#프로젝트를 통해 해결하려는 문제

- 기존 주차센서를 이용한 주차유도시스템은 센서 설치 및 관리 비용이 크고, 유지보수에도 많은 비용과 인력이 소요됨.
- 센서 오작동 시 데이터 신뢰성이 떨어지고, 시스템 전체 효율성에도 문제가 발생.
- 대규모 주차장에 적용할 경우, 비용 대비 효율성이 낮아 확장성에 한계가 있음

#프로젝트 목표

- 영상 기반 AI 분석을 통해 센서 설치 없이 차량 유무를 판별하여 비용 절감.
- 실시간 데이터 제공으로 사용자의 주차 편의성 향상.
- 운영 효율성 증대: 관리 인력 개입 최소화 및 유지보수 비용 절감.
- 데이터 기반 최적화: 축적된 주차 패턴 데이터를 활용해 향후 주차장 운영 개선 및 정책 수립에 활용.
- 확장성 확보: 다양한 규모의 주차장에 적용 가능하며, 센서 기반보다 쉽게 확장·변경 가능.

#주안점 (개발 시 중점 사항)
- 정확도 향상 → 차량 인식 AI 모델 최적화를 통해 오류율 3% 이하 달성
- 실시간 주차 공간 정보 제공 → 사용자 편의성 극대화
- AI 기반 자동화 → 관리자 개입 최소화, 주차 관리 효율성 증대
- 데이터 기반 운영 → 주차 패턴 분석 및 향후 최적화 가능
- 확장성 있는 시스템 설계 → 다양한 주차장 환경에 적용 가능

1) 포트폴리오 소개 :
주차장 영상을 분석하여 차량의 유무를 자동으로 판별하고,
실시간으로 주차장 이용자에게 주차 가능 여부를 제공하는 AI 기반 스마트 주차 관리 시스템입니다.

2) 작업 범위 :
- AI 엔진 (외주 개발)
Computer Vision 및 딥러닝 기반 객체 탐지 모델을 활용하여 차량 유무를 자동으로 판별
YOLO, Faster R-CNN 등의 기술 활용 가능
- 데이터베이스 및 백엔드 개발
AI 엔진이 분석한 차량 유무 데이터를 데이터베이스화
주차 공간 정보(위치, 상태 등)를 구조화하여 관리할 수 있는 시스템 구축
사용자 UI 및 프로그램 개발

- 사용자가 웹/모바일 UI를 통해 실시간으로 주차 가능 여부 확인 가능
데이터베이스에서 정보를 불러와 시각적으로 표출

- 데이터 라벨링 총괄
차량 인식 AI 모델의 정확도를 높이기 위해 데이터 라벨링 작업 기획 및 관리
외주 인력을 활용하여 데이터셋 구축 및 품질 관리

- 주차면 데이터베이스화 프로그램 개발
주차장의 각 주차면을 데이터화하여 관리하는 프로그램 개발
향후 주차장 확대 및 변경 시 쉽게 적용할 수 있도록 구조 설계


3) 주요 업무 :

- 관리자용 AI 차량유무 분석 화면(카메라 별) (주차장 별)
- 사용자용 모바일 앱
- 주차장의 각 주차면을 데이터화하여 관리하는 프로그램(BEditor)

4) 주안점 : 개발 시 중점이 되었던 사항

- 실시간 주차 공간 정보 제공으로 사용자 편의성 향상
- AI 기반 자동화를 통해 주차 관리의 효율성 증대
- 데이터 기반 운영으로 주차 패턴 분석 및 향후 최적화 가능
- 확장성 고려한 시스템 설계로 다양한 주차장에 적용 가능

※ AI 엔진 개발은 외주를 맡겼지만,
전체 시스템의 핵심 기능(데이터 저장/관리, UI 개발, 데이터 라벨링, 주차면 DB화 등)을 직접 담당