1. 머신러닝 기반으로 한 노상주차관리 시스템
국내 무인주차관리 시스템은 이제는 아파트, 대형마트, 공공시설 등 점차적으로 확대되어 가고 있다. 하지만 일급 지 서울시내 한복판의 길거리 노상 주차장은 아직도 수작업으로 처리된다. 그 이유는 특정한 출입구가 정해져 있지 않아 바닥의 루프 코일 설치가 불가능하며 다각도로 접근되어 주차하는 차량의 번호인식률이 현저히 떨어지기 때문이다. 무인주차관리 시스템을 사용하는 대부분의 주차장들은 반듯한 진입로를 통한 진입이 이루어져 바닥의 루프 코일을 밟는 순간 사진에서 정확한 차량번호를 수집하지만 이처럼 움직이는 차량의 여러 각도에서의 차량번호 수집은 정확성이 현저히 떨어지므로 아직까지 노상 주차 관리는 수작업 처리 되고 있다. 이러한 배경으로 노상 주차 관리의 효율성 및 정확한 차량번호를 인식하기 위하여 수작업으로 진행되는 일급 지 노상 주차장을 자동화하는 데 있어서 고정된 주차 면에 IP카메라들의 통신을 활용하고,를 이용하는 번호 인식률 향상을 위한 알고리즘 개발을 하고 머신 러닝 기반 번호판 인식 알고리즘 대한 개선으로 설계 및 성능을 보완하여 효율적인 노상 주차관리 시스템을 구축하고자 하는 기업들이 많아지고 있다.
2. 노상주차관리 시스템의 문제점
대부분 주차장에서 사용되는 무인 주차관리 시스템을 노상 주차장에 설치할 수 없는 이유로서는 차량 번호판 인식의 방법이 다르기 때문이다. 즉 일반 주차장에서 번호 인식 방법은 차량이 반듯하게 진입을 유도하여 바닥에 루프를 설치한 후 루프를 밟는 순간에 사진을 촬영 활용하여 문자를 추출하기 때문에 문자 인식률이 매우 높다는 사실이다. 하지만 노상 주차의 경우는 주차 면이 길 가장자리 보도 블록 옆으로 일렬로 나열되어 있고 도로를 포함하고 있기에 특정 진입로 없이 무작위 주차를 하기에 바닥에 루프 코일을 설치하기에는 어려움이 따르며 정확한 정지 영상 촬영이 매우 힘들다. 이에 따라서 움직이는 차량을 촬영 후 기울어진 차량 번호판을 기울기를 조정하여 보다 정확한 문자 추출을 하는데 연구를 한다.
3. 해결방안
차량 번호 인식 방법에는 크게 2종류의 방법이 있다. OCR (Optical Character Recognition) 과 Detection 방법이 있는데, 먼저 OCR방법은, 인간이 읽을 수 있는 문자를 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 기술로, 차량번호판의 문자를 인식하여 텍스트로 변환하는 기술을 제공한다. 차량번호 인식에서의 OCR은 주로 디지털 이미지로부터 차량번호를 추출한다. 이를 위해 먼저 이미지 프로세싱 기술을 사용하여 차량번호판의 영역을 감지하고 분리한다. 그런 다음, 분리된 영역에 대해 문자 인식 알고리즘과 기계 학습 기술을 활용하여 문자를 식별하고 텍스트로 변환한다. 기능은 다양한 기술 요소로 구성된다. 예를 들어, 이미지 전처리 단계에서는 노이즈 제거, 이진화, 경계 검출 등의 기술을 사용하여 입력 이미지를 개선한다. 문자 인식 단계에서는 특징 추출, 문자 분류 및 패턴 인식과 같은 기술을 활용하여 문자를 인식하고 해석한다. 또한, OCR 시스템은 대규모 데이터셋을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련시켜 정확도와 신뢰성을 향상한다. 차량번호 인식을 위한 OCR의 중요성은 효율적인 교통 관리와 보안 시스템에 대한 요구 때문이다. 정확하고 신속한 차량번호 인식은 교통 위반자의 식별과 범죄 예방에 기여하며, 주차장에서의 차량 식별과 요금 징수에도 도움을 준다. 또한, 대용량 데이터 처리와 자동화 기능을 통해 작업 효율성을 향상하고 인력을 절약할 수 있다.
4. 향후 운영 방안
현재 사용되는 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 한 차량 번호 인식 기술을 연구하고 발전시킴으로써, 등의 최신 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘을 적용하여 정확도와 속도를 개선하고, 다양한 주차장 환경에서의 차량 번호 인식 성능을 향상한다. 차량 주차 공간의 혼잡도, 주차 관리 정책 위반 등을 분석하기 위해 영상 분석 및 패턴 인식 기술을 연구하여, 주차 공간의 이용 상황을 실시간으로 모니터링하고, 주차 공간 예약 시스템과의 연동을 통해 효율적인 주차 공간 관리를 구현한다. 주차 공간에 센서를 설치하여 실시간으로 차량 유무를 감지하고, 주차 공간의 이용 가능 여부를 확인하는 기술을 연구하여, 이를 통해 주차장의 자원 효율성을 향상하고, 차량의 주차 여부를 신속하게 파악하여 관리를 용이하게 할 수 있다. 무인 주차 관리 시스템이 생성하는 다양한 데이터를 수집하여 분석하고, 주차 수요 예측 및 수익 분석 등을 수행하는 데이터 기반의 예측 모델을 개발한다. 이를 통해 주차장 운영의 효율성을 높이고, 사용자의 편의성을 개선할 수 있을 것이다.