매매상품용 자동차등록번호판 디자인 개발

안혜신(Ahn Hye shin) 한국조형디자인학회 2016 조형디자인연구 Vol.19 No.1

국내 매매상품용 중고자동차 매매업은 허가제에서 등록제로의 변경, 급속한 자동차 보급으로 그 규모가 크게 증가하고 있는 추세이다. 그러나 현재 매매상품용 자동차의 앞면 번호판은 관리 및 보관 등 여러 가지 측면에서 사회문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구는 매매상품용 자동차의 관리 및 거래질서 확립을 위해 매매용자동차 전용 자동차등록번호판 도입방안을 마련하고, 자동차등록번호판을 위한 서체디자인을 연구하며, 매매상품용 자동차등록번호판 디자인을 제안한다. 이를 위해 문헌연구를 통해 국내 매매상품용 자동차 현황과 앞면등록번호판 보관 제도에 대해 분석하고, 사례연구로 해외 매매상품용 자동차등록번호판을 분석하였다. 연구결과로 매매상품용 자동차등록 번호판 제도 개선 방안과 서체디자인, 그리고 매매상품용 자동차등록 번호판 디자인을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 서체디자인은 안정된 장체의 구조와 자형의 속 공간의 배분과 최적화된 두께, 자간으로 시인성과 판독성을 향상시켜 위조나 범죄를 줄일 수 있도록 디자인하였다. 매매상품용 자동차등록번호판은 경제적인 측면에서 사용 후 회수 부분에 대한 점을 감안하여 다양한 방식의 디자인 가능성을 고려해 볼 수 있을 것이다. Domestic used cars sale are significantly increasing according to system change from registration system to permit system and rapid dissemination. But front car license plate of the used cars have a variety of social problems in many aspects, such as management and storage. Hence this study purports to provide car license plate registration system for used car in order to establish efficient management system, to research typeface design and suggest used-car license plate design. For this purpose, this study took a literature-based research about the status of domestic used cars sale , front car license plate system of the used cars, and also analysis of car license plate designs in United Kingdom and New Zealand as case study. According to literature research and case study, this study suggests car license plate registration system for used car, typeface design and used-car license plate design as result. Typeface design in this study has stable structure of letter and spacial allocation, and optimized thickness and space between letters in oder to increase readability and legibility and also decrease forge and crime. Used-car license plate design will be able to consider the design possibilities of the various ways in consideration of return after use from the economic aspect.

고속처리 자동차 번호판 인식시스템

남기환,배철수 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.8

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다 This Paper describes algorithm to extract license plates in vehicle images. Conventional methods perform preprocessing on the entire vehicle image to produce the edge image and binarize it. Hough transform is applied to the binary image to find horizontal and vertical lines, and the license plate area is extracted using the characteristics of license plates. Problems with this approach are that real-time processing is not feasible due to long processing time and that the license plate area is not extracted when lighting is irregular such as at night or when the plate boundary does not show up in the image. This research uses the gray level transition characteristics of license plates to verify the digit area by examining the digit width and the level difference between the background area the digit area, and then extracts the plate area by testing the distance between the verified digits. This research solves the problem of failure in extracting the license plates due to degraded plate boundary as in the conventional methods and resolves the problem of the time requirement by processing the real time such that practical application is possible. This paper Presents a power automated license plate recognition system, which is able to read license numbers of cars, even under circumstances, which are far from ideal. In a real-life test, the percentage of rejected plates wan 13%, whereas 0.4% of the plates were misclassified. Suggestions for further improvements are given.

딥러닝 기법을 이용한 웹 카메라 입력 자동차 번호판 인식

유영중,문상호,심상진,박성호 국제차세대융합기술학회 2020 차세대융합기술학회논문지 Vol.4 No.6

자동차 번호판으로부터 숫자와 문자를 인식하는 기술은 이미 상용화되어 우리 생활의 많은 부분에서 편 리하게 사용되고 있다. 일반적으로 자동차 번호판 인식은 2단계로 처리된다. 주어진 영상으로부터 자동차 번호판 을 추출하는 단계와, 추출된 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 단계가 그것이다. 딥러닝 기법이 사용되기 전 첫 번째 단계는 주로 영상처리에 의존했었지만 현재는 Faster R-CNN이나 YOLO와 같은 딥러닝 기법을 주로 사용한다. 문자 및 숫자를 인식하는 두 번째 단계는 KNN 또는 템플릿 매칭 기법이 주로 사용되었다. 본 논문에 서는 Faster R-CNN을 사용하여 영상으로부터 자동차 번호판을 추출하고, 추출된 자동차 번호판으로부터 문자 및 숫자를 인식하기 위한 방법으로 기존의 영상처리 기법이 아닌 CNN 기법을 사용한다. 실험결과 약 98%의 정 확도로 자동차 번호판의 숫자 및 문자를 인식할 수 있음을 확인하였다. The technology of recognizing numbers and letters from license plates has already been commercialized and is conveniently used in many parts of our lives. In general, license plate recognition is handled in two stages. These are the steps for extracting license plates from a given image, and recognizing letters and numbers from extracted license plates. The first step before the use of deep learning techniques was mainly dependent on image processing, but now they mainly use deep learning techniques such as Faster R-CNN and YOLO. The second stage of character and number recognition was mainly used by KNN or template matching techniques. In this paper, car license plates are extracted from images using Faster R-CNN, and CNN is used as a way to recognize letters and numbers from extracted car license plates. Experiments have shown that the number and characters of the license plate can be recognized with an accuracy of about 98%.

