낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.
본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.
차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고,DEM영상의 밝기값, 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과,레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도,즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며,실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
도로교통 안전진단에 있어 도로의 형상분류를 통한 도로 선형 및 횡단면 데이터의 추출은 매우 중요한 작업이다. 기존의 조사원에 의한 도로안전진단은 많은 시간과 비용이 요구되는 반면 도로안전진단을 위한 다양한 정보를 제공하지 못한다는 단점이 있다. 따라서, 레이저 스캐닝 장치를 장착한 차량측량시스템을 이용, 수치사진측량시스템 기술을 활용하여 자동으로 도로형상을 분류하고, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 취득하여 처리하고, 이를 통해 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출할 수 있는 방안을 제시하고, GPS-VAN 을 이용 취득된 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 처리, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 연구를 진행하였다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
수치지도의 도로 데이터를 효율적으로 갱신하기 위해서는 최신 갱신된 지도자료로부터 갱신된 정보만을 추출하여 반영하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 갱신 대상이 되는 네트워크 데이터와 갱신 참조 데이터를 중첩한 후 네트워크 매칭기법을 적용하여 갱신 대상 객체를 탐색한 후, 해당 대상 객체의 갱신 케이스를 분류하고 케이스에 따라 갱신하는 일련의 프로세스를 개발, 적용하고자 하였다. 이를 위해 수치지형도 도로중심선 데이터를 갱신 대상으로 하고 도로중심선 전자지도의 도로구간 데이터를 갱신 참조 데이터로 하여 버퍼 기반 네트워크 매칭 기법을 적용한 후, 각 객체의 중첩길이비를 계산하여 매칭 및 갱신 케이스에 따라 객체그룹을 분류하였으며 분류된 객체그룹에 갱신 프로세스를 적용하여 갱신된 수치지형도 도로중심선 데이터를 도출하였다. 적용 결과, 이종의 데이터로부터 갱신정보를 추출하여 도로 네트워크 데이터의 갱신과정에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근, 사회의 요구의 다양성, 고도화에 동반하여 지도정보 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이 시스템을 구축할 때, 지도 중에서 각 선도형이 갖는 방대한 데이터를 어떻게 압축하여 시스템에 입력하여, 축적할까하는 것이 문제가 된다. 자동차의 네비게이션 등에 이용하는 도로지도에 한해서는, 도로의 접속관계만 유지된다면, 원래의 도로지도와 다소 차이가 있다고 하여도 충분히 유효하다. 본 연구에서는 이 네비게이션을 목적으로 한, 시가지의 도로망 지도에 대하여, 특징점 추출과 직선 근사를 이용한 데이터 압축법을 제안한다.
전라북도의 지방도 포장보수 이력 관리 현황은 현장 건설사의 포장보수 후 성과품에만 의존하여 엑셀, 한글 문서로만 관리되고 있는 실정이며, 덧씌우기 예산 등은 매년 불규칙적인 투입으로 안정적인 도로 관리 불가한 현황이다. 그에 따라 지방도의 체계적인 유지관리 방안 필요하다. 해당 논문에서는 도로 파손과 관련이 있는 데이터 및 도로 환경과 관련이 있는 데이터를 수집 및 가공하여, 도로 파손이 발생할 수 있는 위험지역을 도출하였다. 해당 예측 결과 지역을 현장검수하여 해당 방법론의 유효성을 파악하였다. 국토부에 따르면 일반국도의 도로 파임 발생 건수는 18년도에 약 4만7천건, 19년도에 약 3만8천 건이며 도로 파임 피해 소송건수는 18년도에 93건, 19년도에 119건으로 증가했다. 일반국도의 경우 도로 파임 발생 건수가 18년도에 비해 줄었으나 이는 도로 포장 보수 등을 진행하면서 발생 건수가 줄어든 것이라고 한다. 전라북도의 지방도의 포장보수 우선순위를 분석하기 위해 연구를 진행하기 위해, 엑셀, 한글 문서로만 관리되는 지방도 포트홀 상습발생지, 덧씌우기 사업구간, 긴급 보수구간위치와 같은 보수 이력데이터를 데이터화 하여, 분석하고, 보수 이력 데이터에서 벗어나 지방도의 체계적인 유지관리를 개선한다. 더 나아가, 도로와 관련된 다양한 현황데이터를 활용하여 공간 융합 데이터를 구축하고, 머신러닝 학습 데이터 및 예측에 필요한 데이터 형태로 가공하였다. 해당 공간 빅데이터를 사용하여 지방도 유지관리가 필요한 우선지역을 예측하고 도로포장 유지관리 우선순위 예측하였으며, 해당 결과를 활용하여 도로관리 예산 및 정책 수립에 활용하려 한다.
교통 혼잡으로 인한 사회적 비용이 증가하면서 도로 속도를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 도로 속도 예측의 정확도를 향상시키기 위해서는 교통 돌발 상황을 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 교통 돌발 상황을 고려한 도로 속도 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연결된 도로들이 미치는 영향을 반영하기 위해서 예측 도로의 속도 데이터 뿐만 아니라 연결된 도로들의 속도 데이터도 이용한다. 또한, 돌발 상황으로 인한 혼잡을 예측하기 위해 속도의 변화량을 분석한다. 연결된 도로와 타겟 도로의 속도 데이터를 LSTM의 입력 데이터로 이용하여 1차적으로 도로 속도를 예측한다. 교통 돌발 상황으로 도로의 규칙적인 흐름이 깨지며 발생하는 예측 오차를 줄이기 위해 이벤트 가중치를 적용하여 최종적으로 도로 속도를 예측한다. 다양한 성능 평가를 통해 제안된 방법의 우수성을 입증한다.
텔레매틱스 서비스를 위한 많은 어플리케이션들이 개발 됨에 인해 테스트를 위한 도로 네트워크 기반의 이동객체 궤적데이터의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 이동객체들의 실 궤적 데이터와 유사한 합성 궤적 데이터를 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 그리고 실제 구현 결과와 실 데이터와의 속도 패턴을 비교하여 실 데이터와의 유사성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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