• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.101-107
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• 2020

노면측정은 노면 관리에서 노면의 평탄화된 정도 및 변위를 정량화하는 필수적인 과정이다. 보다 안전한 노면 관리 및 신속한 유지보수를 위해 이동체에서의 정밀한 노면 측정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동체에서 측정가능한 정밀 노면측정 시스템을 제안한다. 제안 노면측정 시스템은 고성능의 선레이저 센서를 사용하여 노면 표면의 정밀한 측정을 지원한다. 또한 RTK로 부터 획득한 위치 데이터를 정합하여 종/횡방향 프로파일 측정이 가능하고 속도기반 적응적인 갱신 알고리즘을 통해 실시간적인 모니터링이 가능하다. 제안 시스템을 평가하기 위하여 Gocator 선레이저 센서, MRP 모듈, 및 NVIDIA Xavier 프로세서를 시험용 이동체에 탑재하여 노면에서 시험하였다. 시험 결과 MSE(mean square error) 기준 정확한 프로파일 측정이 가능함을 보인다. 제안 시스템은 도로의 상태 평가뿐 만 아니라 인접 지반의 영향도 평가에 활용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.127-132
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• 2020

본 연구에서는 장애인의 이동을 방해하는 도로 경사와 같은 물리적 장벽을 제거하는 데 필요한 정보를 제공하는 일련의 과정을 진행한다. 실험을 통해 고령층, 장애인이 안전하게 목적지로 이동하는데 필요한 IoT 기반 시스템 구현이 가능하도록 하는 정량화된 노면 평탄도 지수를 구현한다. 이를 위해 사전 연구로 자이로스코프를 이용한 노면 측정 장치를 고안하였다. 본 연구에서는 주행 중 노면의 거칠기, 평탄도를 확인하기 위해 자이로스코프로부터 X, Y변위, 가속도변위 세 가지 변수를 계측하였고 측정된 데이터의 연산과정을 통해 노면의 거칠기와 평탄도를 0 ~ 100으로 정량화하는 1차 가공 과정을 수행하였다. 이를 다시 4단계로 구분하여 지도에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있는 알고리즘을 구현하였으며, 최종적으로 장애인 및 노인 전동휠체어 사용자가 기본 이동성을 확보할 수 있는 시스템을 구축하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.7-14
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• 2006

최근 개통되고 있는 고속도로는 설계속도 및 제한속도가 상향되고 있어 주행환경의 양호성 확보와 함께 이에 따른 다양한 안전시설물들이 설치되고 있다. 특히 양호한 선형으로 인한 졸음운전이나 야간 및 이상기후로 차로를 제대로 볼 수 없을 때 차량의 차로 이탈사고를 미리 방지할 수 있도록 하는 노면요철포장(rumble strip)의 설치가 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 이러한 시설물이 운전자에게 미치는 효과의 크기가 얼마나 되는지에 대한 실질적인 연구가 미흡하여 명확한 효과를 제시하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 운전 중인 운전자 뇌파를 측정하여 도로구간에서 적정한 데이터를 수집하고 수집된 자료로부터 노면요철포장(rumble strip)의 효과를 분석할 수 있는 방법 및 생체 신호 파라메터를 제시하였다. 분석결과 뇌의 중심엽 부위에서 추출된 세타파 값은 본선 2차로 주행구간에서 0.619, 노면요철포장(Rumble strip)구간에서 0.157으로 0.462가감소하여 본선 2차로 구간대비 약 74% 수치 감소를 보였으며 신뢰수준 95%에서 통계적으로 유의한 결과를 나타내었다. 이러한 수치의 감소는 운전자의 각성이 그 만큼 증가하였음을 의미하는 것으로 노면요철포장의 효과에 대한 운전자 측면의 수치적 해석이 가능함을 나타낸다

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.43-51
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• 2009

이 논문은 타이어-노면간 마찰계수(drag factor)와 노면에 발생된 스키드마크를 통해 제동직전 속도(pre-braking speed) 산정을 정확하게 하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 제동직전 속도(pre-braking speed)와 활주직전 속도(pre-skidding speed)간 어떠한 상관관계가 있는지 판단하기 위해 실차 주행 및 제동실험을 통해 데이터가 수집되었다. 두 대의 차량에 fifth wheel(오륜) 장비, 스피드건, vericom 2000 등 다양한 측정장비를 탑재하여 제동실험이 수행되었으며, 자동차 속도, 제동거리, 활주거리, 감속도 등이 정밀 측정되었다. 실험자료의 분석을 통해 노면 마찰계수값과 활주직전 속도를 산정하고, 이후 활주직전 속도와 제동직전 속도를 비교하여 이들간의 상관관계를 규명하였다. 결과적으로 산정된 마찰계수값은 현재 일반적으로 적용되고 있는 0.8보다 높았으며, 제동직전 속도는 활주직전 속도보다 $5{\sim}10km/h$ 정도 높은 것으로 나타났다. 향후에는 다양한 차종과 노면조건에 대한 후속실험을 통해 더욱 정교한 한국형 분석모형의 개발과 실무적용이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.106-118
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• 2019

최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.89-103
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• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2011

고속도로 이용차량의 증가와 함께 차량의 대형화와 고속화로 인해 고속도로 교통 소음레벨이 높아지고 있으며 저소음 포장노면 및 방음시설 설치 요청도 급격하게 증가하고 있다. 따라서 고속도로 교통소음으로 인한 민원예방과 함께 효율적이고 경제적인 소음저감 대책을 수립하기 위해서는 정확한 소음 예측 기술 마련이 필요하다. 본 연구에서는 시험도로에 포설된 다양한 포장노면에 대해서 CPX(Close Proximity Test) 및 Pass-by 소음 계측 방법을 혼용한 소음 계측 데이터를 이용하였고 차종별 단독 주행 시험을 실시하여 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정식이 마련된 데이터를 이용하였다. 아울러, 상기 산정식의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교 평가하였다. 최종적으로 3차원 GUI 기능을 지원하는 도로교통 소음 예측 프로그램 KRON(Korea Road Noise)을 개발하였다. 이와 더불어 각 포장형태별 및 차종별에 따른 소음특성을 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.599-604
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• 2008

최근 외부 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서를 이용하여 노면의 왜곡(훼손된 노면, 비포장 도로, 장애물 등)을 검출하고, 영상 이진화 기법을 적용하여 위험 요소를 검출, 판단하여 주행 시스템의 안정적 운항이 가능한 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 임의로 제작된 국부영역의 지도 데이터에 기반한 모의실험을 통하여 보인다.