• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.102-104
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• 1999

인터넷의 발전으로 WWW상에서 지도 정보를 서비스하는 사이트들이 늘어나고 있다. 본 논문은 이러한 WWW상의 지리 정보 서비스를 확장한 도로 주행 안내 시스템의 구현에 관하여 기술한다. 도로 주행 안내 시스템은 도로, 건물 등의 지리 정보를 표시해주며 사용자의 최단 경로질의를 받고 빠른 시간내에 최단경로를 탐색할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이러한 요구를 수용할 수 있도록 OODBMS, CORBA, Java를 사용하여 WWW상의 도로 주행 안내 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 이 논문에서는 도로 데이터 캐싱과 그래프 모델링, HEPV (Hierarchical Encoded Path View) 알고리즘 구현 등의 사항을 기술하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.2351-2353
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• 2005

본 논문은 포장도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위 센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, GPS(Global Positioning System)를 사용하여 측정 위치 데이터를 획득하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 연구에서는 전체 시스템을 설계하고, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 제작하여 실내 실험을 실시하였으며, GPS 단말기로부터 실시간으로 위치 신호를 수신하여 도로면 데이터와 연동할 수 있도록 하였다. 그리고 평가 차량의 전면에 레일(rail)을 장착하여 레이저 변위 센서가 좌우로 왕복운동이 가능하도록 하였으며, 레일을 작동시킨 상태에서 도로면을 측정해 보았다. 실험 모형의 측정 곁과는 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표지 타이닝(tinning)의 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5%였다. 차량이 정지된 상태에서 레일을 작동시켜 요철을 측정하였을 경우 레일 방향에 대한 폭 오차는 0.07%였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.115-123
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• 2016

지난 2012년부터 도로명주소가 본격 시행 및 활용되고 있지만, 아직도 상당 부분에서는 기존의 지번주소가 많이 통용되고 있다. 이는 일반인들의 공간 인식체계와 도로명주소의 공간 구조화 방식의 간극으로 인한 문제이다. 따라서 도로명주소 기반의 공간 인식 체계가 자리잡기 위해서는 생활 속에서 활용되는 각종 공간정보들이 도로명에 의하여 주소정보를 부여받을 수 있어야 한다. 본 연구는 공간 인식 과정이 가장 중요하게 나타나는 길찾기 과정에서의 도로명주소 체계의 연계를 목적으로, 이를 위하여 필요한 공간데이터의 기하학적 매칭 방법론을 설계 및 구현하였다. 도로명주소 기본도의 도로구간 레이어와 보행자용 도로 네트워크에 대하여, 개별 도로 객체를 중심으로 네트워크 이웃을 생성하였다. 그 다음, 생성된 이웃 집합 간의 기하학적 유사도 비교를 통하여, 네트워크 데이터의 각 객체에 매칭되는 도로구간을 탐색하였다. 매칭 성능은 F0.5 값을 기준으로 0.936의 결과를 얻었으며, 유사도 값을 기준으로 10% 수동 검사를 수행한 결과 이 값을 0.978까지 향상시킬 수 있었다. 이렇게 생성된 매칭 대응관계를 이용하여, 보행자용 도로 네트워크 데이터에 도로명 정보를 부여하였다. 이러한 방법론을 통하여, 도로명주소를 기반으로 한 길찾기 서비스 제공 및 공간 인식체계 정착에 도움을 줄 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.14-20
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• 2021

겨울철 도로 결빙으로 인한 사고는 대부분 큰 사고로 이어진다. 이는 운전자가 도로의 결빙을 사전에 자각하기 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 AutoML과 CNN의 앙상블 모델을 이용하여 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 연구한다. 비정형 데이터인 이미지를 이용한 CNN 이미지 특징 추출 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델과 정형 데이터인 기상 데이터를 이용한 AutoML 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델을 각각 학습시킨다. 그 후 모델들에서 도출된 확률값을 입력하여 CNN 기반 분류 모델을 보완하도록 앙상블 모델을 설계한다. 이를 통해 도로교통 이머징 리스크 분류 성능을 향상하고 더 정확하고 빠르게 운전자에게 경고하여 안전한 주행이 가능하도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.301-310
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• 2020

본 연구의 목적은 자전거도로의 인프라 데이터 구축을 위한 지표를 선정하고자 함이며, 이를 위해 기존의 자전거도로와 관련된 설계기준 분석을 통해 지표를 도출하였다. 자전거도로의 설계요소가 제시되어 있는 중앙정부 및 지방정부의 설계기준 및 지침을 바탕으로 자전거도로의 속성데이터를 교통, 기하구조, 포장, 안전시설 및 부대시설 등 4개로 구분하여 분석하였다. 도출된 지표는 도로 및 교통분야 전문가들을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)을 통한 브레인스토밍을 진행하였으며, 도출된 지표 이외의 추가적인 지표까지 의견을 수렴하였다. 최종적으로 필수 설계요소는 설계속도 및 도로유형, 포장유형, 교통안전시설 등 총 24개가 선정되었으며, 추가 설계요소는 버스/택시 정류장 및 미끄럼저항성(BPN) 등 6개가 선정되었다. 본 연구에서 제시된 24개의 자전거도로대장 지표는 법 개정이 이루어질 경우 반드시 포함되어야 하는 요소로 판단되며, 향후 도로 및 교통전문가 및 도로관리청 등의 의견수렴을 통해 추가적인 6개 지표의 포함여부를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.758-759
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• 2019

4차산업혁명 시대의 도래로 빅데이터, AI 기술 등을 이용하여 데이터 수집, 분석, 가공, 활용에 관심이 높아졌다. 정부도 공공부문 정보시스템의 보유데이터를 개방하여 산업 전반에 데이터 연계·활용을제고하고 있다. 본 연구는 도로건설사업의 업무처리를 지원하는 건설사업정보시스템(CALS)에 보유중인 건설데이터를 개방하기 위한 방안을 마련하였다. 이를 위해 건설데이터 중 개방 가능한 데이터를 선정하고 키워드를 통한 데이터 및 파일의 정보검색 환경과 데이터 공개서비스 구축방법을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.79-81
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• 2020

최근 블랙 아이스에 의한 사고 사례가 많다. 블랙 아이스는 사람의 눈으로 식별하기 힘들고, 보인다 하더라도 도로가 조금 젖은 것으로 판단할 가능성이 높아 차량 사고를 유발할 확률이 높다. 본 논문에서는 블랙 아이스로 인한 사고를 조금이라도 줄이기 위해 센서를 통하여 블랙 아이스를 판별하고 사전 예방할 수 있는 방법과 해결책에 대해 고찰해보고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.549-554
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• 2021

정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.55-66
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• 2020

본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.