본 논문에서는 도로 상에 설치된 CCTV의 영상정보에서 날씨정보를 검출하기 위한 방법으로 도로날씨정보 검출알고리즘을 제안한다. 도로 상의 CCTV 영상정보에서 날씨정보를 얻는 방법으로 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 흐린 날 혹은 비 오는 날, 눈 오는 날, 안개 낀 날 등의 영상을 구분한다. 본 논문에서 제안하는 도로날씨정보 검출알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 날씨 데이터베이스를 활용하는 기존의 기법에 비하여, 시간비용과 공간비용이 적게 들기에 시스템을 구축함과 동시에 현장에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 알고리즘에서는 온 습도 정보와 일자 정보를 이용하여 검출된 날씨 정보를 재검증함으로 보다 정확한 날씨 정보를 검출할 수 있다.
산악지역을 관통하는 도로의 경우 그 특성상 절토 후 도로를 시공하는 경우가 자주 있으며 때로는 매우 긴 구간에 일조가 적게 나타나 음영이 오래 지속되는 곳이 발생한다. 본 연구는 GIS를 이용하여 도로의 노선계획시 예상되는 일조영향을 평가하여 정확한 데이터를 제공하고자 한다. 실험대상지역을 선정하고 수치지형자료의 변환을 통하여 3D 지형 메쉬데이터를 작성하고 동일좌표체계의 도로선형자료를 반영하여 정확한 도로모델링을 생성하므로써 도로의 각 지점별 일조영향분석을 위한 기초자료를 구축하였다. 또한 도로노면상의 음영시간을 계산하고 일영이 도로 전체에 어느 정도 유지되는지를 가시적으로 모델링화하여 계절별 시간대별로 도식화하므로써 판단자의 시각적 분석을 가능케 하였다.
수치지도는 국가에서 시행하고 있는 도로명주소를 포함 하지 못하고 있으며, 타 기관에서 직접 활용하기에는 문제점이 있어 연계 구축이 필요하나, 기 구축된 수치지도와 도로명 주소의 양이 방대하여 매칭을 수작업으로 진행할 경우 많은 예산 및 시간이 필요한 실정이다. 본 연구는 공간매칭을 이용하여 수치지도와 도로명주소의 자료 연계를 통하여 속성정보를 생성 하는 시스템을 개발하고, 이에 대한 매칭률을 분석하고자 한다. 대상지역에 대한 매칭율을 분석한 결과 수원시는 1:1000수치지도에서 건물이 84%, 도로가 67%로 좋은 매칭율을 나타냈고, 서귀포시는 건물 18%, 도로 21%로 나타났다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 도로 노면표지를 이용하여 도심지에서 3차원 도로정보를 자동으로 취득하기 위한 기술을 제안하였다. 제안된 방법은 다음의 주요 3단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 두 장의 항공사진에 나타난 도로 노면표지를 추출하는 것이고, 두 번째는 추출된 노면표지 중 동일한 표지를 매칭하는 것이다. 마지막 단계는 항공사진의 외부표정요소를 이용하여 노면표지의 3차원 위치좌표를 얻는 것이다. 마지막 단계는 공선조건식을 사용하여 수행될 수 있기 때문에, 본 연구에서는 처음 두 단계에 연구의 초점을 맞추었다. 차로 경계선을 추출하기 위해 노면표지의 형상 정보와 공간 관계를 이용하였고, 템플릿 매칭을 추가적으로 사용하여 방향표시를 추출하였다. 그리고 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해 도로 노면표지에 적합한 관계형 매칭(relational matching)기법을 사용하였다. 추출정확도는 시각적인 평가를 통해 수행하였고, 위치정확도는 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와 비교를 통해 수행하였다.
최근, 이동 단말기의 확산과 통신 기술의 발달로 인하여 이동 객체들의 과거 궤적 데이터에서 이동 객체의 미동 패턴을 이용하는 응용 서비스의 활용이 점점 증대되고 있다. 특히, 대중교통의 노선 설계나 새로운 도시를 위한 도로 네트워크 설계에 활용하기 위하여, 도로나 철도와 같은 공간 네트워크 상에서 이동하는 이동 객체의 궤적들의 유사 패턴을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크에서 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 실제 도로 네트워크 거리에 기반한 시공간 유사도 측정방법을 정의하고, 효율적인 유사 궤적 검색을 위한 그리드 기반 색인 기법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유사 궤적 검색 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 제안하는 알고리즘의 성능을 분석한다.
공공시설 중 도로계획의 경우 건설과정 및 건설 후의 소음 및 오염 등의 환경 사회적 비용 및 주행성 안전성 등 요소의 평가 등을 수량화가 어려운 대표적 비용으로 들 수 있는데 본 연구에서는 이러한 수량화가 어려운 비용 효과들을 포함하여 고려한 도로노선계획결과를 정보계측기법과 지리정보시스템을 이용하여 '정보량'이라는 통일된 단위로 표현하고, 기존 시설물과의 관계로부터의 '정보편익' 개념으로 평가하였다. 정보계측기법은 인간은 언어를 통하여 모든 사물을 정보로 표현하므로 '정보'라는 통일 된 단위를 사용하여 모호한 가치를 평가해 보고자 하는 방법이며, 따라서 공공시설의 계획과정에서 최적해를 찾기 위한 비용, 편익 및 환경 사회적 요소 등의 정량화되기 어려운 가치를 평가하는데도 사용될 수 있을 것이다. 정보계측기법과 지리정보시스템을 이용하여 도로건설시 발생하는 비용과 직접효과를 고려하기 위하여 시설정보계측모형을 개발하였으며, 도로 주변 시설간의 편익을 고려하기 위하여 시설정보편익모형을 구성하였다. 개발된 모형을 실제 도로계획 사례에 적용한 결과 비용과 직접효과만을 고려한 시설정보계측모형에서는 기존의 도로설계와 유사한 결과가 도출되었으며, 시설정보편익모형에서는 기존의 도로계획 평가에서 고려할 수 없었던 요소들에 대한 고려가 가능하였다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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