인터넷과 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 가상공간에 대한 관심은 커져가고 있다. 그러나 가상공간을 생성하는 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 그래서 가상공간 모델링에 관련된 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 2차원 CAD 데이터로부터 가상공간을 모델링하는 방법을 제시한다. CAD 파일에서 2차원 지형정보를 추출하여 웹에서 볼 수 있는 3차원 가상공간을 생성한다. 가상공간생성 과정은 전처리, 데이터 추출, 모델생성, 렌더링으로 이루어진다. 전처리는 CAD 파일에서 도로경계선을 분리하며 데이터 추출은 등고선, 도로경계선, 건물 정보를 CAD 파일로부터 추출하는 과정이다. 모델 생성은 추출한 지형정보들을 이용해서 3차원 공간모형 데이터를 생성하는 과정이다. 본 논문에서 제시한 방법은 실세계에 근접한 가상공간을 생성하며 가상공간을 생성하는데 드는 시간과 노력을 줄일 수 있다.
도로 환경에서 이동하는 객체에 효율적인 위치기반 서비스를 제공하기 위해 다양한 브로드캐스트 기법들이 연구 되어 왔다. 하지만 실시간으로 변하는 도로 환경을 고려한 효율적인 브로드캐스트 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 도로 특성을 고려한 양방향 선형 브로드캐스트 색인 구조를 제안하고, 빈번하게 변화하는 도로 환경을 고려하여 센서 네트워크를 통해 수집되는 도로 정보를 기반으로 최적의 QoS(Quality of Service)를 유지시키는 브로드캐스트 전략 갱신 기법을 제안한다. 또한 질의 처리 속도 향상을 위해 서비스 지역을 센서 클러스터 기반의 지역 세그먼트로 분할하여 불필요한 데이터의 브로드캐스트를 제거하는 분산 브로드캐스트 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 증명하기 위해 기존에 제안된 브로드캐스트 기법과 성능을 비교 평가한다.
도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.
입력신호인 도로표면의 화상 데이터는 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변화(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수에 의한 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
도로명주소가 법적 주소체계로 지정되고 2014년도부터 전면 시행을 앞두고 있는 상황에서 기존의 지번주소를 도로명주소로 변경하려는 수요가 늘고 있으며 그에 따라 주소 전환 서비스를 제공하는 솔루션들이 증가하고 있다. 행정구역 체계에 따라 단계별로 입력된 지번주소의 도로명주소로의 변환은 크게 어렵지 않고 변환 성공율도 상당히 높지만 자유롭게 입력하여 정제되지 않은 형태의 주소는 전환에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산입력된 지번주소를 도로명주소로 변환시 주소형태가 정제되지 않은 상황에서도 변환 성공률을 높이기 위해 행정구역 줄임, 일부 주소정보 누락, 오타 등 여러 가지 변형 케이스에 대해서도 유연하게 변환을 수행하는 방안을 연구하였다. 이를 통해 기존 지번 주소의 표준 형태로의 정제는 최대 두 배까지 변환효율을 높일 수 있었다. 그러나 변환시 사용하는 도로명주소 매칭 테이블에 자료의 누락, 건물명의 불일치, 지번과 건물의 1:1 매칭이 되지 않는 경우가 존재하여 원활한 주소 전환을 위해서는 데이터의 정비가 필요하다.
본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.
서울시에서 실시간 신호제어를 위해 개발하였던 COSMOS 시스템은 도로의 교통상황을 판단하여 신호운영을 시행하도록 설계되었다. 하지만 COSMOS 시스템에서 사용하고 있는 정지선 검지기나 대기길이 검지기의 경우 도로의 과포화상황을 정확하게 판단하지 못해 신호운영의 효율성이 떨어지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 정지선 검지기, 대기길이 검지기 체계에서 벗어나 서울시 법인택시 GPS 데이터를 가공하여 통행속도를 산출하였으며 또한 본 연구와 같이 진행한 "GPS 데이터를 이용한 대기행렬 길이 산출에 관한 연구"에서 산출한 대기행렬 길이를 기반으로 도로의 혼잡상황 판단 알고리즘을 수립하였다. 이를 도로의 혼잡상황이 지속적으로 나타나는 국기원 입구 ${\rightarrow}$ 강남역 사거리, 역삼역 사거리 ${\rightarrow}$ 국기원 입구로 구성된 실제 네트워크에 적용하여 실제 교통상황을 반영하고 있는지를 확인해 보았다.
Nguyen, Huy Toan;Yu, Gwang Hyun;Na, Seung You;Kim, Jin Young;Seo, Kyung Sik
한국정보기술학회논문지
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제17권9호
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pp.99-112
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2019
도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.
최근 수원시 내 공유자전거 도입 및 이용이 활성화되고 있다. 이에 따라 자전거 도로 인프라가 확충되어야 함에도 불구하고, 그렇지 못한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 자전거 전용차로 도입 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 모바이크에서 제공한 2018년 9월 10일~16일 기간 내 공유자전거 이용 데이터와 교통유발시설 현황 데이터를 기반으로 입지분석을 수행하였다. 분석결과를 활용하여 수원시 내 자전거 전용차로 도입 적정 구간을 선정하였다. 최종적으로 수원시 내 자전거 전용차로 우선 도입구간으로 총 2개, 5.6 km 구간을 선정하였다. 해당 구간들은 기존 자전거 도로 인프라 또는 교통유발시설과의 연계가 용이하고, 기운영중인 자전거 도로를 활용하여 설치가 용이하다는 장점이 있으나, 기존 도로공간 점유로 인한 교통정체가 발생하는 단점이 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 수원시 내 자전거 전용차로 도입 활성화 및 인프라 정비 사업 확대, 공유자전거 및 공유 PM 등 공유형 교통수단 이용 활성화, 관내 지속가능 도시교통체계가 구현되길 기대한다.
본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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