현재 국가지리정보유통망을 통해 유통되고 있는 수치지도(Digital map)는 대부분 항공 측량사진(Air survey Photographs)이나 위성영상(Satellite images)을 통해 취득된 토지 피복의 형상을 기반으로 제작된 지도들이다. 정사사진으로부터 취득된 지형정보를 기호화, 단순화한 수치지도는 실제 사물의 형태와 많은 차이가 있어 지형과 시설물의 변이를 사실대로 반영하지 못한다. 특히 최근 들어 지하시설물이나 건축기술의 발달로 층별 구조가 다양해진 건축물의 형태 등은 정사사진으로는 식별이 불가능하고 건물의 경우 지붕의 형태로 묘사되는 등 표현에 한계가 있다. 도심지역을 대상으로 제작된 1/1,000수치지형도나 일부 지자체나 공공기관 등에서 제작된 $1/500{\sim}1/2,500$ 수치지형도는 상세한 지형정보를 포함하고 있는 높은 정밀도의 수치지도이지만, 도시지역의 변이가 빠르게 일어나고 있기 때문에 자료 신뢰성과 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 현지조사나 측량에 의존하고 있는 정사사진으로부터 취득이 불가능한 지형자료의 취득이나 수년단위인 갱신주기의 한계를 극복하고 실시간으로 수치지도를 수정갱신 할 수 있는 대안으로 일반측량성과도의 활용방안을 제시하고자 한다. 일반측량업에서 생산되는 일반측량성과도는 임시 도근점에 의해 측량을 실시하고 지적경계점과 현황기지점을 도해법에 의해 지적도와 중첩시켜 제작한 측량도로서, 일반측량 성과도에 절대좌표체계를 부여하고 수치지도와 매칭 기법을 제시함으로서 경제적이고 신속한 실시간 수치지도 수정갱신체계를 확립할 수 있고, 자료의 공유함으로써 중복측량을 방지할 수 있다.보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의
기존의 종이지도가 아닌 전자지도(수치지도) 내에 필요로 하는 (속성)정보를 입력하여 체계적으로 구축한 데이터를 이용, 업무의 효율 및 통계적 관리가 가능토록 해주는 GIS의 개념을 이해하고, 이를 응용한 유비쿼터스(Ubiquitous)의 이용분야와 개발현황을 확인함으로써 해상교통안전시설에 활용할 수 있는 방안을 모색해 보고자 함.
교통 계획 및 정책수립 등 교통관련 업무에서 가장 중요한 부문은 교통수요분석과정이며, 이러한 교통수요분석과정에서 필수적으로 요구되는 자료는 OD와 네트워크이다. 그 과정에서 OD와 네트워크는 상호영향(interactive)을 주면서 검증을 거치긴 하나 이중에서도 네트워크의 경우에는 현실 세계를 모델링하여 반영한 것이므로 분석기준 년도에 대응되는 현재성과 정확성과 객관성을 보유하고 있어야 한다. 그러나 몇몇 교통수요 분석과정에서 예산 및 시간의 제약으로 인해서 네트워크는 실세계의 교통망을 많은 부분을 단순화시켜서 구축하고 이를 분석과정에 이용하는 경우가 있다 또한 일단, 구축된 네트워크에 대해서 변경되는 교통망을 반영하기 위해서나 분석자의 의도에 따라서 네트워크를 수정, 편집할 때에 그 작업이 불편하여 많은 인력이나 시간이 소요되는 것이 현실이다. 이를 위하여 교통개발연구원 국가교통DB센터에서는 국가교통DB구축사업의 일환으로 구축한 교통 수치지도를 이용하여 교통분석 목적의 패키지에서 직접 이용할 수 있는 네트워크를 추출/변환하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 목적은 GIS에 기반한 교통수치지도로부터 교통분석용 네트워크로의 변환이 가능한 알고리즘 및 소프트웨어를 소개하여 향후 이런 종류의 연구수행에 도움을 주는데 있다.
우리나라에서는 1995년부터 국가지리정보체계(NGIS)구축 기본계획을 수립하여 건설교통부, 정보통신부, 과학기술부 및 행정자치부 등 범국가적으로 2000년까지 제 1단계 사업을 마쳤으며, 2001년부터 제 2단계 사업을 추진 중에 있다. 하지만 국가지형 및 시설물 등이 하루가 다르게 변화하는 정보화 사회에서 다양한 객체에 대한 위치 및 속성정보의 획득, 저장, 관리, 활용을 위한 신속한 수치지도 수정갱신이 요구된다. 또한 도로시설물을 비롯한 다양한 지형지물정보는 공간정보를 다루는 도시, 교통, 물류, 환경 및 군사 분야 등 다양한 분야에서 의사결정 및 계획에 필수적으로 요구되는 정보이고 이와 같은 정보는 신속하고 정확하게 취득되어야 하며, 경제적이며, 효율적으로 정보를 획득하는 신기술을 적용한 작업방법론이 필요하다. 현재 국내에서도 신기술인 "차량탑재 모바일매핑 시스템(Mobile Mapping System : GPS-Van) 개발이 완료되었고, 이를 활용한 각종 지형공간정보의 수정 갱신 작업이 이루어지고 있기 때문에 이를 활용한 수치지도 수정갱신의 가능성에 대한 검토와 방법론에 대한 정립이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 개발된 신기술인 GPS-Van을 이용한 수치지도 수정갱신을 위한 정확도 분석 및 오차의 영향 분석을 통하여 보다 높은 정밀도의 도로기반 수치지도 수정 갱신의 가능성 및 방안을 제시하고자 한다.
