대구대 류정탁 교수팀, 임베딩 기반 다중객체 추적 기술 이용한 차량정보인식기술 개발

  대구대학교 류정탁 교수(전자전기공학부) 연구팀이 번호판이 일부 가려져 보이지 않는 불법 주정차 차량의 식별성을 높여 단속 효과를 향상시키는 기술이 개발돼 주목받고 있다. 류정탁 교수 연구팀은 최근 ‘임베딩 기반 다중객체 추적 기술을 이용한 차량정보인식기술’에 관한 연구를 발표했다. 이 연구는 딥러닝(Deep learning) 및 임베딩(Embedding) 기술 기반의 다중 객체 추적 프레임워크 기술을 활용한 불법 주정차 단속 기술에 대한 내용을 담고 있다.현재 불법 주정차 단속은 단속 차량이 도로를 돌며 위반 차량의 번호판을 촬영하거나, 고정 CCTV를 통해 주정차 금지 구역에 주정차 된 차량을 찍는 방식으로 이루어진다. 이 방식은 단속 카메라 상에서 차량의 번호판이 일부 가려지거나 보이지 않을 경우 해당 차량을 인식하지 못해 단속 대상에서 제외되는 한계가 있었다. 이로 인해 불법 주정차 차량들은 차 간격을 좁혀서 주차하거나, 사선 주차, 차량의 번호판을 고의적으로 가리는 방법 등 다양한 방법을 통해 단속을 피해 왔다.하지만 이번에 개발된 딥러닝 및 임베딩 기술 기반의 다중객체 추적 프레임워크 기술(Re-ID distance 기술)은 이러한 한계점을 극복했다.이 기술은 한번 CCTV에 찍힌 불법 주정차 차량을 고유의 객체로 인식함으로써 번호판 일부가 보이지 않거나, 차량이 사라졌다 다시 나타나더라도 재식별을 할 수 있어 단속의 효과를 높일 수 있다.또한 이 기술은 차량뿐만 아니라 사람에 대한 고유한 식별도 가능해 범죄자 추적, 실종자 수색 등과 같은 상황에서도 활용할 수 있다.이 연구는 지난 6월 2일 열린 ‘2023년 한국산업정보학회 춘계 학술대회’에서 우수 논문상을 수상하며 그 우수성을 인정받았다.특히 대구대 류정탁 교수의 지도를 받아 이 기술을 개발한 대구대 스마트융합시스템공학과 석사과정생인 권영희 학생은 CCTV 관련 지역 기업에서 일하고 있는 현직자이어서 더욱 눈길을 끈다.권영희 학생은 “지자체와의 협력을 통해 이 기술이 지역의 CCTV 시스템에 도입될 수 있도록 노력하고, 앞으로 전국적인 확대는 물론 해외 시장까지 진출할 수 있도록 후속적인 연구개발을 해 나갈 계획이다”고 말했다.