• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.507-509
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• 1997

One of the most difficult tasks in the process of car license plate is the extraction of each character from within license plate region. This paper presents a real-time recognition of car licence number using neural network in parking lot. The feature parameters of letters and numbers of license plate are extracted by thinning algorithm. Both feature parameters are used to train neural networks for the image recognition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1649-1657
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• 2008

In this paper, to overcome the failure of binarization for the characters suffered from low contrast and non-uniform illumination in license plate character recognition system, we improved the binarization method by combining local thresholding with global thresholding and edge detection. Firstly, apply the local thresholding method to locate the characters in the license plate image and then get the threshold value for the character based on edge detector. This method solves the problem of local low contrast and non-uniform illumination. Finally, back-propagation Neural Network is selected as a powerful tool to perform the recognition process. The results of the experiments i1lustrate that the proposed binarization method works well and the selected classifier saves the processing time. Besides, the character recognition system performed better recognition accuracy 95.7%, and the recognition speed is controlled within 0.3 seconds.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권6호
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• pp.553-566
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• 2023

A circular tank foundation resting on the ground and subjected to axisymmetric horizontal and vertical loads and moments is analyzed using the variational principles of mechanics. The circular foundation is assumed to behave as a Kirchhoff plate with in-plane and transverse displacements. The soil beneath the foundation is assumed to be a multi-layered continuum in which the horizontal and vertical displacements are expressed as products of separable functions. The differential equations of plate and soil displacements are obtained by minimizing the total potential energy of the plate-soil system and are solved using the finite element and finite difference methods following an iterative algorithm. Comparisons with the results of equivalent two-dimensional finite element analysis and other researchers establish the accuracy of the method.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.551-556
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• 2004

본 연구에서는 진단 방법의 정확성이 아직까지 구체적으로 규명되지 않고 있는 어린이의 성장 발육을 체계적이고 과학적으로 측정할 수 있는 방법을 제시하고자 시도하였다. 현재 많이 이용되고 있는 성장 진단 방법은 X-ray 영상을 이용한 각 관절 부위의 성장판의 개폐 분석이다. 그러나 X-ray 방식은 성장 진단에서 요구되는 주기적이고 반복적인 측정을 하지 못함과 동시에 방사선 노출이라는 단점을 가지고 있다. 따라서 인체에 무해한 초음파 영상을 이용한 성장판 개폐 분석 대체 가능성을 평가하기 위해 종골의 초음파 광역 감쇄 영상을 이용한 프로파일 분석 및 성장판 영상 분석 알고리즘을 제시하였다. 본 연구에서는 7세～16세의 어린이 269명에 대해서 X-ray를 이용하여 무릎, 손가락, 종골에서의 성장판 영상을 얻었다. 또한 초음파 방식을 이용하여 종골의 성장판 영상을 얻었다. 각 관절에서의 성장판 개폐 유무 시기는 각 개인별로 측정 방법에 따라 조금의 차이는 있으나 전반적으로 일치하였다. 또한. X-ray방식과 초음파 방식에 의한 성장판 영상을 비교한 결과 상호 높은 연관성을 나타내었다. 이와 같이 성장판을 정확하게 측정하기 위해 도입된 초음파 프로파일 분석 알고리즘은 기존의 X-ray 영상 방식에 의한 성장판의 측정을 대체할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.5-12
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• 2011

본 연구는 국내에서 사용되고 있는 대표적인 파형강판 단면에 대하여 구조적 성능을 검토해 본 후, 현재 국내 제강업체에서 생산 가능한 최대 강판 폭을 고려한 최적 형상의 파형강판 단면을 제안하였다. 파형강판 단면의 검토에는 AISI(1986)를 사용하여 강판의 전단력과 모멘트를 고려하여 최적 단면의 역학적 한계를 정하였고, 성형성과 형상, 성형 후의 강판의 폭과 성형 전의 강판의 폭의 비율을 고려하여 기하학적 한계를 정하였다. 기존 파형강판에 본 연구에서 개발한 최적단면 탐색 알고리즘을 적용하여 강판의 성능을 검토 해본 결과, 굽힘반지름이 76mm이고, 내부굽힘각이 $50^{\circ}$ 부근에서 허용하중과 단면이차모멘트가 가장 큰 값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 또한 현재 국내의 강판 제작성을 고려하여 강판폭 1,550mm, 길이 4,700mm의 SS490 강재를 사용하여 최적 단면 탐색 알고리즘을 적용한 결과, 기존 파형강판보다 두 배 이상의 성능을 발휘할 수 있는 새로운 단면들을 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1449-1461
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• 2005