도시 지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 정보는 도로, 교통 등의 시설물관리시스템 구축, 도로계획, 택지개발, 도시계획 등 여러 분야에 필요하다. 현재 항공사진, 고해상도 위성영상, LiDAR 자료, 수치사진측량 시스템 등의 보급과 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 도시지역 건물 3차원 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 그 중에서 정밀한 DSM 취득이 가능한 LiDAR 자료가 도시지역 건물 3차원 모델링에 가장 유망한 자료이다. 그러나 LiDAR 자료만을 이용할 경우에는 선형화 과정 등의 수작업이 많이 들어가고, 주관적인 재구성과정이 들어가야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치지도를 LiDAR 자료와 같이 이용하여 건물 3차원 모델링시 작업자의 수동적인 과정을 단축하였다. 항공사진과 해석도화기를 이용한 정확도 평가 결과 1:5,000 수치지도 정확도 규정을 만족하는 도시지역 건물 3차원 모델링이 가능하였고, 비교적 자동화된 공정을 이루었다.
교통주제도는 건설교통부와 한국교통연구원이 ${\ulcorner}$국가교통DB구축사업${\lrcorner}$의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원의 NGIS 수치지도(축척 1:5,000)를 기반으로 하여 현장조사 및 문헌조사를 통해 갱신, 보완하여 교통 분야의 활용에 적합하도록 구축한 GIS 수치지도이다. 교통주제도는 현장조사와 문헌조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 구축되며 이중 교통시설물조사는 문헌자료(준공도로현황 등)를 참고하여 산정된 조사대상에 대하여 GPS 조사시스템을 활용, 도형 및 속성정보를 취득하는 것을 말한다. 조사항목은 도형정보(노드, 링크) 및 속성정보(차선수, 도로번호 등)이며 GPS 조사시스템과 조사원장(도면)을 이용하여 조사한다. 교통시설물조사와 문헌자료조사를 통해 수집된 자료는 단위도엽(1:5,000기준)별로 교통주제도에 반영되며 최종적으로 전국단위의 통합자료로 구축된다 교통주제도는 사용목적과 축척기준에 따라 단순화되며 이를 교통주제도 레벨이라 한다. 교통주제도의 레벨은 총 4단계로 구분되며 현재 레벨2에서 레벨4까지 구축되고 있다. 교통분석용 네트워크는 교통시설투자계획, 수요분석, 타당성 평가와 같은 교통분야의 연구를 수행하기 위해 반드시 필요한 자료이다. 교통분석용 네트워크는 교통주제도보다 더 단순화된 도로망 모델로서 구성요소는 노드(시점, 종점, 죤 센트로이드)와 링크(도로망, 센트로이드 커넥터)이며 도로의 기하구조보다는 논리적 구조(방향성, 노드/링크 연결성 등)에 중점을 둔 데이터이다 교통분석용 네트워크는 교통주제도의 도형과 속성정보를 기반으로 하며 각종 통계자료(도로교통량통계연보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다.
본 연구에서는 1/1,000 수치지형도 및 정밀도로지도 제작에 있어서 도로 레이어를 구성하고 있는 교통안전표지 및 도로표지의 제작 공정에 있어서 딥러닝의 적용방안을 탐색하였다. 딥러닝의 이미지 분류에서 활용하는 전수학습을 이용하여 취득한 영상에 대한 학습자료 구축을 통해 도로 표지정보의 자동분류를 수행하였다. 분석결과 주의, 규제, 지시, 보조는 촬영된 이미지의 품질 및 형태 등 여러 가지 요소에 의해 정확도가 불규칙하게 나타났지만, 안내표지의 경우는 정확도가 97% 이상으로 높게 나타났다. 수치지도제작에 있어 전수학습을 이용한 이미지 자동분류 방식은 교통안전표지를 포함한 다양한 레이어들에 대한 자료 취득과 분류에 있어서 활용이 증가할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 차량항법용 지도데이터 중 가장 핵심이 되는 NDRM을 구축하기위해 현행 교통주제도 데이터 모델의 전환(Migration) 방안을 제시하고 데이터 모델을 설계 구축하는 것이다. 본 연구를 통해 제시된 교통 주제도의 데이터 모델은 공공부분에서 구축된 교통목적의 범용 도로망을 이용하여 경로안내 서비스에 활용 가능한 데이터의 제공이 가능하고, 보다 효율적이고 경제적으로 항법 서비스용 맵을 생성할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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