국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.
산지가 많은 우리나라에서 도로는 필연적으로 산지부를 지나가게 되어 토석류에 취약한 문제점이 있다. 2000년대 초반이전까지만 해도 통계자료조차 없었던 도로 인접지에서의 토석류의 발생이 최근 늘어나고 있는데 반해 도로에서의 토석류에 대한 연구는 초기단계에 있다. 도로에서의 사례를 제외하고 보면 2011년 발생한 서울 우면산에서의 토석류 발생 등 일부사례를 중심으로 발생 거동 해석을 수행한 연구결과가 있으나 이러한 연구 결과를 도로에 직접적으로 적용하기에는 어려움이 있다. 특히 도로에서 발생한 토석류에 대한 거동 분석을 수행할 필요가 있으나 이와 같은 문제로 인해 실제 도로에서 발생한 토석류 사례에 대한 거동 분석은 현재까지 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 지형분석 및 HEC-HMS를 이용한 수문분석을 실시하였고, 미연방재난관리청(FEMA)의 홍수보험지도와 하천재해해석을 위한 공식 인증 프로그램으로 등록되어 있는 토석류 거동 해석 프로그램인 FLO-2D을 이용하였다. 실제 도로에서 발생한 토석류 사례에 대하여 FLO-2D 모형을 이용하여 거동을 해석하고, 해석결과를 실제 발생한 토석류 자료와 적합도 분석을 수행하였다. 또한, 국내 도로 인접지에서의 토석류 해석에 대한 FLO-2D 모형의 적용 가능성에 대하여 연구하였다.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
가상군의 자율행위 모델링은 전장모의모델링 시스템의 성능을 결정하는 주요한 요소이다. 불확실한 상황을 확률적으로 고려하여 최적의 의사결정을 가능하게 하는 POMDP (partially observable Markov decision process) 모델은 가상군의 자율행위 모델링에 있어서 매우 자연스러운 프레임워크이다. 그러나 POMDP 모델의 높은 계산복잡도로 인한 최적 행동정책 계산의 어려움은 POMDP 모델을 이용한 가상 군의 자율행위 모델링을 저해하는 요소이다. 본 논문에서는 대규모 가상군의 자율행위 모델링을 위해 factored POMDP 모델을 이용한다. 그리고 "Hasty Defense" 사례연구를 통해 그 효과를 확인한다.
도로조명은 차량 운전자와 보행자에게 장애물을 신속 정확히 그리고 편안하게 볼 수 있는 도로의 야간 주위환경을 제공한다. 또한 밤에 도로설비 이용을 원활하게 함은 물론 교통의 흐름을 향상시켜 교통안전을 증진시키는데 목적을 두고 있다. 이 논문은 제주시내 중심가 8개 도로의 등기구 설치현황을 실측조사 하였으며 조명기구 배열방식을 고려하여 4개 도로의 조도 실측을 통하여 수평면조도와 균제도를 기준치와 비교분석하였다. 이를 토대로 제주시 주요 도심지 상가 도로에 관한 시뮬레이션으로 도로조명의 적합한 모델을 제시하였다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
본 연구는 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 거시적 및 미시적 교통류 시뮬레이션 방법론의 개발을 주 목적으로 한다. 도로 교통망의 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류된다. 이러한 모델링 방법들은 그 목적에 따라 각기 표현되어 제각기 사용되어 왔으나, 시스템 이론적으로 이들은 독립적 모델이 아니며 오히려 이들은 서로 동질적 추상화 관계에 있어서, 통합 모델링 환경의 구축시 미시적 모델들로부터 추상화에 의한 거시적 모델의 자동생성 등 설계상의 효율뿐 아니라 모델간의 일관성을 통한 모델 유효성을 보장할 수 있는 장점이 제공될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 서로 다른 표현 방법(즉, 이산시간 형식론과 이산사건 형식론)간의 통합 표현을 기반으로 양자간의 추상화 관계를 도출하고, 이를 이용한 모델 추상화를 통해 거시적 및 미시적 교통류 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 시스템 이론적 접근을 토대로 접근한 통합 교통류 시뮬레이션 환경은 미국 Berkeley 대학 교통 연구소에서 개발한 SHIFT 등과 같은 최첨단 교통류 시뮬레이션 도구에 비하여 SES/MB를 기반을 시스템 이론적이며 소프트웨어공학적인 접근을 통하여, 1) 기존 제어 방식의 검증 및 신뢰도 분석, 2) 각종 사건, 사고의 시간별 파급효과 분석, 3) 도로건설 계획안에 대한 타당성 검토, 4) 운전자 및 관리자를 위한 예측된 교통정보 등을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 GIS 공간분석을 이용하여 음영에 따른 노면결빙예상구간을 정량적으로 평가하는데 있다 산악지역의 도로는 절토 및 터널구간이 많아서 겨울철에는 결빙구간이 발생될 우려가 있으며, 이는 교통 안전사고를 크게 야기시킬 수 있다. 따라서 도로의 기본설계에서부터 각 구간에서의 일조 환경 및 노면결빙예상구간을 정량적으로 정확하게 예측할 수 있는 분석이 필요하다. 본 연구에서는 동해고속도로 중 약 29km구간에 대하여 3차원 모델링, 일조 시뮬레이션, 지오데이터베이스 구축, GIS 중첩 기능에 의한 공간분석을 통해 노면결빙 예상구간을 추출할 수 있었다. 연구결과, GIS를 이용할 경우 기상조건 별로 도로의 일조영향에 따른 노면결빙 예상구간을 정량적으로 추출할 수 있었으며, 연구대상지역 중 상당한 구간이 결빙의 위험에 노출되어 있음을 알 수 있었다. 또한 GIS를 이용한 렌더링 기법이 기존의 음영기복 방법보다 정확하며, 3차원 상에서 그림자의 변화를 시각적으로 판단할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 본 논문이 도로관련 법제도상의 노면결빙구간에 대한 규정을 제정하는데 크게 이바지할 수 있을 것으로 생각되며, 도로 설치 구조물의 배치 및 도로포장의 종류 등을 고려한 추가적인 음영구간추출 연구가 필요하다고 판단된다.
3차일 CIS 소프트웨어를 개발하기 위한 기술로는 공간데이터처리 및 공간분석기술, 컴퓨터그래픽스 및 가상현실 기술에 이르기까지 다양한 연구가 요구된다. 지리정보 가시화(visualization)에 관한 연구는 여러 GIS 응용분야에서 주요한 부분이 된다. 현재 2차원 기 구축된 데이터를 이용하여 3차원으로 가시화 및 분석을 수행할 수 있다는 것은 데이터와 소프트웨어 재사용 및 비용측면에서 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 Mapbase 컴포넌트에서 빌딩 레이어 3차원 모델링 방법과 시설물의 다양한 상세도 제어가 가능한 LOD(level-of-detail) 모델러와 3차원 데이터와 최소한의 3차원 부가정보(빌딩높이, 도로폭등)를 이용하여 규칙기반 모델링(Rule-Based Modeling)을 통해 3차원으로 모델링 해낼 수 있는 3차원 장면 모델러 컴포넌트 설계방안을 제안한다. 장면 모델러 컴포넌트 분석을 위해 처리하는 이력 데이터, 수작업 3차원 모델링 여부, 소프트웨어 재사용성, 상호운용성, 구축 비용 등을 기준으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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