였다. 분석결과 통행자는 통행목적과 상관없이 교통수단을 선택하는 데에 통행시간을 크게 고려하고 있어서, 통행시간이 길수록 대중교통수단을 선택하고, 환승을 감수하며, 버스보다는 지하철을 선택한다. 승용차 여부를 선택 시에는 차량이용 여건과 목적지의 주차용이성을 고려하며, 대중교통수단 선택이후에는 대중교통 결절점 접근성의 영향을 받는 것으로 나타났다. 통행목적간 비교에서는 통근통행에서는 목적지에서의 주차와 차량이용 여건이 좋을수록 승용차를, 쇼핑 및 여가통행에서는 주거지에서의 버스 및 지하철의 접근성에 따라서 대중교통수단을 선택할 확률이 높게 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3188-3207
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• 2017

In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.

• 전기학회논문지
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• 제58권10호
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• pp.1911-1915
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• 2009

The problem of determining the proper capacity of electric vehicle charging station is studied in the presented paper. Based on the expected arrival rate and the expected charging time, we calculate the proper capacity that guarantees electric vehicles get service better than a given lower bound which is termed the loss of charging probability. The problem is studied by using certain queueing models. We first formulate the problem as a queueless model of type M/M/n/n, known as the Erlang loss system. And then the M/M/n/K type queueing model is formulated to consider the parking space constraint. Results of the study may be used for designing the electric vehicle charging station.

• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.173-180
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• 2019

본 연구는 도로, 주차장 및 지붕에서 발생된 TSS와 중금속의 거동을 분석하기 위해 수행되었다. 강우시 도로, 주차장, 지붕에서 발생되는 중금속은 입자상 물질(TSS)에 부착되어 이동된다. 이는 TSS 부하량과 Cr, Fe, Cu 및 Pb의 입자상 중금속 및 용존성 중금속의 부하량의 상관관계로 판단 가능하다(r =0.52~0.73, p <0.01). 일반적으로 도로 및 주차장에서 발생된 TSS 및 중금속은 지붕에 비해 더 높은 것으로 분석되었는데, 이는 차량에 의해 중금속이 많이 발생하며, 집수면적 또한 도로 및 주차장이 넓기 때문으로 보여진다. 첨두유출발생시까지 TSS 부하량의 65~75%가 유출되는 것으로 나타났으며, 이는 인근 수계로 유출되는 TSS를 제거하기 위해서는 첨두유출을 제어하는 것이 가장 효과적인 것을 의미한다. 또한 비용경제적인 LID 시설의 규모를 산정하기 위해 시설의 적정 크기(시설의 표면적/배수구역 면적)에 따른 TSS와 중금속 제거율을 평가하였다. 본 연구는 LID 시설의 설계시 참고 가능한 기초데이타로 중요한 의미가 있는 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.693-698
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• 2018

본 논문은 최근 물체탐지 분야에서 실시간 물체 탐지 알고리즘으로 주목을 받고 있는 YOLOv2(You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 밀집 영역에 주차되어 있는 자동차 탐지 방법을 제안한다. YOLO의 컨볼루션 네트워크는 전체 이미지에서 한 번의 평가를 통해서 직접적으로 경계박스들을 예측하고 각 클래스의 확률을 계산하고 물체 탐지 과정이 단일 네트워크이기 때문에 탐지 성능이 최적화 되며 빠르다는 장점을 가지고 있다. 기존의 슬라이딩 윈도우 접근법과 R-CNN 계열의 탐지 방법은 region proposal 방법을 사용하여 이미지 안에 가능성이 많은 경계박스를 생성하고 각 요소들을 따로 학습하기 때문에 최적화 및 실시간 적용에 어려움을 가지고 있다. 제안하는 연구는 YOLOv2 알고리즘을 적용하여 기존의 알고리즘이 가지고 있는 물체 탐지의 실시간 처리 문제점을 해결하여 실시간으로 지상에 있는 자동차를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 연구 방법의 실험을 위하여 오픈소스로 제공되는 Darknet을 사용하였으며 GTX-1080ti 4개를 탑재한 Deep learning 서버를 이용하여 실험하였다. 실험결과 YOLO를 활용한 자동차 탐지 방법은 기존의 알고리즘 보다 물체탐지에 대한 오버헤드를 감소 할 수 있었으며 실시간으로 지상에 존재하는 자동차를 탐지할 수 있었다.