ACL 알고리즘을 이용한 자동차 번호판 영역 추출에 대한 연구

문두열(Du-Yeoul Mun),이용희(Yong-Hee Lee),장승주(Seung-Ju Jang) 한국항해항만학회 2004 한국항해항만학회지 Vol.28 No.8

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소가 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이마지에서 번호판 영역을 추출할 경우 색상 정보와 명암정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 한 결과 92%의 결과를 보였다. In the car license plate recognition system, it is very important to extract the part of the license plate from the car image. In this paper, I use ACL algorithm to extract the license plate image from car image. The ACL algorithm is used to color and luminance information, either. Therefore in this paper, suggested algorithm is called ACL algorithm. The ACL algorithm uses color, luminance information and the rate of license plate information. Each of these information are used to exact area of license plate. The result of experiment to extract the car license plate with ACL algorithm is 97% extraction rate. The result of experiment with ACL algorithm for the character region, character recognition is 92% extraction rate.

국내 자동차 번호판의 타이포그래피에 대한 연구

노은유 ( Noh Eun-you ) 한국디자인트렌드학회 2011 한국디자인포럼 Vol.32 No.-

우리의 공공 시각 환경을 구성하는 요소 중 하나인 자동차 번호판의 타이포그래피 완성도를 높이기 위해서 현행 자동차 번호판 중 `1973-2003년형(지역명이 표기된 번호판, 녹색 바탕에 흰색 글자, 2열)`, `2004년형(지역명을 뺀 번호판, 녹색 바탕에 흰색 글자, 2열)`, `2006년형(지역명을 뺀 번호판, 흰색 바탕에 검은색 글자, 1열)` 번호판을 중심으로 논의해보았다. 첫 번째로 번호판의 배열 방식과 공간 구성을 살펴보고 두 번째로 한글과 숫자의 형태를 분석해 보았으며, 마지막으로 글자 사이 공간을 살펴보았다. 그 결과 2004년형 번호판은 1973-2003년형의 글자 속공간을 변형시킨 것에 그쳤으며 글자의 심미성이 오히려 떨어졌다. 또한, `등록번호`의 여백이 좁아져서 판독성이 떨어졌으며, 숫자가 한글로 읽히는 오독(誤讀) 현상이 일어나는 등 가독성에도 문제를 보였다. 2006년형 번호판은 `등록번호`의 여백이 적당히 확보되어 판독성을 높였고, `숫자 1`에 세리프를 넣어서 `한글 ㅣ`와 헷갈리지 않도록 했다. 그러나 네모틀에 꽉 찬 한글 지역명 표기는 변별력이 떨어지는 것으로 나타났다. 마지막으로 등록번호의 글자 사이 공간이 일정하지 않아서 이를 세밀하게 맞추어 나갈 필요가 있는 것으로 나타났다. 그러므로 국내 자동차 번호판의 타이포그래피 완성도 향상을 위해서는 1) 글자의 공간과 여백이 조화를 이루어야 하고, 2) 한글 외곽 형태의 변별력이 개선되어야 하며 3) 숫자는 글자 사이 공간이 일정하고 오독의 여지가 없고 위·변조가 쉽지 않도록 고려해서 만들어야 한다. 앞으로 지속적인 연구를 통해 자동차 번호판 전용 한글과 숫자 글꼴의 개발과 같은 적극적인 타이포그래피 개선안이 필요하다. To develop the perfection of typography of vehicle license plate which is one of the factor to construct our visual public environment, among the current license plates, `1973-2003 year`s license plate(the province name is written, white on green, two lines)`, `2004 year`s license plate(the province name is omitted, white on green, two lines)`, `2006 year`s license plate(the province name is omitted, black on white, one line)` have examined centrally. Firstly, arranging pattern and space composition of license plate have examined. Secondly, shapes of Korean and number have examined. Lastly, space between the word letters. As a result, `2004 year`s license plate` has transformed the space in word letter, and aesthetic aspect of word letter has rather declined. Since a margin of the `registered number` has narrowed, the plate becomes difficult to decode and has error in decode. The `2004 year`s license plate` has poorly readable typography. The `2006 year`s license plate` has made sure to have a margin of the `registered number` to higher decode, and has added serif in `number 1` to prevent the confusion with `Korean ㅣ`. However, compacted writing of Korean region in rectangular frame has declined assessment. Lastly, the space of word letter between the `registered number` has discovered to be inconstant which is in need of detailed adjustment. Thus, to develop the perfection of typography of license plate, 1) the space and the margin of the word letter should be in harmony with each other, 2) the distinction for shape of Korean needs to be improved, and 3) the number should be made based on constant space between word letter, no way to misleading, and difficulty of falsification. Furthermore, continuous study on the improvement of typography to develop of number and Korean fonts used for the license plate is inevitable.

