• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제19권4호
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• pp.351-366
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• 2002

본 연구에서는 저가의 INS와 GPS 정보를 합성하여 고기동 환경에서 항체의 위치와 자세정보를 연속적으로 제공할 수 있는 약결합 방식의 통합 알고리즘을 구현하였고, 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 위치와 자세결정 방법에 사용하였다. (D)GPS/INS 통합을 실시하기 전 IMU의 초기 정렬과정에서 방위각은 두 대의 GPS를 통해 결정하였으며 칼만 필터를 이용한 정밀정렬을 수행하였다. 통합 알고리즘의 성능평가를 위해 차량 테스트와 시뮬레이션 테스트를 병행하였다. 통합 결과 차량 시험을 기준으로 나타난 위치 오차는 직선도로에서 l0cm 내외의 정확도를 보이며 자세오차의 경우 시뮬레이션을 기준으로 롤각은 $0^{\circ}.01$, 피치각은 $0^{\circ}.03$, 요각은 $0^{\circ}.1$ 내외의 정확도를 보였다. 구현된 (D)GPS/INS 알고리즘은 기하보정 방법을 통해 이미지센서의 위치와 자세정보 제공자로서 활용될 수 있다. 따라서 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 영상획득 시각에 대한 기하학적인 정보를 통해 지상의 건물이나 도로 시설물 등에 대한 3차원 공간 자료 구축이 가능하다고 보며, 구축된 정보를 통해 기존의 수치지도 갱신, 도로 시설물 관리, 비디오 GIS 데이터 베이스 구축 등에 대한 공간 자료 연계 및 응용에 활용할 계획이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권1호
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• pp.35-46
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• 2007

본 연구에서는 수치영상을 이용하여 아스팔트 콘크리트포장 도로를 대상으로 차량에 비디오 카메라를 설치하여 도로에서 일정하게 차량속도를 유지하면서 촬영된 수치 영상정보로 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로노면정보(균열, 소성변형, 종평탄성)를 획득할 수 있는 도로노면 관리시스템을 개발하고, 개발된 시스템은 동영상 및 그래프를 이용하여 시각화 효과를 증진시킬 수 있도록 하였다. 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준 오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 값은 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다. 수치영상을 이용하여 12개소에 대하여 균열폭의 정확도를 분석한 결과 표준오차가 ${\pm}0.256mm$로 정밀도가 아주 높게 나타났으며, 또한 소성변형량을 비교하기 위하여 4개소의 실측된 횡단면과 영상으로부터 추출된 횡단면을 비교한 결과 최대 오차는 10.80mm로 나타났으나, 작업능률면에서는 실용성이 있다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.231-238
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• 2023

자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.52-61
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• 2004

한국수자원공사에서는 홍수지도 제작을 위한 정밀 지형자료 구축을 위해 LiDAR 측량을 실시하고 있으며, 향후 전국에 대한 홍수지도 제작시 막대한 비용이 소요될 것으로 예상된다. 따라서 홍수지도 제작이 꼭 필요한 지역을 선정하기 위한 사전모의용 자료구축을 위해 NGIS 수치지형도를 활용하는 것이 바람직하며, 이를 위해서는 각 축척별 수치지형도의 표고오차 분석이 필요하다. 본 연구에서는 수치지형도의 DEM 오차를 평가하기 위해 LiDAR 측량을 수행하여 구축한 DEM과 비교하였다. 특히 수치지형도로부터 구축한 TIN으로부터 DEM을 생성하기 위해 수행하는 보간법의 종류에 따라 발생하는 오차특성을 분석하였다. 분석결과 1:1,000 수치지형도가 1:5,000 수치지형도에 비해 오차가 작게 나타났으며, linear 보간을 수행한 DEM이 quintic 보간을 수행한 DEM에 비해 작은 오차특성을 보였다. 특히 도시지역의 경우 완만한 경사로 구성되어 있기 때문에 해상도에 따른 DEM 오차의 변화는 매우 작은 것으로 평가되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.62-73
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• 2022

각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.321-325
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• 2003

지형에 대한 입체적인 조감도의 작성기술은 여러 건설공사의 계획수립과 설계를 위하여 매우 중요한 요소로 활용될 수가 있다. 본 연구에서는 원격탐지된 위성영상을 이용하여 기존의 수치지형도와의 결합을 통한 3차원 영상 지도의 제작을 시도하여 다차원적인 분석이 가능한 입체 영상 조감도를 작성하였다. 이를 위하여 정밀 GCP에 의한 정사투영된 영상 및 등고선으로부터 생성된 DEM의 결합으로 3차원 지형분석이 가능한 지형의 입체화를 실험하여 건설공사 예정지역의 도로 노선의 연계에 의한 입체적인 접근이 가능한 3차원 조감도를 제작할 수 있는 기술을 개발하였다. 이러한 입체 영상 조감도의 작성에 의한 다각적인 지형분석이 가능하도록 하였고, 건설공사 예정 지역의 실시간 방식으로 가상적인 접근이 가능한 연구결과를 얻어냄으로써 균형적인 국토개발 및 건설분야에서의 다양한 활용을 유도할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.51-59
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• 2004

포장노면관리시스템은 노면의 상태를 정밀히 조사 분석하고 유지보수에 대한 계획을 수립할 수 있는 시스템으로 구성하여야 한다. 현재 구축되어 있는 대부분의 포장노면관리시스템은 전문가가 현장에서 노면의 상태를 조사한 후 그 결과를 입력하도록 되어있다. 현재의 실정과 향후의 포장도로의 증가를 고려할 때 포장도로 전체를 전문가가 직접 조사하는 것은 비효율적 일 뿐만 아니라 지속적인 포장노면관리시스템의 유지가 어려운 실정이다. 따라서, 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 결과는 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1950-1958
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• 2016

최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1053-1060
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• 2016

As location recognition for autonomous vehicles develops, the need for a precise map for autonomous driving has increased. A precise map must be built based upon accurate position. Recent studies have accelerated research in this area by using various sensors that calculate the accurate position by comparing and recognizing objects around the roads. However, application of such methods is limited because these studies only take objects with significant verticality into consideration. Thus, new research is needed to overcome the limitations: a method that is not constrained by the existence of certain types of surrounding objects shall be proposed. Most roads contain road marking information, such as lanes, direction signs, and pedestrian crossings. Such information on the road surface is a valuable resource for building a precise map. This paper proposes a method of building a precise map by using road marking information.

• 로봇학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.112-121
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• 2021

Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.