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번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템의 개선된 UI 설계 (Design of Improved UI of Automatic Parking Management System using License Plate Recognition)

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최초등록일 2025.07.16 최종저작일 2014.02
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번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템의 개선된 UI 설계
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    • 🚗 차량 번호판 인식 기술의 혁신적인 접근 방식 제시
    • 💻 WPF를 활용한 직관적이고 개선된 UI 설계 방법론 제공
    • 🔍 OpenCV 기반 번호판 인식의 구체적인 구현 전략 소개

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국산학기술학회
    · 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 15권 / 2호 / 1083 ~ 1088페이지
    · 저자명 : 김봉기

    초록

    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.

    영어초록

    Recently, due to advances in both imaging technology and ICT, various types of image processing services became available and the application services of these two technologies are diversifying. Recognition of vehicle license plates is used in places where vehicle information is needed such as in parking management. However, existing systems have economic disadvantages like issuing parking tickets and attaching unnecessary equipment. In order to solve these problems, we designed and implemented automatic parking management system through recognition of vehicle license plates by using emguCV that is based on OpenCV. Additionally, we designed improved UI to handle the entire parking management situation which include information such as details of each parking vehicle, parking time and remaining parking spaces without screen movement. This improved UI is implemented with the use of WPF which is the latest technology in user program development. The emguCV used in this paper showed the most optimized performance in Intel based environment. With it, we obtained the result of within 0.5 seconds of recognition processing time and over 90% of recognition rate. Through improved UI, the manager could both simply and intuitively manage the entire system.

    참고자료

    · 없음
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