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.
우리나라는 최근 이상기후로 유발되는 여름철 태풍과 집중호우로 인해 매년 심각한 홍수피해가 발생되고 있다. 또한, 도시화에 따른 자산 및 인구의 집중화로 인해 홍수피해 규모도 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 재난 발생 시 위험도를 저감하기 위해서는 재난에 대한 예방이 선행되어야 한다. 한정된 예산에서 효율적인 재난관리의 일환으로 경제성 분석이 있는데, 이는 경제성이 높은 사업을 우선적으로 순위에 두고 시행하는 것이다. 다차원 홍수피해 산정법(이하 다차원법)은 2004년에 개발된 경제성 평가모형으로서, 예상피해액 산정 결과가 개선법에 비해 정확하다고 평가되고 있다. 하지만 다차원법에 적용되는 토지피복도는 동일한 구역에 있는 군집으로 나누어진 자료로 건물피해액 산정 시 도로면적까지 포함되는 경우가 있어 실제 피해액이 과대평가되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 도로명주소 전자지도를 활용해 다차원법을 보완하고자 하였다. 여기서 도로명주소 전자지도는 폴리곤 객체 단위로 건물이 구현되는 공간분석 자료로 건물피해액 산정 방법을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 경안천 유역의 홍수위험지도를 사용하여 도로명주소 전자지도와 토지피복도를 각각 적용했을 때 나타나는 경제성 분석 결과를 비교분석 하였다. 분석 결과, 기존의 토지피복도를 사용한 피해액 산정결과보다 개선된 공간분석 자료를 적용했을 때 더 정확한 예측피해액 산정결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 다차원법의 일반자산 피해항목 중 건물피해 산정방법만을 개선시켰는데, 향후 연구에서 농업지역, 산업지역, 공공시설물 피해 등의 산정방법의 보완이 필요할 것으로 사료된다.
전자문화지도는 지도를 인터페이스로 문화와 관련된 정보를 디지털화시켜 나타내는 시스템이며 공간데이터와 문화정보의 연계를 통해 다양한 정보를 제공한다. 이는 문화와 관련된 정보를 시 공간데이터와의 조합을 통해 유기적으로 연계된 형태의 정보를 효율적으로 검색할 수 있다. 기존의 전자문화지도는 2차원 지도(베이스맵)에 점, 선, 면 데이터를 활용해 정보를 표현하는 방법이 대부분이다. 이는 3차원 공간을 2차원 평면으로 표현하기 때문에 지리적 왜곡, 입체감 결여 등의 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 구글 어스에서 제공하는 3차원 형태의 지도서비스를 활용하여 전자문화지도를 설계한다. 전자문화지도는 문화(주제), 시간, 공간 데이터를 조합하여 검색이 가능하며 이는 지역연구의 방법으로 활용할 수 있다. 또한 3차원 지도를 활용해 시각적인 효과를 높임으로써 사용자의 사용성 및 이해도를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 다중 가설 기법을 이용한 차량 항법용 지도 정합법을 제안하였다. 다중가설기법을 지도 정합에 도입하기 위하여 GPS/DR 센서 출력 부근의 도로에 대하여 의사 측정치를 정의하였으며, 이를 이용하여 단일 표적문제로 다중 가설 기법을 유도하였다. 가설에 대한 확률식을 유도할 때 GPS/DR 센서 출력뿐만 아니라 디지털 지도의 위상정보가 포함되도록 하였다. 또한 지도 정합 성능의 향상을 위하여 디지털 지도의 바이어스 오차를 보상하기 위한 바이어스 칼만 필터를 제안하였다. 주행 실험결과 제안한 지도 정합법은 도로 밀집지역, 입체도로지역 등 지도 정합이 어려운 지역에서도 우수한 성능을 보였다.
환경 민감 지도는 해양 유출유 사고 시 효율적이고 신속한 방제 업무를 위한 유용한 정보이다. 그러나 해상교통 및 안전 분야 종사자는 전통적으로 해도 및 전자해도 사용에 익숙하여 현 환경민감지도의 색상 및 심볼의 낮은 친숙도가 지적된 바 있다. 본 연구에서는 전자해도의 제작 표준에 해당하는 수로데이터 표준모델에 따라 환경민감지도 데이터를 제작하고 전자해도 표현방법에 따라 표시 하였다. 세부 연구 내용으로 환경민감정보에 대한 객체와 속성, 표현 심볼 및 색상에 대해 정의하고, 기존 환경민감정보를 내부 전자해도 포맷으로 변환하였다. 다음으로 내부 전자해도 데이터를 전자해도 표현방법에 따라 전자해도 레이어에 중첩시켜 그 결과를 확인 하였다.
