• 한국측량학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.269-275
• /
• 2013

최근 들어 모바일 단말기를 휴대하고 이동하는 사용자에게 경로안내 및 주변 위치정보 안내와 같은 개인화된 서비스가 가능해졌다는 점에서 보행자용 도로망의 중요성이 커지고 있다. 한편, 전국단위 도로망 신규 구축과 갱신에 많은 비용이 소요된다는 점은 활성화의 제약조건으로 작용하고 있어 래스터 데이터를 기반으로 한 보행자용 도로망 추출 알고리즘을 적용한 자동 생성 방안이 필요한 상황이다. 그러나 생성된 도로망은 불필요한 결절점이 다수 포함되어 경로 안내 시 과도한 방향전환을 야기하고 데이터 용량 증가를 초래하는 등 유지관리 차원에서의 비효율이 발생한다. 본 연구에서는 이를 제거하기 위해 Douglas-Peucker 알고리듬 적용 과정에서 수치지도 도로의 속성정보를 이용하여 각 선형 객체별로 적합한 임계값을 부여함으로써 선형단순화의 효과는 극대화하고 실제 도로의 형태를 왜곡하지 않도록 최적의 임계값을 자동 선정하였다. 실험 대상 지역의 보행자용 도로망에 적용한 결과 결절점 감소율과 위치정확도 측면에서 제안된 방법이 자동 선형단순화에 적합하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.1-11
• /
• 2014

도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.96-106
• /
• 2020

본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.609-618
• /
• 2021

COVID-19의 확산과 피해는 대한민국 정부를 포함한 전 세계에 큰 영향을 주고 있다. 대다수 국가는 시민들 간의 접촉을 최소화하기 위해 이동과 집합에 제약을 두고 있으며, 이러한 정책들은 사회적 패턴에 새로운 변화를 가지고 왔다. 본 연구는 COVID-19가 미치는 사회적 영향 중 택시 운행에 대한 영향을 분석하기 위해 COVID-19 3차 대유행 초기에 수집된 대구광역시 택시 이동 데이터를 이용하여 도로 네트워크 규모의 교통량 데이터를 생성하였다. 이후 대구광역시의 확진자 데이터와 상관성 분석을 수행하였으며, 공간적 특성이 가지는 영향을 분석하기 위해 Local Moran's I를 적용하였다. 결과적으로, 전체 도로 네트워크의 택시 운행량과 확진자 수는 음의 상관관계(-0.615)를 나타내었고 이는 확진자 수의 증가에 따른 시민들의 이동 불안감이 반영된 것을 확인하였다. 또한, 본 연구에서는 도로 네트워크의 링크 기반으로 분석을 수행한 결과 도심 중심부의 상업 및 산업 지역은 음의 상관관계와 Local Morna's I의 값이 low-low로 cold spot을 확인하였으며, 병원 같은 의료기관 주변 및 공동주거지와 같은 공간적 특성을 가진 지역의 도로 네트워크는 high-high로 hot spot인 것을 확인하였다. 향후 이러한 분석이 COVID-19에 따른 정책 결정자들의 예방 대책에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권2호
• /
• pp.334-343
• /
• 2023

연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.55-57
• /
• 2010

수많은 이동 노드가 존재하는 유비쿼터스 환경에서 위치 기반 서비스가 중요한 응용 분야로 부상하고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 브로드캐스팅을 이용한 다양한 기법들이 연구 되었지만, 대부분 효율적인 인덱스 구축에 대한 연구이고, 브로드캐스팅 데이터의 크기를 줄이기 위한 기법은 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 센서 네트워크와 브로드캐스팅 기법을 활용하여, 객체의 이동 패턴을 고려한 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 수행하기 위한 기반 인프라를 구축하기 위해 도로 네트워크 기반의 센서 클러스터링 기법을 제안하고, 센서 노드에 의해 측정 된 객체의 이동 정보를 기반으로 한 최적의 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 적용한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
• /
• pp.271-272
• /
• 2017

본 논문에서는 교통사고 데이터베이스 구축을 통해 교통사교 현황과 사고 당시의 여러 정황들을 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이 정보들에는 사고 당시의 기상상태, 도로형태, 차종, 연령, 성별 등의 데이터들이 포함되고 이러한 정보들을 바탕으로 데이터베이스 사용자들은 각 사고 별 종합적인 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 정부 당국 외에 보험사 등에 교통사고 관련 정책을 위한 유용한 정보들을 제공할 수 있다. 또한 운전자 개인들에게도 정보들을 제공해 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.353-356
• /
• 2002

본 논문에서는 지능형 도로교통 제어기에 대하여 논한다. 제어기는 Main CPU module, Field I/O module, Display module, communication module, Mother board module로 구성되었다. 각 모듈은 하드웨어의 특성에 따라 분리되어 설계되었고, mother board를 통하여 module 간 데이터를 교환한다 Main CPU module은 입력된 교통 데이터의 처리, Field I/O module은 외부로의 데이터 입출력, Display module은 제어기와 사용자와의 인터페이스, communication module은 제어기의 debugging을 담당한다. 본 논문에서는 하드웨어를 Module화함으로써 필요한 하드웨어의 장/탈착이 용이하고, 제어기를 범용으로 사용할 수 있는 장점이 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.91-94
• /
• 2022

자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.131-146
• /
• 2017

그 동안의 자율협력주행차량의 개발이 센서를 기반으로 진행했던 것과 달리, 최근에는 센서의 단점을 보완하기 위해 LDM과 같은 외부 데이터를 활용한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 LDM 기반 정보로서 차량의 자율 주행을 위한 도로 정보를 제공하는 정적지도의 구축 방안을 제시하였다. 이를 위해 LDM 정적지도에 대한 국제표준인 ISO 14296과 국토지리정보원의 정밀지도의 데이터 사양 및 구축된 데이터를 검토한 후, 국토지리정보원의 데이터 사양 및 구축 방법의 국제표준과의 부합여부를 확인하였다. 검토 결과 데이터의 요구사항 및 정보 제공 측면에서는 비교적 양호하나, 도로 구조 표현에서는 국제표준과 부분적으로 부합하지 않아, 이에 대한 보완이 필요할 것으로 사료되며 미흡한 부분에 대한 보완 및 도로 구조 표현 방안을 제시하였다.