SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축

일본의 다양한 산업 현장에서 주차장 순찰은 일상적이면서도 운영상 부담이 큰 업무입니다. 특히 병원과 같은 특정 산업에서는 주차장 순찰이 필수 요건인 경우가 많습니다. 예를 들어, 병원은 구급차나 휠체어 이용자를 위해 진입로를 확보해야 하며, 다른 산업군에서는 주차된 차량 내에 방치된 탑승자가 있는지 확인해야 합니다. 하루에 여러 번 순찰을 돌아야 하는 대규모 주차장 관리 인력에게 모든 차량을 일관되게 추적하는 것은 매우 어려운 운영 과제입니다.

SOHGA Co.는 이를 해결하기 위해 MEGURU를 구축했습니다. Ultralytics YOLO26을 기반으로 하는 MEGURU는 모바일 번호판 인식 시스템으로, 순찰 직원이 주차된 모든 차량을 실시간으로 추적할 수 있도록 돕습니다. 또한 스마트폰을 통한 간단한 오디오 피드백을 통해 이미 확인된 차량과 확인되지 않은 차량을 자동으로 구분해 줍니다.

Link to this section컴퓨터 비전을 활용한 주차장 순찰 지원#

SOHGA의 MEGURU 시스템은 직관적인 워크플로우를 중심으로 설계되었습니다. 직원이 셀카봉에 장착된 iPhone을 들고 평소 속도로 주차장을 걸어 다닙니다. 차량을 지날 때마다 시스템이 실시간으로 번호판을 스캔하고 오디오 알림을 재생합니다. 기록되지 않은 새로운 차량에는 한 가지 소리를, 이미 확인된 차량에는 다른 소리를 내어 알립니다.

이러한 오디오 우선 설계는 의도적인 것입니다. 순찰 직원은 단순히 번호판을 기록하는 것이 아니라 차량 창문을 통해 탑승 여부도 확인해야 합니다. 직원이 화면을 볼 필요 없이 소리를 통해 피드백을 받음으로써, MEGURU는 직원의 시선이 기기가 아닌 차량에 머물도록 합니다. 새로운 번호판은 즉시 처리되어 직원이 2~3초마다 다음 차량으로 이동할 수 있게 합니다. 운영자가 순찰을 도는 동안 MEGURU는 직원의 시선을 방해하지 않고 효율적으로 오디오 신호를 전달하며 실시간으로 보조를 맞춥니다.

이 시스템은 현재 일본 동부 지역 112개 고객사에 배포되어 147개의 기기에서 운영 중이며, 순찰 시간을 평균 약 30% 단축했습니다. 가장 대표적인 사례로는 기존에 2시간이 소요되던 순찰이 40분 만에 완료되기도 했습니다.

Link to this section움직이는 기기에서의 번호판 인식 과제#

통제된 정적 환경에서의 안정적인 번호판 인식은 이미 잘 알려진 문제입니다. 하지만 주차장을 걸어 다니며 휴대용 스마트폰으로 이를 수행하는 것은 훨씬 더 복잡합니다. 순찰 요원이 걸을 때 기기가 흔들리고, 차량마다 촬영 각도가 변하며, 조명 조건이 바뀌고, 번호판이 다양한 거리와 방향에서 나타납니다. 이러한 조건들은 모션 블러와 일관되지 않은 프레임을 유발하여 표준 OCR 방식의 신뢰도를 떨어뜨립니다.

SOHGA는 개발 과정에서 OCR을 평가했으나, 시각적으로 유사한 문자에서 빈번한 오독이 발생하는 것을 확인했습니다. 정확한 번호판 식별이 핵심인 시스템에서 이는 매우 중요한 문제입니다. 일본 번호판은 오픈된 문자 세트가 아닌 정의된 문자 세트를 사용하며, 이는 일반적인 텍스트 인식 시스템에 의존하는 대신 실제 번호판에 나타날 수 있는 문자들만 학습시키는 타겟 모델링이라는 더 효율적인 방향을 제시했습니다.

이러한 접근 방식은 스캔 환경의 물리적 현실에 대응하는 모델의 강건성을 높여주었습니다. 학습 데이터가 모션 블러, 기울기, 가변 조명과 같은 실제 환경을 반영했기 때문에, 모델은 이러한 변수들에 방해받지 않고 대처하는 방법을 학습했습니다.

Link to this sectionSOHGA가 Ultralytics YOLO26을 사용하는 방법#

MEGURU의 비전 파이프라인은 두 개의 Ultralytics YOLO 모델을 순차적으로 사용합니다:

번호판 감지. 첫 번째 모델은 각 카메라 프레임 내에서 번호판의 위치를 찾습니다. iPhone에서 초당 10프레임(10 FPS)으로 작동하며, 기기가 차량을 지나갈 때마다 번호판이 포함된 이미지 영역을 지속적으로 식별합니다.

문자 인식. 두 번째 모델은 크롭된 번호판 영역을 가져와 각 문자를 식별합니다. 일본 번호판에 사용되는 문자 세트만을 전문으로 학습했기 때문에, 일반적인 OCR에 비해 향상된 정확도를 제공하는 제한된 감지 공간 내에서 작동합니다. 동작으로 인한 프레임 간 변동을 처리하기 위해 시스템은 여러 프레임에 걸쳐 다수결 투표 메커니즘을 적용하여 판독 결과를 확정합니다.

