본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
현재 국내에서 제작되고 있는 2차원 지도는 제작 시점의 최신 정보만을 포함하고, 과거의 이력은 포함하지 않기 때문에 지형지물의 변화이력을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 시간의 경과에 따른 지형지물의 변화이력을 구축 관리할 수 있는 시계열 공간 데이터 모델을 개발하였으며 경기도 광교지구를 대상으로 시범 구축을 수행함으로써 개발된 모델의 적합성을 평가하였다. 또한 다년간 동일 지역을 대상으로 주기적으로 갱신된 지도를 이용한 시계열지도 데이터베이스를 제작 절차를 정립함으로써 다년간 제작된 국가기본도를 이용한 전국 범위의 시계열 변화 지도 구현 방법을 제시하였다.
문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.
새로운 정보기술 환경에 적합한 국가기본도용 데이터 및 DB 모델을 개발하고자 본 연구에서는 시공간지도구조, 정보연계용 프레임워크지도, 다중레이어 토폴로지구조 등을 주요 특징으로 하는 Hybrid 공간정보 모델을 개발하였다. 공간정보에 "시간"이라는 새로운 차원을 추가하여 공간객체의 시간에 따른 변화가 반영되는 DB 구조를 설계하였고, 다축척 융합지도 구조와 고유 ID 체계를 부여하여 타 정보와 연계 융합하여 활용할 수 있도록 하였다. 또한 기존 2차원 지도의 표현상 한계를 극복하고자 실내 및 지하정보를 포함하는 구조와 지형 지물에 대한 토폴로지 및 복합표현 구조를 설계하였다. 설계결과를 반영한 시범구축을 통해 개발된 모델의 성능을 평가한 결과 다양한 정보들과의 시공간 연계를 통해 활용도가 향상된 국가기본도용 데이터 및 DB 모델의 구현 가능성을 확인할 수 있었다.
수치정사사진지도를 제작하기 위한 기반 자료로 스캐닝한 수치항공사진영상과 항공사진의 왜곡 보정을 위한 표정, DEM의 추출과 편집 및 편위 수정에 이르기까지 다양한 처리절차가 필요하다. 또한 영상과 벡티 자료의 중첩을 통해 생선한 영상지도의 편집과 지도제작 작업에는 다양한 미적 요소가 필요하다. 본 연구에서는 수치항공사진 영상을 이용하여, 영상에 내포하는 기하학적 변위를 3차원 모델링 결과와 수치표고모델을 이용하여 소거하고, 수치정사사진을 제작한 후에, 1/5,000 수치지도에서 필요한 레이어와 중첩시킨 수치정사사진지도를 제작하여 그 정확도를 분석하였으며, 각 처리 단계별 문제점의 분석과 개선방안을 제시하였다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
최근에 들어 정부차원에서 GIS 활성화를 위한 전반적인 계획을 완성하였고 그 계획 중 가장 큰 비중을 차지하고 많은 파급효과를 가져올 국가기본도 전산화를 이미 시작하였다. 많은 예산을 들여서 만들어질 데이타가 전통적인 지도제작을 목적으로 구축되기보다는 앞으로의 많은 응용분야에서 활용할 수 있는 데이타가 입력 당시부터 고려되는 것이 바람직하기에 수치지도제작(Automated Mapping)만을 위한 데이타모델과 다양한 응용을 수용할 수 있는 데이타 모델의 차이점을 분석하고 외국 국립지리원들의 데이타 구축사양을 비교해 봄으로 국가기본도 데이타베이스의 구축모델의 방향을 제시하였다. 우리의 실정에 맞는 모델의 설정을 위해 영국의 Ordnance Survey와 미국의 USGS의 데이타 구축모델을 분석하여 이상적 모델을 제시하고, 우리나라가 최근에 선택한 데이타 진환 표준안인 SDTS와 연계시켜 효율적으로 선진국 수준에 갈 수 있는 한국형 모델을 구상하였다. 이러한 모델의 구상은 우리나라 국립지리원의 지도제작 목적과 다양한 응용을 동시에 수용하기 위한 것이며 궁극적으로 한국의 실정에 맞는 모델이 구체화되는 계속적인 연구가 있어야 할 것이다.
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.
2012년 시범 서비스를 시작한 한국형 공간정보 오픈플랫폼 브이월드는 전국의 2차원, 3차원 지도 및 행정정보를 손쉽게 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그 중 3차원 지도 서비스는 건물 단위로 모델링 되어있어 모델 요청과 이를 화면에 그리는 드로우 콜(draw call)이 개별 건물 모델에 대해 필요하다. 이로 인해 발생하는 다수의 모델 요청과 드로우 콜이 central processing unit(CPU)와 graphic processing unit(GPU) 간의 전송 및 전환 과정에서 발생하는 대기 시간 증가를 야기해 3차원 지도 서비스의 성능이 감소한다. 본 논문에서는 다수의 모델 요청 및 드로우 콜로 인해 발생하는 3차원 지도 서비스의 성능 저하를 줄이기 위한 성능 개선안을 제안한다. 이를 위해, 단일 건물 모델이 아닌 여러 건물 모델을 타일로 병합한 3차원 타일 모델을 적용하여 모델 파일에 대한 요청수와 드로우 콜을 줄이고자 하였다. 추가적으로 쿼드트리(quadtree) 알고리즘을 적용하여 화면에 그릴 영역에 필요한 모델의 탐색 시간 감소를 통해 모델 파일을 불러오는 요청 시간을 줄이고자 하였다. 이는 브이월드의 3차원 지도 서비스의 성능을 향상에 기여할 것으로 예상된다.
라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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