본 논문에서 모바일 단말기를 클라이언트로 사용하는 주차관리 시스템을 설계하였다. 클라이언트는 주차관리 웹 사이트에 접속한 후 주차시간, 주차정보, 주차요금에 관한 정보를 웹 서버에서 제공받으며, 클라이언트의 차에 대한 정보를 감지하는 센서를 통하여 클라이언트의 주차위치를 정보를 파악 하여 크고 복잡한 대형주차장에서 사용자에게 매우 편리한 인터페이스를 제공하고 원활한 관리를 할 수 있는 시스템을 설계를 구현한다.
The pattern recognition of automobile and parking line for the automatic car parking system was processed based on statistical method for reducing the processing time. The command of driving for parking at the vacant parking lot was transmitted from processor to motor driven actuator using direct sequence spread spectrum communication, which enables the multiple transmission in CAN(controller area network). The test-bed which has CCD camera, processor, radio transceiver and FPGA was implemented and demonstrated to be operated well.
본 연구는 부산의 도심에 위치한 대규모 교통유발시설 부설주차장의 적정규모 추정모형의 구축을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해 부설주차장 이용 차량의 평균 도착시간 간격과 평균 주차시간 간격을 이용한 대기행렬시뮬레이션인 GPSS모형을 사용하여 적정 주차장 규모를 산정한 후 연상면적과 적정주차면수의 관계를 용이하게 추출할 수 있는 회귀식을 이용하여 모형식을 구축하였다. 적정주차규모 모형을 구축한 결과 현재의 주차면 수는 적정주차면수에 비해 초과 공급되어 있어, 도심내의 주차장 과잉공급으로 인한 불필요한 승용차 이용을 방지하고, 토지이용의 효율성 제고를 위해서는 현 부설주차장의 설치기준에 대한 개선이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구의 수행 과정에서 나타난 문제점은 대상시설의 선정에서 이용율이 현저히 떨어지고 있는 시설들을 포함시킴으로 인해 적정주차규모가 다소 적게 산정될 수 있다는 점이다. 또한 본 연구에서는 주차 이용행태만으로 적정주차규모를 산정했으나 주차장의 규모에 관한 연구는 토지이용과 교통여건, 상권 등이 종합적으로 고려된 연구가 되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.
본 연구에서는 주차정책의 변화에 따른 운전자의 주차행동 변화를 예측하고, 나아가서 주차시설별 주차수요의 예측이 가능한 주차장 선택모형을 개발하기 위하여, 대구광역시 운전자의 선호의식자료를 이용한 다항로짓과 네스티드로짓 주차장 선택모형을 추정하고, 모형에 대한 탄력성분석을 실시하였다. 설명변수로서는 성별 연령 등의 대안특유 사회경제적 변수와 주차장 탐색 및 입고시간, 목적지까지의 도보거리, 주차요금, 불법주차 단속횟수 등의 주차관련 특성변수를 적용하였다. 모형의 추정결과에 의하면, 각 설명변수에 대한 추정 파라메타의 부호는 논리적으로 타당하였으며, 모형의 적합도 역시 양호하게 나타났다. 또한, 주차정책변수의 변화에 대한 모형의 탄력성 분석을 실시한 결과에 의하면, 주차비용의 탄력성이 가장 높았고, 주차시설 접근시간보다 목적지까지의 도보거리의 탄력성이 높은 것으로 나타났다. 이는 주차시설의 입고 편의성보다 주차시설과 목적지간의 근접성이 더욱 중요하다는 것을 의미한다. 따라서, 앞으로의 주차시설은 목적지 주변에 소형주차장을 분산하여 공급할 필요가 있을 것이다. 상기와 같이, 본 연구의 결과는 주차정책 수립을 위한 중요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
도시의 급속한 발전과 인구유입에 따른 차량의 증가로 부족한 도시의 주차 공간에 대한 효율적인 관리가 필요하고 사용자에게 보다 편리함을 제고할 필요가 증대되고 있다. 그러나 기존의 주차장 관리시스템은 공간적 및 시간적으로 제한되어 있거나, 편리함을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 광역의 분산된 주차 공간 관리서비스에 LPWA기반의 통신, IoT 클라우드를 구축하여 주차 공간 관리서비스에 대한 효율화 및 편리성을 높이도록 제안한다. 주차 센서는 주차장의 주차 공간 정보를 수집하며 저전력 광역 네트워크를 통해 전송되며, 모든 주차 데이터는 IoT 클라우드에서 처리되고 분석되어, 주차 공간관리 서비스 시스템을 통하여, 도시의 사람들에게 주차 가능 면적을 확인하도록 하여 시간적인 편리함과 주차 공간에 대한 면적 효율화를 제공한다.
최근 GPS를 이용한 경로 안내 시스템은 폭넓게 이용되고 있다. 그리고 대형 상가 밀집 지역의 주차관리 시스템에는 주로 RFID(Radio Frequency Identification)를 이 용하여 주차장 상황을 관리하고 있다. 그렇지만 RFID 태그만을 부착한 차량이 여러 개의 주차장이 산재한 중소상가 밀집 상권으로 진입했을 경우, 실시간 주차장 상황 정보를 이용한 최적의 주차 경로 안내 시스템이 없으며, GPS만을 이용한 경로 안내 시스템은 실시간 주차 현황 정보를 이용할 수 없다. 이 논문에서는 상권 내에 여러 개의 주차장을 통합하는 주차 관제를 위한 MD 태그 객체의 위치 인식 기법을 제안하고, 데이터베이스와 연동하여 주차를 위한 최적의 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 위치 인식 기법은 미들웨어에서 태그의 판독 순서 및 안테나 번호로 추출하며, 데이터베이스와 연동하여 태그의 방향성 또한 인식함으로써 항상 최적의 주차 경로를 검색하도록 한다. RFID 태그, 리더, 미들웨어, 서버, 주차장 클라이언트, 모바일 클라이언트로 구성된 구현 시스템 결과는 제안한 기법이 원활이 동작함을 보이며, 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.
최근 영상 기술과 ICT 기술의 발전으로 인해 다양한 형태의 영상처리 서비스가 가능하게 되고, 이러한 기술을 활용하는 응용 서비스가 다양화 되고 있다. 자동차 번호판 인식은 주차관리 등 차량의 정보를 인지하는 곳에 사용되는데 기존의 시스템들은 주차권 발급이나 불필요한 장비 부착 등 경제적인 단점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 OpenCV를 근간으로 한 emguCV를 이용하여 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 그리고 사용자 프로그램 개발에 가장 최신 기술인 WPF를 이용하여 각 주차 차량의 상세정보와 주차 시간 및 남은 주차 공간 정보 등 전체 주차관리 사항을 화면이동 없이 관리할 수 있도록 개선된 UI를 설계하였다. 본 논문에서 사용된 emguCV는 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 0.5초 이내의 번호판 인식 처리 시간과 90% 이상의 인식률이라는 결과를 얻었다. 또한 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있게 UI가 개선되었음을 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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