• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.39-51
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• 2021

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.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.391-399
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• 2020

급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있으며, 국내의 경우에는 국토지리정보원에서 자율주행차를 위한 정밀한 도로지도를 제작 및 공급하고 있다. 이에 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 정밀도로지도의 정위치 및 구조화 편집 과정에서 발생하는 오류를 체계적으로 유형화 하였다. 또한 각 상황에 맞는 오류 탐색 과정 및 해결방안을 제시하여 신속하게 정밀도로지도의 오류를 수정할 수 있는 연구를 수행하였으며 크게 도형무결성, 공간관계, 참조관계에 대하여 오류항목을 대분류하고 이에 대한 세부적인 검사방법을 도출하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.116-129
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• 2023

최근 자율주행에 관한 관심은 자율주행차량의 주행기술 개발과 함께 주행환경을 이루는 인프라 개발을 함께 고려하는 자율협력 주행이 주목을 받고 있다. 자율협력 주행의 개념에 따라 본 연구에서는 기존 정밀도로지도의 정보를 보완할 수 있는 자율주행을 위한 신규 인프라를 분석하고 해당 인프라를 정밀도로지도에 추가하는 방안을 연구하였다. 자율주행을 위한 신규 인프라는 개선 물리 시설물 2종과 센서 전용 물리 시설물 1종을 제시하였다. 정밀도로지도 분석 결과 분기점과 같은 정보는 거의 변화하지 않는 정보이지만 분기점에서 발생할 수 있는 장애물에 주의하라는 의미 전달을 위해 자율주행을 위한 인프라를 추가할 수 있을 것으로 예상된다. 이와 같이 자율주행을 위한 신규 인프라는 기존 도로 시설물이 수행하는 안내, 지시, 주의 환기 등의 역할을 지원해야 할 필요가 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-116
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• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.32-48
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• 2022

공간데이터의 활용 범위와 서비스가 늘어나면서 정밀한 공간데이터를 필요로 하는 기술들이 많아지고 있다. 특히 정밀도로지도는 3차원 공간데이터를 수집, 가공, 처리하는 것이 필수적이며 이를 통해 자율주행 지원이 가능하다. 본 연구에서는 정밀도로지도를 대상으로 대용량의 공간데이터를 효율적으로 저장 및 전송할 수 있는 공간데이터 직렬화 기법을 설계하고 구현하였다. 효율적인 직렬화를 위해 바이너리 형태의 공간데이터 구조를 정의하였으며 Zigzag-Z-order 곡선을 활용하여 정보의 손실 없는 좌표 값 인코딩 기법을 설계하였다. 설계한 공간데이터 직렬화 기법을 정밀도로지도 대상으로 구현 및 적용하여 Protocol buffer, Geobuf와 인코딩 후 데이터 크기, 인코딩/디코딩 속도를 비교하였다. 그 결과 경량화 성능과 인코딩 속도는 모든 유형의 공간데이터에서 설계한 직렬화 방식이 우수한 것을 확인하였다. 하지만 디코딩 속도는 선과 면 유형의 공간데이터에서 다른 직렬화 기법의 성능이 우수하였다. 본 연구를 통해 바이너리 형식의 직렬화 기법으로 공간데이터를 효율적으로 인코딩하여 저장 및 전송할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.299-300
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• 2022

4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.99-106
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• 2019

최근 자율주행 분야가 4차 산업혁명 시대에 맞이하여 주요한 기술분야로 각광받고 있다. 자율주행 분야는 4차 산업의 핵심 기술의 집합체라고 볼 수 있는데, 이 중 자율주행 지원을 위한 정밀도로 지도 및 도로시설물 구축을 위한 DB 분야가 필수적인 부분이다. 기존 2차원 자료형식으로 제작되고 관리되던 지도 DB가 3차원으로 급격히 변화하고 있으며, 더불어 이러한 정밀도로 지도를 구축을 위한 핵심기술로 Mobile Mapping System(MMS)가 활발히 이용되고 있다. 특히 MSS에서 획득되는 다양한 자료 중에서 LiDAR를 통해 취득되는 정밀 Point Cloud는 정확한 위치 정보를 포함하고 있어, 정밀도로 지도 구축 및 도로시설물 관리 등을 위한 다양한 관련 DB 구축에 활용되고 있다. 하지만 현재는 정밀도로 지도 제작 시 3D 모델링을 위한 기반 데이터로만 활용되는 것으로만 국한되어 그 사용 범위가 넓지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 MMS 취득자료의 활용성을 높이기 위하여 MMS LiDAR Point Cloud를 활용하여 도로 주변 시설물을 추출하고, 그 위치를 현장조사 성과와 중첩하여 비교 분석하여 그 위치 정확도에 기준한 도로시설물 분야 활용성을 확인하고자 하였다. Point Cloud로부터 전신주와 통신지주 DB를 구축하고 도로명주소기본도와 위치 비교를 수행한 결과, Point Cloud에서 추출한 시설물 DB의 위치 정확도는 도로명주소기본도 보다 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 MMS Point Cloud 자료를 도로시설물 관리 분야에 충분히 활용하는 것이 가능하며, 추후 이를 통해 도로시설물 지도 확대 구축하고, 도로대장 관리 등에 적용하는 연구가 필요 할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권1호
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• pp.29-40
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• 2024

최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.