캐니 에지 추출 및 CLNF 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 알고리즘

박승현(SeungHyu Park),김준영(JunYoung Kim),조성원(SungWon Cho),정선태(SunTae Jung),이기성(KiSung Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1

최근 자동 교통 단속, 주차 관제 시스템을 비롯하여 운전 보조 시스템 (Driving Assistant System) 등에 차량의 번호판 인식을 이용하는 사례가 증가하는 추세이다. 따라서 차량 번호판의 다양한 규격과 조명 및 주변 환경에 제한을 받지 않고 정확하게 차량 번호판을 인식하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 산업응용을 목표로 인식률 높은 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색/노란색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화 (OTSU Binaryzation) 와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP) 을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 최종적으로 템플릿 매칭을 사용하여 숫자 및 문자를 인식하게 된다.

딥러닝과 의미론적 영상분할을 이용한 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역 검출

이정환 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.1

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용 하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이 다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용 으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다. License plate recognition plays a key role in intelligent transportation systems. Therefore, it is a very important process to efficiently detect the number and character areas. In this paper, we propose a method to effectively detect license plate number area by applying deep learning and semantic image segmentation algorithm. The proposed method is an algorithm that detects number and text areas directly from the license plate without preprocessing such as pixel projection. The license plate image was acquired from a fixed camera installed on the road, and was used in various real situations taking into account both weather and lighting changes. The input images was normalized to reduce the color change, and the deep learning neural networks used in the experiment were Vgg16, Vgg19, ResNet18, and ResNet50. To examine the performance of the proposed method, we experimented with 500 license plate images. 300 sheets were used for learning and 200 sheets were used for testing. As a result of computer simulation, it was the best when using ResNet50, and 95.77% accuracy was obtained.

자동차 번호판 위조 적발을 위한 시스템 모델에 관한 연구

이영교 국제차세대융합기술학회 2023 차세대융합기술학회논문지 Vol.7 No.10

우리는 자동차 2천만시대에 살고 있으며 이는 인구 2인당 1대 이상인 셈이다. IOT, AI, vision 기술 등 이 빠르게 발전하고 있으나 우리는 아직도 아날로그 자동차 번호를 사용하고 있다. 그에 따라 자동차 번호판을 위 조한 각종 범죄(과속, 하이패스 무단통과, 불법 주정차 등)가 발생하고 있으며 과태료가 죄가 없는 차량 소유주에 게 전달되고 있다. 자동차 번호판은 아날로그 형태로 되어 있으며 이를 인식하는 장치는 카메라를 이용한 화상인 식 시스템에 의존하고 있다 보니 위조를 적발해내기가 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 현재의 아날로그 형 태의 자동차 번호판을 디지털 형태로 변경하지 않고서도 위조를 검출해낼 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안 하는 방법은 기존의 단속 시스템의 변경을 최소화하며 신속하게 위조를 적발하여 더 이상 선의의 피해자가 나오지 않도록 하게 한다. There are 20 million cars, which means there are more than one vehicle for two person. Advanced technologies, such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), vision, etc. have rapidly progressed; however, analog car numbers are still being used. As a result, various crimes with forged license plates such as speeding, unauthorized high-pass, and illegal parking are occurring. With this, the innocent vehicle owner may be unfairly burdened with the fine. The license plate of a vehicle is in analog form and the most image recognition system utilizes a camera to recognize a vehicle's license plate, which in turn makes the detection of forgery challenging. Therefore, this paper proposes a method to detect forgery in vehicle plates without transforming an analog plate into a digital format. The proposed method is expected to minimize changes to the existing enforcement system, quickly detect forgery, and therefore prevent any further victims who may be acting in good faith.

