• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.55-64
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• 2002

효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1258-1261
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• 2017

1급 발암물질인 미세먼지 중 44.3%를 차지하고 있는 도로 비산먼지는 효과적인 미세먼지 농도 저감 대책의 방안 중 하나이다. 도로 비산먼지 제거는 일반적으로 특수 차량을 이용, 정해진 경로와 주기에 따라 운행된다. 이러한 운행방식은 도로의 오염 현황에 따른 효과적 경로 선정 및 운영이 어렵다. 본 논문에서는 도로 비산먼지 제거의 효율적인 경로 제안을 위해 대구지역에 분포된 KISTI 이동형 도시센싱 테스트베드에서 수집되는 고해상도의 실시간 지역별 오염 현황 데이터를 활용하여 실시간 오염도를 분석하고, LSTM(LONG SHORT-TERM MEMORY) 알고리즘을 활용하여 미래의 미세먼지 농도를 예측하였다. 기존 연구와 달리 지역별 상황을 고려한 데이터를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행하였다. 실험 결과, 시간 속성을 고려한 LSTM이 MLP 보다 평균 제곱근 오차 값이 경우에 따라 최대 30% 더 작음을 확인했다. 본 연구를 기반으로 고해상도 사물 데이터 기반 예측 연구의 가능성을 보였으며, 미세먼지 예측 결과를 활용 유연하고 효과적인 도로 청소차량의 운행 경로를 설정에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제18권4호
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• pp.325-333
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• 2000

일반적으로 도로종합관리 체계를 위해 이용되는 도면은 스캐너로 받아들인 도면으로 이는 도면보존 상태라든가 스캐너의 해상도에 따라 원 도면의 선명도가 결정되고 도면에 따른 데이터가 따로 첨부되어 관리되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 도로설계전용 프로그램인 RP(Road Project 2.1)를 이용해 지방도 일부 구간의 도로평면선형과 종단선형을 설계하고 완성된 도면자료는 *.dxf형태로, 그에 대한 속성자료는 ＊.dbf형태로 직접 저장하여 PC ArcView프로그램과 Excel을 이용해 도면과 데이터를 일괄적으로 관리 할 수 있는 실시간 도로선형정보 체계를 구축하였고, 유사한 도로설계시 도면과 데이터를 일괄적으로 쉽게 검색 할 수 있어 예비설계의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.27-30
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• 2021

경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.255-262
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• 2008

자연환경의 가치와 보존의 중요성이 점차 증대되고 있으며, 각종 건설사업에서 환경보존과 개발의 충돌이 야기되고 있다. 본 연구에서는 환경파괴의 최소화를 위해 고정밀 3차원 지형공간 데이터를 도로 설계에 활용하는 방안과, 식생정보의 생태학적 도로 설계에의 활용 방안을 제시하였다. 또한 완공된 도로와 주변 환경의 시뮬레이션을 통하여 겨울철 노면의 결빙위험, 직광위험을 분석하였으며, 경관분석을 통해 친환경적인 도로설계 지원방안을 제시하고자 하였다.

• Spatial Information Research
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• 제15권2호
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• pp.95-109
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• 2007

최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.

• 한국도로학회지:도로
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• 제20권1호
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• pp.48-56
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• 2018

• 한국도로학회지:도로
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• 제19권4호
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• pp.47-54
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• 2017

• 한국도로학회지:도로
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• 제17권4호
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• pp.56-61
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• 2015

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-6
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• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.