국가 기반시설로서의 도로의 중요성은 상당한 비중을 차지하고 있다. 이에 따른 도로의 신설과 유지관리 비용은 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 도로관리에 대한 비용 문제를 해결하기 위해서는 기본지리정보를 통한 합리적이고 효율적인 데이터관리가 필요하다. 그러나 현재까지의 기본지리정보 연구는 각 기관별 항목중심으로 연구되어 많은 양의 데이터가 중복구축 되었다. 이에 따라 국토지리정보원에서는 국제표준에 맞는 기본지리정보 지침안을 제시하였다. 본 연구는 동일한 데이터 가공에 대한 비용과 반복구축에 대한 비효율성을 방지하기 위하여 교통분야 기본지리정보를 적용한 도로관리 데이터모델을 제시하였다. 또한 위의 기본지리정보에 의해서 데이터모델을 개발한 사례가 많지 않다. 그렇기 때문에 기본지리정보 데이터모델 지침안이 실제 주제별 데이터모델 구축시 클래스, 속성, 관계 등이 실제 적용하기에 적절한지 고찰하였고 도로관리 데이터모델 실제 적용하였다.
한국건설기술연구원(KICT)에서는 도로의 안전성 분석을 위해서 도로의 각종 정보를 이동하는 차량을 이용하여 신속하게 취득하고, 이를 토대로 도로의 결함구간을 분석할 수 있는 도로 안전성 조사 분석 차량(RoSSAV, Road Safety Survey and Analysis Vehicle)을 개발하였다. 본 연구를 통해 도로의 안전성에 의심이 되는 지역에 대해서 3차원 도로 모델링을 통한 도로 선형 결함 알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해서는 신속하고 정확한 데이터가 수집되어야 한다. 차량에 회전식 레이저 스캐너, GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 그리고 DMI(Distance Measuring Instrument) 등 여러 센서를 장착하여 데이터를 취득하였다. 마지막으로 이들 데이터를 통합하여 3차원 도로 기하(도로 중심선, 도로 경계선), 도로 시설물과 사면을 추출하였다.
최근 안전에 대한 관심이 크게 높아지고 있으며, 도로 교통 분야에서도 안전의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 도로 교통 분야의 안전성 제고를 위하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 평가가 필요하며, 자연재해 대비를 목적으로 도로 시설물의 피해 저감이 가능한 기술 적용이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 계측 유형별 풍속 데이터와 이를 적용한 도로표지의 구조 안전성을 비교 분석하여 기상 계측 유형의 시설물 안전성 평가에 대한 영향을 분석하였다. 더불어 도로표지의 안정성 확보 방안을 도출하였으며, 도출한 안정성 확보 방안 중 풍하중 저감 기술에 대한 효과를 분석하였다. 계측 유형별 풍속 데이터 분석 결과, 기상관측차량시스템의 풍속 데이터는 기상청과 도로기상정보시스템의 풍속 데이터에 비하여 약 2.43배로 크게 나타났다. 또한 기상관측차량시스템의 풍속 데이터를 적용한 도로표지의 안정성 검토를 통하여 돌풍으로 인한 도로표지의 파괴 및 전도의 가능성이 있는 것으로 분석되며, 안정성 확보 방안 마련이 필요한 것으로 판단된다. 도로 선형 단위의 기상 데이터를 활용하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 분석과 모니터링이 가능할 것으로 판단되며, 풍하중 저감 기술 적용을 통하여 도로 안전도의 제고가 기대된다.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
공간데이터의 활용 범위와 서비스가 늘어나면서 정밀한 공간데이터를 필요로 하는 기술들이 많아지고 있다. 특히 정밀도로지도는 3차원 공간데이터를 수집, 가공, 처리하는 것이 필수적이며 이를 통해 자율주행 지원이 가능하다. 본 연구에서는 정밀도로지도를 대상으로 대용량의 공간데이터를 효율적으로 저장 및 전송할 수 있는 공간데이터 직렬화 기법을 설계하고 구현하였다. 효율적인 직렬화를 위해 바이너리 형태의 공간데이터 구조를 정의하였으며 Zigzag-Z-order 곡선을 활용하여 정보의 손실 없는 좌표 값 인코딩 기법을 설계하였다. 설계한 공간데이터 직렬화 기법을 정밀도로지도 대상으로 구현 및 적용하여 Protocol buffer, Geobuf와 인코딩 후 데이터 크기, 인코딩/디코딩 속도를 비교하였다. 그 결과 경량화 성능과 인코딩 속도는 모든 유형의 공간데이터에서 설계한 직렬화 방식이 우수한 것을 확인하였다. 하지만 디코딩 속도는 선과 면 유형의 공간데이터에서 다른 직렬화 기법의 성능이 우수하였다. 본 연구를 통해 바이너리 형식의 직렬화 기법으로 공간데이터를 효율적으로 인코딩하여 저장 및 전송할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 진보된 전파 항법장치인 GPS를 다른 측면으로 이용하여 도로의 센서 역할을 하는 개념으로 이용하여 복잡한 도로의 사정을 한번에 인식할 수 있고 또한 얻어진 데이터를 바탕으로 하여 현제의 무계획적인 신호체계를 효율적인 신호체계로 변화시키는데 사용하여 도로의 효율을 높이면서 정확한 데이터를 바탕으로 도로의 이용률 등을 알아 볼 수 있다.
전국의 주요 도로에 센서를 설치하여 교통정보를 수집하고 가공하여, 사용자인 일반 국민, TSP, 공공기관들에게 양질의 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 수집/제공시스템의 데이터 연계/통합 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 기존에 구축되어 있는 교통정보센터를 연계/통합하기 위하여 향상된 EAI 기술과 교통정보 교환기술 표준을 적용하여 서버간의 효율적인 통신을 가능하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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