최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
최근 서울 및 대도심지에서는 도로함몰과 동공 같은 지반재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 따라 정부차원의 해결책으로 지하공간통합지도 제작에 관한 연구가 진행 중에 있다. 한편, 지하공간통합지도의 근간이 되는 지반정보는 국토지반정보 통합DB센터에 22만 공 이상의 시추공DB로 구축되어 있다. 이러한 지반정보를 토대로 3차원 지하공간통합지도를 구축하기 위해서는 지반정보의 정밀도 검증 및 평가를 통한 신뢰성 확보가 우선시된다. 이로 인해 기 구축된 지반정보 DB에 대한 정밀도 검증 및 평가에 대한 연구가 수행된 바 있으며, 최근에는 지반정보를 3차원으로 가시화하기 위한 지반정보의 정밀도 분석에 더불어 활용 방안에 대하여 검토된 바 있다. 본 연구에서는 이에 나아가 지반정보의 정밀도 향상 방안을 수립하여 선행 연구 결과를 토대로 신뢰성 있는 3차원 지하공간통합지도의 구축을 위한 지반정보의 정밀도 향상 모듈을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 GPS에 의해 측정된 차량의 주행 궤적을 지도상의 도로와 매칭시키기 위한 새로운 지도매칭 알고리즘을 제안한다 이는 차량항법장치에서 중요한 기능인 차량의 위치 정밀도를 간접적으로 향상시켜 준다 제안한 알고리즘은 주행중인 차량을 Singer 모델의 상태방정식으로써 모델링한 후 칼만 필터를 적용하여 차량의 위치를 정확히 도로 위로 위치시킴과 동시에 위치정확도를 개선시켜 준다 그리고 교차로에서는 실제 주행경로를 정확히 판단하기 어렵기 때문에 칼만 필터링에 의해 추정된 위치값을 선형회귀(linear regression) 시킴으로써 차량의 진행 방향각을 결정한 다음 각 도로의 방향각과 비교하여 치량의 주행경로를 판단하도록 한다
자율주행, 전동 킥보드, 드론, 스마트도로 등의 출현에 따라 도로안내체계에서의 도로교통 환경변화 대응이 필요한 시점이다. 하지만 도로를 안내하는 도로표지는 내비게이션, 스마트폰 등의 디바이스 등장으로 예전에 비해 활용도가 감소되는 실정이다. 이에 본 연구는 미래사회의 변화 환경에 적용될 도로표지 관련 이슈 및 활용방안을 도출하고자 대국민 설문조사를 수행하였고, 이를 토대로 시민의 도로표지 활용성에 미치는 영향요인을 분석하여 도로표지 기능 다변화 전략을 제시하였다. 그 결과, 첫째, 교통, 기상, 지역행사 등 사용자 요구를 반영한 가변형 도로안내 정보를 실시간으로 제공해야 된다. 둘째, 도로표지정보의 정밀도로지도 반영 등 디지털 도로표지 정보화 작업이 필요하다. 셋째, 다양한 미래 모빌리티 및 도로환경이 반영된 도로정보 안내 가상환경 실증기술 개발이 필요하다. 향후 각 전략별 심도 깊은 구체화 방안, 현장에 반영하기 위한 실증/정책 연구 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 더욱 안전하고 편리한 도로안내 서비스를 제공받을 수 있기를 기대한다.
본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 Lv.4/4+ 자율주행 시대에 도로 설계, 운영, 시스템의 변화 방향을 분석하기 위해 도로, 교통, 자동차, ITS, 통신 분야의 전문가들을 대상으로 2차에 걸쳐 델파이 조사를 수행하였다. 델파이 조사 항목을 구성하기 위해 기초 설문조사를 진행하였으며, 자율주행과 밀접한 관련이 있는 분야의 전문가 14명을 대상으로 1차, 2차 델파이 조사를 진행하였다. 조사 결과 미래에는 공유형 AV, 대중교통 환승 중심의 교통운영으로 변경될 것으로 예상되며, 이에 따른 횡단구성의 변경이 있을 것으로 보여진다. 자율주행전용차로는 고속도로, 일반국도부터 도입이 예상되며, 도로 가측부가 아닌 도로 중앙부에 설치되고 기존 도로와 동일한 차로폭을 사용할 것으로 의견이 모아졌다. 자율주행자동차를 위해 시설물 측면에서는 보차분리시설의 확충이 필요하며, 위치 인식을 위한 시설물에 통신칩 삽입, 정밀지도 고도화, 노변통신시설 확충 등이 필요한 것으로 나타났다.
치수경제성분석, 투자우선순위 및 시설물 규모결정 등의 의사결정과정에서 실무에서는 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)을 현재까지 널리 사용 중이다. 2004년에 개발된 MD-FDA는 대상지역의 자산규모를 행정구역 경계 최소단위인 "읍면동"을 기준으로 계산하여 취합하고, 대상자산이 위치가능한 토지이용정보를 토지피복도로부터 확인하여, 읍면동내 토지이용공간면적을 기준으로 자산정보를 분배(분해)하는 방식으로 이루어진다. 그러나 읍면동 단위의 공간적인 범위는 상당한 면적의 공간적 경계이기 때문에, 이를 평균적인 밀도데이터로 분배 시 공간적인 자산분포에 대해 정밀도를 담보할 수 없다. 이에 본 연구는 행정구역경계인 "읍면동"과 비교할 때 평균적으로 1/30의 면적을 가지는 집계구 단위의 센서스 공간정보자료를 이용하여 방법론을 개선하였고, 이를 MD-FDA 분석체계를 근간으로 센서스자료와 관계된 자료들 간의 연계 및 전체적인 분석과정을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 경기도 동두천시를 대상으로 적용하여 기존 방법에 의한 피해액과 그 차이를 비교하였고, 도로명전자지도의 실제 건물객체 자료(.shp)를 기준으로 오차율을 확인한 결과, 기존 방식에 비해 정밀도가 월등히 향상된 것을 확인할 수 있었다.
우리나라 건설 산업은 건설 인력의 부족 및 노령화, 타 산업분야에 비해 낮은 생산성, 높은 산업재해율 등이 있다. 국토교통부에서는 4차 산업혁명을 대비하고, 건설산업의 생산성 향상을 위해 건설자동화, 혁신성장동력을 정하고 이에 대한 투자를 확대하고 있다. 도로건설 분야에서 새로운 기술들이 활용되기 위해서는 기술에 대한 정확도 검증과 공종별 적용성에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 관련 작업규정을 기준으로 모바일맵핑시스템의 정확도를 검증하고, 도로 시공현장에 대한 데이터 취득 및 분석을 통해 도로 시공측량에 대한 모바일맵핑시스템의 적용성을 제시하고자 하였다. 정밀도로지도 제작 작업규정에 따라 연구에 활용한 장비의 정확도를 검증하였으며, 수평 및 수직 방향에 대한 최대 오차가 10cm 이내로 연구에 활용한 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 적용 가능성을 제시하였다. 또한 시공측량을 위한 데이터 취득 시간에 대한 기존 방법과의 비교와 시공측량 성과물 제작과 heatmap 및 토공량 산정을 통해 모바일맵핑시스템을 이용한 도로 시공측량 활용의 가능성을 제시하였다. 향후, 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 활용은 건설공사의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
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 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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