메쉬 및 세선화 기반 특징 벡터를 이용한 차량 번호판 인식

박승현(SeungHyun Park),조성원(SeongWon Cho) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF(CCLUF with NFPP) 을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인 하였다. This paper proposes an effective algorithm of license plate recognition for industrial applications. By applying Canny edge detection on a vehicle image, it is possible to find a connected rectangular, which is a strong candidate for license plate. The color information of license plate separates plates into white and green. Then, OTSU binary image processing and foreground neighbor pixel propagation algorithm CLNF will be applied to each license plates to reduce noise except numbers and letters. Finally, through labeling, numbers and letters will be extracted from the license plate. Letter and number regions, separated from the plate, pass through mesh method and thinning process for extracting feature vectors by X-Y projection method. The extracted feature vectors are compared with the pre-leamed weighting values by backpropagation neural network to execute final recognition process. The experiment results show that the proposed license plate recognition algorithm works effectively.

자동차 번호판 액세서리 디자인 콘셉트 개발의 융합 연구 - 커스터마이징 소비 트렌드 중심으로 -

신동익(Shin, Dong Ik) 한국전시산업융합연구원 2020 한국과학예술융합학회 Vol.38 No.2

본 연구는 최근의 세계적 소비 트렌드 중 하나인 커스터마이징 현상에 주목하였다. 그중 다양한 개성을 지닌 해외의 자동차 번호판 사례들에 견주어 상대적으로 보수적인 규제 내에서 획일적인 모습의 국내 자동차 번호판을 연구대상으로 하였다. 이는 최근의 국가 정책 차원에서 진행되고 있는 자동차 번호판 정비사업과 함께 더욱 의미를 갖는다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 소비자들의 개성 표현을 극대화 하기 위해 커스터마이징이 가능한 자동차 번호판 액세서리 디자인 콘셉트를 제안하는 것이다. 오늘날의 커스터마이징 소비 트렌드 및 관련 제품과 서비스들의 특징적 현상을 분석하고 이를 기반으로 최적의 디자인 솔루션을 도출하고자 하였다. 이를 위해 다음의 네 단계로 연구를 진행하였다. 첫째, 최근에 변화하는 창의적 소비자 커스터마이징(Customizing) 현상을 분석하였다. 고객 관여의 확대, 단순히 스스로 만들기 또는 장식을 뛰어넘는 창조적경험 제공, 그리고 다양한 소셜 미디어 공유 플랫폼을 통한 무한 커스터마이징 현상이 특징적으로 나타났다. 둘째, 이러한 경향의 특징들을 디자인 콘셉트 개발에 반영하기 위해 관련 키워드를 분류하고 4가지의 특징적 키워드를 확정하였다. 셋째, 도출된 4가지 키워드를 활용하여 디자인 디렉션을 설정하였으며 1차 디자인 콘셉트 제안을 진행하였다. 넷째, 소비자 설문을 통해 1차 콘셉트에서 나타난 문제점을 분석하고 항목별 상세 내용을 바탕으로 개선안을 제안함으로써 최종 콘셉트를 제시하였다. 연구 결과로서 모듈화된 애드온(Add-on) 방식의 디자인을 채택하였으며 다양한 조합을 통한 무한 커스터마이징이 가능한 디자인 솔루션을 제안하였다. 국내자동차 번호판의 커스터마이징 가능성을 찾고 소비자의 개성 표현의 범위를 극대화함으로써 차별화된 고객 맞춤 제품 디자인 사례를 제시하였다. 이러한 디자인 제안 연구를 통해 급변하는 창의적 소비자 커스터마이징 경향에 대한 이해와 이에 대응하는 트렌드 융합 제품 디자인 개발에 참고 자료로서의 가능성을 기대해 본다. With globally growing consumer trends of personal customization, this study focused on current domestic license plates which are uniformly standardized and difficult for consumers to achieve a self-expression compared to other countries. Since the government is recently redesigning current license plate, this research could be more meaningful. The purpose of this study is concept development of license plate accessory to maximize self-expression and personalization to users and consumers. In terms of study methods, the process was divided in to following four different phases. Firstly, case analysis was conducted to understand rapidly changing trends of consumer customization and main characteristics of related existing products and services. Findings include increase of consumer involvement, offering creative experiences, and unlimited customization offered through social sharing platforms. Second, design key words were derived in order to apply the findings from the first step into design concept development. Third, the first design concept was developed based on the design key words. Fourth, the preference and weakness of first design concept were confirmed through consumer evaluation. Based on this data, revised design was implemented. As a result of the study, modular add-on design is adopted because it can be infinitely customizable through various combinations. This study found the possibility of customizing domestic license plates and demonstrated customizable and differentiated product design examples that maximize the range of self-expression. Through this design case study, we expect to the possibility of reference material for understanding rapidly changing customization trends and suggesting the direction of the corresponding product design development and strategies.