• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.99-108
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• 2010

방향전환의 횟수를 변인으로 공간구조를 정량적으로 산출하고 분석 할 수 있는 Space Syntax 방법론은 안전한 길, 활기 있는 길 등 연간의 '심리적 거리' 특성을 반영 할 수 있어 기존의 GIS 기반 공간정보 서비스에서의 '물리적 최단 거리'에 기반 한 공간정보 서비스에 교통사고 및 야간의 범죄로부터의 안전성 등을 훨씬 중시하는 결과를 보여줄 수 있다. 이처럼 Space Syntax 방법론을 이용한 방법을 위해 기본적으로 Axial map(축선도)을 구축해 작업하여야 하는데, 실제 축선도를 구현하는데 시간적, 물리적 제한을 많이 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 GIS 도로 데이터를 이용하여 축선도를 구현하는데 있어, 선행 사상의 일반화 원리를 이용하여 전통적인 축선도를 구축함에 있어 객관적인 근거를 바탕으로 알아보고, Space Syntax의 주요인자인 전체통합도와 실제 통행량 사이의 상관관계를 통해 결과를 비교하여 본다. 이러한 방법을 통하여 실제 통행량과 $R^2$=0.5387 수준까지의 상관관계의 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.71-77
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• 2010

도로절토사면유지관리시스템은 국도를 따라 위치한 절토사면의 붕괴를 예방하고자 고안된 체계적인 유지관리시스템을 말한다. 안전한 도로 관리를 추구하기 위한 시스템을 수행할 목적으로 한국건설기술연구원은 2006년부터 전국 모든 절토사면에 대한 현황 파악 및 데이터베이스를 구축해 오고 있다. IT 기술 응용의 일환으로 GIS기술과 내비게이션 기술을 이용하여 절토사면관리시스템(SLOPE-Navi.)을 개발하였다. 내비게이션 절토사면 데이터관리시스템을 통하여 이전에 구축된 자료에 대한 점검 및 검증을 수행하여, 28,707개의 절토사면 기초조사 자료 및 정밀조사 자료를 내비게이션 지도 내에 수록하였다. 내비게이션 절토사면 데이터 관리시스템은 체계적이고 효율적인 절토사면 DB 관리 및 운용으로 붕괴 사고 예방 및 대책 수립을 위한 현장관리시스템으로 활용성이 클 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8B호
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• pp.695-705
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• 2012

무선 단말과 자동차 산업의 발전으로 도로 위의 차량들이 데이터 전달의 주체가 되는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad hoc Networks, VANET)에 대한 연구가 활발하다. 차량에 의해 전달되는 데이터는 승객/운전자의 안전 및 교통 혼잡에 영향을 주는 긴급한 정보를 포함하고 있으므로 빠르고 신뢰성 있게 전달되어야 하고, 이를 위한 라우팅 프로토콜은 VANET의 성능에 큰 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 데이터 전달에 참여하는 차량의 이동 방향이 성능이 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 신호등이 있는 도로에서 빠르고 신뢰성 있게 메시지를 전파하기 위해 CBF(Contention-Based Forwarding)를 확장하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 신호등이 있는 도로에서 메시지 전파의 신뢰성을 높이면서도 전달 차량 간의 위치 관계 변화에 의한 라우팅 루프와 메시지 전달이 중단되는 등의 문제를 발생시키지 않는다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방안을 적용한 CBF(R-CBF)와 기존 연구 중 메시지 전달의 신뢰성을 향상시키되 메시지 전파 방향과 반대로 이동하는 차량을 전달 차량으로 선택하는 G-SRMB의 성능을 비교하여 R-CBF가 G-SRMB에 비해 메시지 전파 지연 시간을 최대 38% 감소시키고, 불필요한 재전송 없이 동작함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-172
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• 2018

화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.355-360
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• 2017

최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.53-59
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• 2022

3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.181-195
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• 2019

본 연구의 목적은 통신 데이터를 통해 구축한 유동인구 데이터를 활용하여 서울시 도심도보관광코스 내 유동인구 특성을 파악하고 효과적으로 시각화하여 공간적인 맥락을 분석하는 것이다. 도로에 따른 유동인구 추정을 위해 유동인구 데이터 정제 기법을 개발하여 도보관광코스 별 유동인구 데이터를 구축하였다. 도보관광코스 분석에 적합한 형태로 정제하기 도로 주변 유동인구 값을 고려한 유동인구 추정하여 도보관광코스 내 유동인구를 할당하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 서울도보관광 18개 코스 각각의 유동인구 특성과 공간 특성을 도출하였다. 도보관광코스 내 유동인구의 공간 밀도와 집중 구간을 분석하기 위해 커널 밀도분석과 Getis-Ord $G^*_i$ 통계를 적용하였으며 3D 시각화를 통해 서울도보관광 18개 코스별 유동인구 특성을 성, 연령, 시간, 요일에 따라 정량적으로 파악하였다. 그 결과 청계천 제1코스, 경희궁-서대문코스, 인사동-운현궁 코스 순으로 유동인구 규모가 크게 나타났으며 주중에는 인사동-운현궁, 주말에는 성북동 코스의 유동인구가 많았다. 남성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 청계천 제1코스, 여성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 몽촌토성 코스였다. 주말 유동인구 비율이 가장 높은 도보관광코스는 성북동 코스임을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.33-42
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• 2006

최근 LiDAR데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. LiDAR 데이터는 높은 위치정확도를 지니며, 데이터의 취득시 바로 지상좌표를 취득함으로써 좌표의 변환이 필요 없기 때문에 좀더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 데이터만을 이용하여 수치지도의 가장 많은 부분을 차지하는 도로, 건물, 등고선을 제작하여, 기존 수치지도와 정확도를 비교함으로서 LiDAR 데이터만을 이용한 수치지도제작의 가능성을 평가하였다.