[이런 논문, 저런 책] “불법 주정차 차량 꼼짝 마!”… 대구대 류정탁 교수팀

임베딩 기반 다중객체 추적 기술 이용한 차량정보인식기술 개발
불법 주정차 차량의 추적 및 재식별 기능 강화로 단속 효율성 제고

지난 2일 부산동의대에서 열린 '2023 한국산업정보학회 춘계학술대회'에서 우수 논문상을 수상한 대구대 류정탁 교수(사진 왼쪽)와 권영희 학생(사진 가운데)이 기념 사진을 찍고 있다. 대구대 제공

얌체 불법 주정차 차량에 철퇴가 될 것인가. 번호판이 일부 가려 보이지 않는 불법 주정차 차량의 식별성을 높여 단속 효과를 향상시키는 기술이 개발됐다. 대구대 전자전기공학부 류정탁 교수 연구팀이 최근 '임베딩 기반 다중객체 추적 기술을 이용한 차량정보인식기술'에 관한 연구를 발표한 것이다.

딥러닝 및 임베딩 기술 기반의 다중 객체 추적 프레임워크 기술을 활용한 불법 주정차 단속 기술을 담은 연구다. 이 연구는 지난 2일 열린 '2023년 한국산업정보학회 춘계 학술대회'에서 우수 논문상을 수상하기도 했다.

현재 불법 주정차 차량 단속은 단속 차량이 정기적으로 도로를 돌며 위반 차량의 번호판을 촬영하거나, 고정식 CCTV를 통해 주정차 금지구역의 주정차 차량을 촬영하는 방식이다.

그러나 이 방식의 경우 단속 카메라에서 주정차 차량 번호판 일부가 보이지 않으면 차량을 인식하지 못해 단속 대상에서 제외되는 한계가 있다. 불법 주정차 차량들이 차 간격을 좁혀 주차하거나 사선으로 주차하고, 심지어 차량 번호판을 고의적으로 가렸던 이유다.

류 교수 연구팀이 개발한 '딥러닝 및 임베딩 기술 기반의 다중객체 추적 프레임워크 기술(Re-ID distance 기술)'은 이런 한계를 극복했다는 설명이다. 한 번 CCTV에 찍힌 불법 주정차 차량을 고유의 객체로 인식함으로써 번호판 일부가 보이지 않거나, 차량이 사라졌다 다시 나타나더라도 재식별을 할 수 있어 단속의 효과를 높일 수 있다는 것이다.

연구팀은 "차량뿐 아니라 사람에 대한 고유한 식별도 가능해 범죄자 추적, 실종자 수색 등과 같은 상황에서도 활용할 수 있다"고 덧붙였다.