‘스마트 주차 시스템’은 주차장의 효율성을 극대화 하기 위하여 크기를 기준으로 차량을 소,중,대로 분류하여 불필요한 공백을 최소화하는 우선순위 알고리즘을 바탕으로 한다.
데이터의 학습성이 점점 좋아지는 알고리즘 기반 소,중,대 구분 모델과, 그 결과를 바탕으로 가장 최적화된 공간 배치, 가장 최적화된 동선 기반의 주차장의 자리를 추천해주는 프로그램을 바탕으로 실행된다.
이는 대,소,중형 차가 소소소 등의 배치로 공간을 비효율적으로 활용하는 것, 대대대 등의 배치로 승하차시 불편을 겪는 것, 목적지와는 너무 먼 주차 자리에 불가피하게 주차를 하는 것 등의 비효율적인 상황을 피하는 시스템이다. 차량 크기 구별을 위해서는 많은 데이터를 인공지능에 학습시켜 모델을 발전시키는 머신러닝을 사용했다.
점차 데이터가 학습되면서 모델의 정확도 및 정밀도가 높아진다는 장점이 있다.
이러한 기술을 통해 이용자의 동선 최적화, 주차 공간 효율적 활용을 통해 편리성 증가, 공회전 감소를 통한 연료 및 탄소 배출의 감소, 주차장 내 교통체증 완화 등의 효과를 기대할 수 있다.
또한 우리 프로젝트는 AI를 주차장에 도입한다는 혁신적인 아이디어를 바탕으로 하기 때문에, 스마트 시티를 구축하는 시발점이 되는 프로젝트로 사회적 가치 창출에 매우 적합하다.
▶ 팀명
E2CM
▶ 아이템명
스마트 주차 시스템, AIParCar
▶ 아이템 설명
공간 최적화 스마트 AI 주차 시스템
▶ 아이디어 특징
‘스마트 주차 시스템’은 주차장의 효율성을 극대화 하기 위하여 크기를 기준으로 차량을 소,중,대로 분류하여 불필요한 공백을 최소화하는 우선순위 알고리즘을 바탕으로 한다.
데이터의 학습성이 점점 좋아지는 알고리즘 기반 소,중,대 구분 모델과, 그 결과를 바탕으로 가장 최적화된 공간 배치, 가장 최적화된 동선 기반의 주차장의 자리를 추천해주는 프로그램을 바탕으로 실행된다.
이는 대,소,중형 차가 소소소 등의 배치로 공간을 비효율적으로 활용하는 것, 대대대 등의 배치로 승하차시 불편을 겪는 것, 목적지와는 너무 먼 주차 자리에 불가피하게 주차를 하는 것 등의 비효율적인 상황을 피하는 시스템이다. 차량 크기 구별을 위해서는 많은 데이터를 인공지능에 학습시켜 모델을 발전시키는 머신러닝을 사용했다.
점차 데이터가 학습되면서 모델의 정확도 및 정밀도가 높아진다는 장점이 있다.
이러한 기술을 통해 이용자의 동선 최적화, 주차 공간 효율적 활용을 통해 편리성 증가, 공회전 감소를 통한 연료 및 탄소 배출의 감소, 주차장 내 교통체증 완화 등의 효과를 기대할 수 있다.
또한 우리 프로젝트는 AI를 주차장에 도입한다는 혁신적인 아이디어를 바탕으로 하기 때문에, 스마트 시티를 구축하는 시발점이 되는 프로젝트로 사회적 가치 창출에 매우 적합하다.