YOLO의 속도와 학습 능력은 이 작업을 성공시키는 데 핵심적이었습니다. 소비자용 스마트폰에서 실시간으로 추론을 실행하려면 정확하면서도 가벼운 모델이 필요합니다. 상용 OCR 모델에 의존하는 대신 도메인 특화 데이터셋으로 학습함으로써 SOHGA는 특정 사용 사례에 맞춰 성능을 튜닝할 수 있는 제어권을 확보했습니다. 그 결과, 번호판 인식이 거의 즉각적으로 이루어지게 되었으며, 운영자가 차량 사이를 이동하는 2~3초의 보폭과 보조를 맞춰 대기 시간 없이 실시간으로 오디오 신호를 제공할 수 있게 되었습니다.

Link to this section왜 Ultralytics YOLO 모델인가?#

Ultralytics YOLO 모델은 MEGURU가 필요로 하는 실시간 성능과 학습 유연성을 결합하여 제공합니다. 전용 하드웨어가 아닌 일반 iPhone에서 실행되는 이 시스템은 GPU나 클라우드 연결 없이도 감지 및 문자 인식을 포함한 2단계 파이프라인에서 10 FPS의 정확한 추론을 전달할 수 있는 모델이 필요했습니다. YOLO의 효율적인 아키텍처는 이를 가능하게 했습니다.

도메인 특화 데이터셋으로 학습할 수 있는 능력 또한 매우 중요했습니다. 일본 번호판은 제한된 문자 세트를 사용하므로, 일반적인 텍스트 인식 시스템을 사용하는 대신 해당 문자에 특화된 모델을 구축하는 것이 문자 감지에 있어 더 안정적이고 정확한 기반을 제공했습니다. 또한 동일한 학습 과정을 통해 모델은 모션 블러, 비스듬한 각도, 가변적인 조명 등 순찰 환경의 실제 조건에 강한 모델이 될 수 있었습니다.

SOHGA는 순찰 품질 면에서 예상치 못한 이점도 측정했습니다. 통제된 실험에서 뇌파 모니터링 장비를 사용한 결과, MEGURU가 없는 직원은 순찰 중 약 10~15분 동안만 집중력을 유지할 수 있었습니다. MEGURU가 지속적인 오디오 피드백을 제공하고 번호판을 수동으로 기록할 필요를 없애줌에 따라, 직원은 순찰 한 회차의 전체 시간인 최대 1시간 동안 집중력을 유지할 수 있었습니다.

Link to this section일본 전역으로의 순찰 운영 확장#

MEGURU는 현재 일본 동부 지역 100개 이상의 고객사에 배포되어 140개 이상의 기기가 활발히 사용되고 있습니다. 이 시스템은 두 개의 주요 고객 그룹을 지원하며, 각 그룹은 특정 운영 요구 사항을 해결하기 위해 이를 활용합니다.

병원: 병원 진입로에 불법 주차된 차량은 구급차 경로를 막고 휠체어 접근을 방해할 수 있습니다. MEGURU는 병원 순찰 직원이 위반 차량을 더 효율적으로 식별하고 기록하도록 돕습니다.

파칭코 매장: 일본 규정에 따라 파칭코 매장은 주차장을 순찰하고 방치된 탑승자나 차량에 홀로 남겨진 아동이 없는지 확인해야 합니다. MEGURU는 순찰 직원에게 주차장의 모든 차량을 기록하고 누락을 방지할 수 있는 일관되고 체계적인 방법을 제공하여, 확인 및 표준화가 어려웠던 수동 방식을 대체합니다. MEGURU의 핵심 기능은 확인된 차량과 확인되지 않은 차량을 쉽게 구분하여 직원의 집중력 저하를 방지하고 차량 내부 검사의 효과를 개선함으로써 궁극적으로 생명을 구하는 데 기여하는 것입니다.

또 다른 실제 적용 사례로는 무단 주차 문제입니다. 파칭코 고객이 아니면서 지속적으로 주차장을 사용하는 차량은 오랫동안 효과적으로 관리하기 어려운 고질적인 문제였습니다. 주차 패턴을 분석함으로써 이러한 차량을 명확하게 식별할 수 있으며, 경고장을 발부하여 반복적인 위반을 제로 수준으로 줄였다는 보고가 있습니다.

Fig 1. MEGURU가 번호판을 분석하는 모습.

핵심 순찰 사례를 넘어, SOHGA는 MEGURU의 기능을 방문객 분석으로 확장했습니다. 일본 번호판에는 차량의 등록 지역 정보가 포함되어 있고, 일본 법상 번호판 데이터는 개인정보로 분류되지 않기 때문에 고객사는 MEGURU의 기록을 사용하여 방문객이 어디서 오는지, 얼마나 머무르는지, 얼마나 자주 재방문하는지 파악할 수 있습니다.

Link to this section주차장 순찰에 체계와 일관성 도입#

MEGURU는 주차장의 모든 차량을 확실히 점검했는지 확인하는 직관적인 운영 문제를 실용적이고 확장 가능한 방식으로 해결합니다. SOHGA는 표준 iPhone에서 두 개의 Ultralytics YOLO26 모델을 실행함으로써 활발한 주차장의 실제 조건에서 작동하는 시스템을 구축했습니다.

그 결과는 측정 가능합니다. 배포 전반에 걸쳐 순찰 시간이 평균 30% 단축되었으며, 직원은 전체 순찰 과정 동안 일관된 집중력을 유지할 수 있게 되었습니다. 일본 동부 전역에 100개 이상의 고객사와 140개 이상의 기기가 배포된 MEGURU는 컴퓨터 비전 모델이 도시 내 안전을 모니터링하는 데 어떻게 적극적인 역할을 수행하는지, 그리고 주차장 관리를 위한 신뢰할 수 있는 도구로서 어떻게 기능하는지를 보여주는 훌륭한 사례입니다.

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