• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.193-202
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• 2021

The update of a high-precision map was carried out by modifying the geometric information using ortho-images or point-cloud data as the source data and then reconstructing the relationship between the spatial objects. These series of processes take considerable time to process the geometric information, making it difficult to apply real-time route planning to a vehicle quickly. Therefore, this study proposed a method to update the road network for route planning using a graph data structure and storage type of graph data structure considering the characteristics of the road network. The proposed method was also reviewed to assess the feasibility of real-time route information transmission by applying it to actual road data.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.117-139
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• 2005

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1995.10a
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• pp.63-77
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• 1995

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.55-65
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• 2004

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2005.09b
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• pp.81-103
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• 2005

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2005.09b
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• pp.19-34
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• 2005

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1994.10a
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• pp.31-36
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• 1994

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.551-557
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• 2004

미래의 텔레매틱스(telematics)환경에서 차량항법과 관련된 주요 핵심 기술은 동적 경로 안내 이외에 차량 자체의 지능화를 통해 운전자에게 주행 중인 도로에서 급경사, 급커브 구간에 대한 정보를 사전에 경고함으로써 사고를 방지하는 운전자 보조 및 경고 시스템(driver assistance and warning system) 구현으로 전망되고 있다. 이와 같은 기술이 구현되기 위해서는 현재 차량항법용 수치도로지도에서 도로의 단순 위치정보만으로는 불가능하며 도로의 곡선구간에서 평면 곡선반경과 같은 도로의 선형설계요소에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 현재 전국적으로 구축되어있는 1/1000 수치지도의 도로중심선을 이용하여 실제 도로의 평면 선형설계요소를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 GUI 환경의 프로그램으로 구현함으로써 기존 도로의 정확한 평면 선형정보를 경제적이면서 효율적으로 획득할 수 있게 되었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.3 s.37
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• pp.3-11
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• 2006

The need for edge detection about topography data from the high resolution satellite imagery is happening with increasing frequency according to many people utilize the its imagery as various fields recently. Many experts is recognizing of other GIS will make use of the road detection from the high resolution satellite imagery, including ITS (Intelligent Transportation Systems) and urban planning. This paper is comparative analysis of LPF (Low Pass Filtering) and HPF (High Pass Filtering) for roads edge detection from high resolution satellite imagery. As a result, LPF and HPF can be highlight selective pixels at edge area about input data. In case or applying to other techniques such as LPF for the same purpose, they aye more effective for wide road width which often cause the slight distortion of boundary or overall change of brightness values on the whole Image. Whereas, HPF has ability to enhance selectively detailed components in a target image.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.299-300
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• 2022

4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.