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그림5 차량번호판인식결과또한 차량번호판법률이 개정되면서번호판의 규격이달라졌을 뿐만 아니라 2018년12월부터는12가 3456의현행 체계에서123가 4567로 차종기호 두 자리를 세 자리로바꾸었고 2019년 개정판에서는반사필름식번호판(태극문양국가상징엠블럼국가축약문자)을도입하였다본연구는이러한변화로인하여발생할 수있는번호판인식 오탐가능성을방지하기위해 개정전과 후에대한번호판을모두 수집하였다학습데이터는 개발및 활용을위해 국내외기관/기업에서 보유한 AI학습용데이터를사용하였다9본연구는CCTV를 지나는 차량 속도가한정된 국도에 AIoTCCTV를 설치하기때문에 차량번호판을쉽고 정확하게인식할 수있게된다기존기술은빠르게 지나가는 차량의탐지를 시도해서인식이어려운경우가있지만CCTV가고정되어있는국도에위기술을적용한다면효율적인탐지가가능하다또한기존기술은근거리에서불법차량번호판을탐지하는데에반해본연구에서는원거리에서도불법차량번호판을탐지할수있도록한다이미지처리에특화된딥러닝알고리즘을 사용하여번호판인식률을 높인다정상번호판으로인식되지않은차량을캡처하여차량이미지식별된차량번호식별된시각CCTV의위치정보를실시간으로관리플랫폼에송신한다CCTV가설치된도로곳곳에서해당차량에대한정보를 전송하기때문에데이터들을 시간 순으로나열하여 불법번호판을 사용하는 차량의 동선 추적이가능하다또한실제존재하지않은번호판이나기존차량의번호를이중으로위조하여 사용하는차량등을 차량번호로 등록된 차종과 색상비교로 검거를 가능하게한다이러한 점은단순 불법 차량번호판탐지를넘어서위조번호판 차량을탐지하고 교통사고 불법주정차 등의2차피해를예방할 수있다Ⅳ결론본 논문에서는 AIoT를 활용한 불법번호판 차량탐지CCTV 플랫폼을 제안하였다 제안하는 시스템의이론적분석을수행하였으며실제차량번호판데이터를이용하여실험을진행하였다본논문은 YoloCNN알고리즘을통해이미지트레이닝을수행하였으며이후OCR엔진을이용하여차량번호판문자추출의 정확성을 높였다 본연구를 통해24시간 실시간원거리탐지가 가능하고번호판의 규격및 체계를학습시켜 불법번호판을탐지한다하지만 본 기술은 CCTV를 지나는 모든 차량의번호판을인식하고 위법여부를 가려내야하므로 CCTV134