본 논문에서는 차량의 식별마크 분류 및 차량번호판 인식을 통한 차량인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 입력 차량영상으로 부터 잡음제거, 세선화 과정 등 전처리 과정들을 수행하고 명암값 변화 빈도 분포를 사용하여 차량식별마크와 번호판 영역을 추출하였다. 또한 추출된 후보 영역으로부터 차량 식별마크와 번호판 영역의 구조적 특성 정보를 사용하여 차량 식별마크, 번호판의 문자 및 숫자를 분류하였으며, 하이브리드 패턴벡터 및 수직수평 패턴벡터를 사용하여 식별마크, 문자 및 숫자를 인식하여 차량 정보 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량의 식별마크가 차량의 종류에 따라 독립적인 특성, 식별마크와 번호판 영역에서는 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 수평 및 수직빈도수 분포가 식별마크 및 번호판 이외의 영역과 뚜렷이 구별된다는 특성들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 350여개의 영상에 대하여 차량인식 실험을 수행하였고 제안한 방법이 차량번호판의 크기와 위치에 무관하고 잡음의 영향에 덜 민감하였을 뿐만 아니라 불규칙적인 외부환경에서도 인식율이 개선되었다. 또한 식별마크와 번호판 인식의 실시간 처리가 가능하여 실제 주차장이나 도시화도로등에 적용이 가능하다.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권6호
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• pp.1023-1047
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• 2015

In this study, the optimal location of the MR fluid segments in a partially treated laminated composite sandwich plate has been identified to maximize the natural frequencies and the loss factors. The finite element formulation is used to derive the governing differential equations of motion for a partially treated laminated composite sandwich plate embedded with MR fluid and rubber material as the core layer and laminated composite plate as the face layers. An optimization problem is formulated and solved by combining finite element analysis (FEA) and genetic algorithm (GA) to obtain the optimal locations to yield maximum natural frequency and loss factor corresponding to first five modes of flexural vibration of the sandwich plate with various combinations of weighting factors under various boundary conditions. The proposed methodology is validated by comparing the natural frequencies evaluated at optimal locations of MR fluid pockets identified through GA coupled with FEA and the experimental measurements. The converged results suggest that the optimal location of MR fluid pockets is strongly influenced not only by the boundary conditions and modes of vibrations but also by the objectives of maximization of natural frequency and loss factors either individually or combined. The optimal layout could be useful to apply the MR fluid pockets at critical components of large structure to realize more efficient and compact vibration control mechanism with variable damping.

• Smart Structures and Systems
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• 제18권6호
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• pp.1233-1250
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• 2016

Cracks in plate-like structures are some of the main reasons for destruction of the entire structure. In this study, a novel two-stage methodology is proposed for damage detection of flexural plates using an optimized artificial neural network. In the first stage, location of damages in plates is investigated using curvature-moment and curvature-moment derivative concepts. After detecting the damaged areas, the equations for damage severity detection are solved via Bat Algorithm (BA). In the second stage, in order to efficiently reduce the computational cost of model updating during the optimization process of damage severity detection, multiple damage location assurance criterion index based on the frequency change vector of structures are evaluated using properly trained cascade feed-forward neural network (CFNN) as a surrogate model. In order to achieve the most generalized neural network as a surrogate model, its structure is optimized using binary version of BA. To validate this proposed solution method, two examples are presented. The results indicate that after determining the damage location based on curvature-moment derivative concept, the proposed solution method for damage severity detection leads to significant reduction of computational time compared with direct finite element method. Furthermore, integrating BA with the efficient approximation mechanism of finite element model, maintains the acceptable accuracy of damage severity detection.

• 전기학회논문지
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• 제65권1호
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• pp.142-149
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• 2016

This paper proposes a method to detect LP(License Plate) of vehicles in indoor and outdoor parking lots. In restricted environment, there are many conventional methods for detecting LP. But, it is difficult to detect LP in natural and complex scenes with background clutters because several patterns similar with text or LP always exist in complicated backgrounds. To verify the performance of LP text detection in natural images, we apply MB-LGP feature by combining with ensemble machine learning algorithm in purpose of selecting optimal features of small number in huge pool. The feature selection is performed by adaptive boosting algorithm that shows great performance in minimum false positive detection ratio and in computing time when combined with cascade approach. MSER is used to provide initial text regions of vehicle LP. Throughout the experiment using real images, the proposed method functions robustly extracting LP in natural scene as well as the controlled environment.