인하대학교 산업경영공학과 이우기 교수 연구팀은 차량 번호판 인식 시스템의 정확도를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 기술을 개발하였습니다. 적대적 공격으로 인한 잘못된 번호판 인식을 방지하는 오인식 방지 장치 및 그 방법을 개발하여, 교통 관리의 신뢰성과 효율성을 강화하는 데 기여할 것으로 보입니다. 이 기술은 딥러닝 기반의 학습 모델을 적용해, 고의적인 번호판 조작이나 교란 시도를 정확히 판별하고 대응합니다.

현재 사용되는 차량 번호판 인식 시스템은 과속, 불법 주정차 등을 단속하는 데 필수적이지만, 물리적 변형이나 교란을 통해 시스템 오류를 유발하는 경우가 있었습니다. 이로 인해 발생할 수 있는 무고한 피해자의 문제를 해결하기 위해 이우기 교수 연구팀은 적대적 공격 차량과 정상 차량을 구분하는 기술을 개발했습니다. 딥러닝 모델을 활용하여 오인식을 최소화하고, 지속적인 재학습을 통해 모델의 정확성을 높이는 방식으로 작동합니다. 이 고도화된 기술은 출원번호 1020200080772로 공식적인 특허 출원 절차를 밟고 있으며, 교통 규범 준수 및 질서 유지에 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.