스마트 주차 솔루션 전문기업 파킹클라우드(대표 신상용)는 자동차 번호판 인식률을 획기적으로 높이고 대량의 머신러닝 데이터를 지속적으로 축적해나갈 수 있는 차량 번호 인식 시스템 ‘클라우드 LPR(License Plate Recognition)’을 개발, 특허를 취득했다고 밝혔다.
‘클라우드 LPR’은 복수의 차번 인식 알고리즘이 탑재된 LPR 기기에서 각 알고리즘의 판독 결과가 일치하지 않을 경우 해당 번호판 이미지를 클라우드 서버로 전송해 판독원이 육안 판별 후 정확한 번호로 확정하는 주차장용 번호판 인식 시스템이다.
오인식된 번호판의 이미지와 이에 대한 정확한 판독값이 데이터베이스에 축적되는 것이 기존 LPR 시스템과의 차별점으로, 이 데이터에 머신러닝이나 딥러닝을 접목해 알고리즘 자체를 지속적으로 개선할 수 있다는 점에서 주목된다.
정확한 차번 인식은 입출차 관리, 요금 계산, 할인 적용 등 주차 운영에 있어 가장 핵심이 되는 요소로, 특히 인식률의 한계를 인력으로 보완할 수 없는 무인 주차장에서는 더욱 큰 중요성을 갖는다. 파킹클라우드는 이번 특허로 차번 오인식에 따른 당장의 불편을 감소시킬 뿐만 아니라 시간이 지날수록 인식률이 개선되는 머신러닝 기반 알고리즘을 확보해 향후 차번 인식률 개선 경쟁에서 앞서 나갈 발판을 마련했다.
기존 LPR 시스템의 한계는 크게 두가지다. 하나는 오인식이 발생했을 경우 해당 차량이 출차할 때가 돼서야 그 사실을 인지할 수 있어 정확한 차번을 파악하고 요금을 확정 및 결제하는 동안 주차장 출구의 혼잡이 심해진다는 것이다. 또 다른 하나는 알고리즘이 과거 오인식 사례를 반영해 수정·보완되지 않기 때문에 같은 오류가 반복적으로 발생한다는 점이다.
반면 클라우드 LPR은 복수의 차번 인식 알고리즘을 동시에 가동해 두 알고리즘의 판독값이 불일치할 경우 오인식 발생 가능성이 높은 것으로 보고 해당 번호판 이미지를 클라우드 서버로 즉각 전송한다.
통합관제센터의 판독원이 입차 시 전송된 이미지를 육안으로 확인하고 정확한 차번으로 확정하기 때문에 오인식으로부터 발생하는 출차 시의 혼잡이 원천 방지된다. 또 다양한 오인식 사례가 중앙에 축적되고 머신러닝을 통해 알고리즘을 지속적으로 개선할 수 있다.
파킹클라우드 신상용 대표는 “이번 특허는 머신러닝을 통한 알고리즘의 지속적인 개선을 가능하게 하는 토대를 구축했다는 의미를 갖는다”며 “무인 주차 운영의 효율성을 높이고 이용자의 불편을 해소할 수 있게 됐다”고 밝혔다.
이어 “앞으로 주차 관제 업체의 경쟁력은 차번 인식률의 차이에서 벌어질 것”이라며 “이번 특허로 기술 우위를 점하며 업계의 변화와 혁신을 주도하고 시장 지배력을 확대할 수 있게 됐다”고 덧붙였다.
