• 제목/요약/키워드: 내비게이션 DB 보정

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공간통계기법과 내비게이션 자료를 활용한 도시부 도로 교통량 추정연구 (The Study for Estimating Traffic Volumes on Urban Roads Using Spatial Statistic and Navigation Data)

  • 홍다희;김진오;장동익;이태우
    • 대한교통학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.220-233
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    • 2017
  • 교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

G-File을 이용한 GPIR 시스템 수신기 개발 (A Study on Development of the GPIR system Receiver Using G-Files)

  • 최상균;김재생
    • 한국항행학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.336-342
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    • 2010
  • GPIR(GPS Position Information Revision) 시스템은 기존 GPS의 사진촬영 위치와 사진기와 피사체 사이의 각도 데이터, 건물의 위치정보를 포함하고 있는 DB를 활용하여 GPS의 고유 오차범위를 최소화 시켜, GPS를 통한 위치안내 서비스, 내비게이션을 통한 길안내 서비스를 기존 보다 정확한 위치정보를 아려주는 신개념 GPS 시스템이다. GPIR 시스템은 G-File에 저장되어 있는 GPS 정보를 통해 사진 촬영 위치를 파악하게 되며, 위치 정보와 사진 촬영 방향각을 통해 사진 촬영 위치에서 사진 촬영 방향으로 DB를 검색하게 되고, 이렇게 검색된 피사체 위치로의 GPS정보를 보정하여 다시 G-File에 저장하여 보다 정확한 피사체의 위치를 서비스 받을 수 있게 된다. 본 논문에서는 GPIR 사용자가 시스템을 이용할 수 있는 수신기의 설계와 개발 및 시제품 디자인 등에 대하여 논한다.

네트워크 분할 기법을 이용한 도로 네트워크 데이터 정합 (Road network data matching using the network division technique)

  • 허용;손화민;이재빈
    • 한국측량학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.285-292
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    • 2013
  • 본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.