현재 국내에서 사용되고 있는 지자체 단위 위험도 평가 기법들은 자연재난과 사회재난으로부터 유발되는 여러 위험성들을 함께 고려하여 평가에 반영하고 있다. 또한, 지자체 내에서 홍수위험에 노출될 수 있는 대상만을 선별하여 분석한 것이 아닌 지자체별 단순 통계값으로 평가가 이루어지기 때문에 홍수위험에 대한 정확한 평가가 어렵다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Indicator Based Approach(IBA)에서 제시하는 평가 항목인 Hazard, Exposure, Vulnerability, Capacity 중 Exposure에 해당하는 건축물수를 대상으로 홍수위험지도와 중첩되는 건축물들을 선별하여 홍수위험도 평가를 수행하였다. 지자체별 건축물수 산정은 2018년 11월 기준 경기도 31개 시군별 도로명주소 전자지도(건물)와 500m × 500m 건축물수 격자자료를 사용하였다. 건축물수 격자자료는 도로명주소 전자지도의 건물 폴리곤 자료 대비 분석이 간편하다는 장점을 가지고 있다. 비교 분석을 통해 공간분석자료의 유형에 따라 발생하는 통계값의 차이는 격자자료에 보정계수를 적용하여 보완하였다. 보정된 경기도 지자체별 건축물수 격자자료로 세부지표 지수를 산정한 결과 단순히 자지체별 건축물수를 사용했을 때에는 화성시, 용인시, 평택시 순으로 지수가 크게 산정되었다, 하지만 홍수위험지도와 중첩된 건축물수를 사용했을 때에는 고양시, 광명시, 김포시 순으로 지수가 크게 산정되었다. 본 연구를 통해서 건축물수 격자자료와 홍수위험지도를 사용하여 위험도 평가를 수행했을 때 기존 방법론 대비 합리적인 평가결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용하여 차량 주행 중에 만날 수 있는 도로상의 수직형 돌발 장애물과 고정 장애물을 자동으로 추출하는 기술을 제안한다. 연속된 스테레오 영상 프레임들과 각 프레임의 좌, 우 영상 사이의 차영상들을 이용하여 도로 영상의 관심영역에 대한 시차를 획득하고, 기존 수직(V) 및 수평(H) 시차지도(disparity map)와는 달리 물체의 실제 크기에 비례하는 VO(Vertical Object) 및 HO(Horizontal Object)라는 새로운 지도를 생성한다. VO 및 HO 지도를 이용하여 추출할 물체의 후보를 선정하고 선정된 후보영역간의 병합, 정제를 통하여 최종적으로 도로 상의 수직 물체들을 추출하였다.
현재 국내에서 활발히 이루어지고 있는 GPS 정밀측지측량은 획득된 GPS 관측값의 결과값이 GPS 기준점의 기하학적 강도와 분산계수의 상관관계의 연관성과의 분석없이 사용되고 있는 문제점을 파악하고 육지와 해상의 통합지리정보시스템구축을 위한 수치지도와 전자해도의 통합투영의 필요성에 의해서 이루어졌다. 본 연구의 목적은 크게 GPS 관측값의 정밀도를 향상시키는 방법과 수치지도와 전자해도의 통합투영으로 GPS 기준점들을 이용한 수치지도와 전자해도상의 경계선 오차량을 비교검토를 통해 수치지도와 전자해도의 통합관리의 방향을 제시하는데 있다. GPS 관측값의 정밀도 향상을 위한 방법제시를 위하여 GPS 망조정에 사용되는 3점의 기준점에 대한 기하학적인 강도에 따른 정밀도 분석방법과 분산계수의 변화에 따른 GPS 관측값들의 정밀도 분석방법으로 나누어 검토하였다.
인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.
기존의 교통상황판운영에 사용하는 지도는 2D를 기본으로 하는 전자지도를 중심으로 표준노드링크의 속성을 반영하는 형태이다. 2D형태의 교통전자지도는 그래픽형식에 운영자에게 실시간으로 교통상황을 직관적으로 판단하는데 도움을 제공 하였으나 2D형식이라는 한계가 존재할 수밖에 없었다. 점차적으로 IT기술의 고도화, 하드웨어, 통신기술의 발달 등으로 과거에 다룰 수 없었던 대용량데이터처리가 원활해지고, 다양한 도로이용자의 고급화된 교통수요에 대응하기 위해서는 점차적으로 교통관리자나 운영자들이 교통정보관련 장비들이나 운영시나리오에 대해 다각적으로 분석을 할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 이에 위도, 경도, 고도를 제공하는 3D형식의 전자지도에 실시간적으로 교통정보를 제공하는 4D형식의 교통상황판이 운영될 수 있도록 하는 방안을 제공할 수 있는 기술적 내용과 교통시나리오를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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