• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.72-73
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• 2023

도로 사고의 30% 이상이 도로 환경 조건에 의해 발생되는 것으로 추정된다. 따라서, 도로 환경의 정보는 사고를 줄이기 위한 한 방편이 될 수 있다. 본 논문은 도로 환경을 모니터링하기 위해 설치된 센서들로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 멀티 채널 토폴로지 관리 기법을 제시한다. 센서들의 밀집도가 높아져도 제안하는 기법을 통해 데이터 충돌과 에너지 소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 성능 분석에서 제안하는 방식을 통해 수집되는 데이터가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2017

낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.139-146
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• 2009

대기오염 물질배출량 중 도로이동오염원에 의한 배출량은 다른 오염원에 비해 월등히 높은 편이나 관련연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 교통량, 속도 및 기타기상 조건의 실시간 자료와 도로기하구조와 같은 도로특성인자를 반영하여, 대기오염 물질 배출에 도로환경요인이 미치는 영향을 분석하였다. 서울시의 실시간 대기오염 데이터와 교통량, 도로관련 데이터를 수집하여 대기오염 물질별 오염배출량 예측 회귀모형식을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 교통량이 증가할수록 오염물질의 측정량은 증가하며, 속도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 둘째, 풍속, 온도, 습도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 셋째, 교차로 형태가 복잡할수록 측정량은 감소한다. 예측모형을 검증하기 위하여 예측치와 실측치 데이터를 비교 분석한 결과 총 7곳의 도로변대기오염 측정망 중 실측치와 예측치가 가장 부합하는 측정망은 청계 4가 측정망인 것으로 나타났다. 본 연구는 실시간 대기오염배출량 데이터와 교통량 데이터, 도로환경 특성데이터를 이용하여 예측모형을 구축하여 현실적인 도로환경요인이 대기질에 미치는 영향을 설명하였다는 데 의의가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.269-270
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• 2022

자율주행 자동차의 개발을 위해서는 다양한 기능 평가, 성능 평가, 안전성 평가 등이 필수적이다. 이러한 평가는 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 주행을 통해 이뤄질 수 있으며, 현실의 도로 상황을 고려한 단위시험환경들을 조합 구성한 통합시험환경에서 수행하는 것이 일반적이다. 여기서 단위시험환경은 도로망 구성, 장애물, 표지판 등의 정보를 포함하는 정밀도로지도를 기반으로 주행차량수, 보행자, 기상환경, 동적 이벤트 요소 등을 고려하여 구성할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단위시험환경을 구성하기 위한 정밀도로지도 처리 방법을 소개한다. 구체적으로는 정밀도로지도 처리를 포함하는 데이터 파이프라인을 설계하고, 정밀도로지도 객체분석을 통해 시험환경의 특성 및 상호 유사성을 파악한다. 국토지리정보원에서 배포한 정밀도로지도를 사용하여 객체를 추출하고 분석하는 실험을 수행했으며 전반적인 동작 상태를 확인했다. 개발한 소프트웨어는 향후 자율주행 학습을 위한 단위 및 통합 시험환경 구축 및 법규 및 규제 대응 서비스 시나리오의 구성에 활용할 예정이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-6
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• 2020

도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.429-429
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• 2019

최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.278-287
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• 2022

기술발전에 따라 드라이빙 시뮬레이터는 다양한 용도로 활용되고 있다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에서 시나리오 개발은 실험결과의 신뢰를 높이고 연구목표를 달성하며 운전자에게 보다 실제같은 경험을 제공하는데 필수적이다. 그러나 시나리오를 개발하는데 데이터베이스 형성과 실시간 시나리오 운영 등에는 아직도 제약이 많다. 본 연구는 이러한 환경에서 실제 도로에서 실시간 주행속도와 기상데이터를 수집하고 활용하는데 가능성을 확인하고자 한다. 또한 본 연구를 통해 아두이노 센서 데이터와 공공API 데이터를 연계하는 방안도 제시하고자 한다. 연구결과의 검증을 위해 실제도로에서 시험을 실시했으며 본 연구를 통해 드라이빙 시뮬레이터에서 실시간 데이터를 활용한 시나리오 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.57-60
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• 2011

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.