본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
지능형교통정보시스템에 있어서 적절한 교통량 분산을 통한 교통망의 제어 및 정확한 주행정보의 제공을 위해 현재의 교통상황 또는 링크통행정보를 정확히 판단하고 평가할 수 있는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 퍼지추론시스템을 적용하여 보다 합리적으로 링크통행속도를 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세 가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 선정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 링크통행속도의 예측을 위한 적절한 퍼지규칙을 선정하였다. 본 논문에서는 실제 주행실험을 통해 얻은 차량의 GPS정보만을 사용하였다. 취득한 GPS정보 중에서 신뢰도가 높은 데이터만을 선택하여 도로통행속도를 계산하였고 퍼지추론의 과정을 통해 링크주행속도를 예측하였다.
GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.
최근 위성항법장치를 활용한 GPS(Global Positioning System)를 통해 위성에서 보내는 위치정보를 이용하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 이뤄지고 있다. 하지만 위성신호의 특성상 고층 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역에서는 반사, 굴절로 인해 오차를 가진 위치정보를 얻게 된다. 본 연구과제는 GPS 위치신호 오차를 보정하기 위해 사용자의 이동방향 정보의 방향벡터를 계산하여 분산된 위치좌표를 방향벡터 위로 보정하는 후처리 알고리즘을 제안하고자 한다. 도심지역에서의 차량주행 실험을 통하여 기존 GPS 보다 평균 11.1m(43%)의 정확도 향상을 통하여 제안한 후처리 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
첨단교통관리시스템, 첨단교통정보시스템, 첨단대중교통시스템, 첨단화물운송시스템, 첨단차량 및 도로시스템으로 구성된 한국형 ITS는 적절히 설계, 전개, 운용된다면, 교통체증, 연료, 비용, 공해, 사고 등의 감소와 함께 운전자의 수행도 및 효율성의 향상을 꾀할 수 있다. 그러나, 이러한 목적을 달성하기 위해서는 운전자 및 조작자의 새로운 기술과 시스템들에 대한 중요성 및 시스템의 통합이 중요한 요건으로 작용되며, 인간공학은 이러한 과정에 있어 운전자 및 시스템조작자의 물리적, 인지적 한계를 규명하고 이를 시스템 설계에 반영하는 설계 가이드라인 작성에서 실제 평가까지의 과정에 중요한 역할을 하고 있다. 즉, TMC, AVHS 등의 시스템과 함께 주요한 차내 정보시스템인 항법장치, HUD, RDS-TMC등에 걸쳐 널리 적용되고 있으며, 인간공학은 각각의 시스템뿐만 아닌 전체 ITS의 성공적인 시장성 확보와 전개에도 중요한 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되고 있다. 또한, ISO TC 204 등에 의해 수용되고 있는 인간공학 표준화작업은 장차 ITS의 국제시장 진출 및 산업화를 위한 중요한 문제로 대두되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 국내외 TS에서의 이간공학 적용 및 표준화 동향을 제시함으로써, 한국형 ITS의 인간공학 적용 및 표준화 연구를 위한 기반적인 내용의 제공과 함께, 국내의 연구 및 표준화 작업을 위한 방안을 제시한다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^2)$을 선형인 O(n)으로 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 모든 노드를 방문하여 최소 경로 길이를 계산한다. 따라서 "노드 수 -1"회를 수행하야 하기 때문에 복잡한 도로로 구성된 도시에서 실시간으로 최단경로 정보를 제공할 수 없는 경우도 발생한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프를 트리로, 출발 노드를 근 노드로 치환하여 트리의 각 레벨에 해당하는 외부근방 (Out-Neighbourhood) 노드 집합을 구성하고, 외부근방간과 외부근방 내부의 최소 경로 길이를 계산하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 양방향과 일방통행로로 구성된 복잡한 2개 그래프에 대해 알고리즘을 적용한 결과 Dijkstra 알고리즘과 동일하게 모든 노드의 최소 경로 길이를 얻는데 성공하였다. 또한, 알고리즘 수행속도를 "노드 수 -1"회에서 "레벨 수 -1"회로 약 4배 정도 단축시키는 효과를 얻었다. 제안된 알고리즘을 GPS 실시간 시스템에 적용하여 러시아워나 차량 사고로 인한 병목현상이 발생하였을 때, 최단 경로 우회 도로 정보를 실시간으로 제공할 수 있다면 운전자의 만족도를 크기 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 기술개발 자체의 효과성을 개발된 기술의 시장성, 확대 보급가능성, 민간분야의 기술 로드맵과의 관계성을 도출하는 것으로 실제로 업계에서 다양한 인맥과 프로젝트의 경험을 가지고 있는 자에 의한 심층인터뷰를 근거로 한 정성적 판단과 시장조사를 통한 정량적 판단을 결합하여 멀티센서의 기술개발의 가치를 평가하는 후속 조치에 해당되는 연구이다. 직접적 측면의 산업적 파급효과는 2006년에는 시범적인 수준에서 적용된 사례를 중심으로 정리해 본 결과, 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 전문화된 기업의 경우 각자의 강점에 기반을 두어 멀티센서의 적용시장을 바라보고 있다는 점이다. 모든 소프트웨어의 생산을 서버 부분부터 웹 버전, 모바일 버전까지 모두 보유하고 있는 벡터 부분의 GIS 수준과는 달리 위성영상 및 멀티센서 분야의 소프트웨어는 대용량으로 인한 한계로, 서버중심, 웹 중심의 개발이 이루어지고 있으나 모바일 분야까지 확장되지는 않고, 차량항법장치와의 연계를 통한 확장을 꾀하는 수준이라고 요약할 수 있다. 둘째, 전문기업이 아닌 대기업의 시장분석 및 전략에 관한 부분을 요약하자면, 멀티센서와 직접적인 연관을 갖는 회사는 많지 않으나 대체로 U-city 사업 발굴 시 멀티센서가 융합기술이 요소기술로서 기여할 수 있을 것이라는 기대는 하고 있으며, 규모도 1,000억 원 대를 상회할 것으로 바라보고 있다. 셋째, 멀티센서 개발기술의 상용화 및 산업화를 위한 제거 요소 및 감소 요소, 증가 요소 및 새로이 만들어야 할 요소 등을 다차원 전략으로 제시하였으나, 전략을 구사할 기관이 산재되어 있어 제도적 차원의 뒷받침이 기술개발과 더불어 진행되어야 한다는 결론에 이르게 된다. 넷째, 개발된 4개의 기술에 대하여 KVA에서 산출한 기업평가 방식을 변형하여 적용하였는데, 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.
This article describes the Autonomous Vehicle #1 (A1), which won the 2010 Autonomous Vehicle Competition (AVC) organized by Hyundai Kia automotive group. The A1 was developed for high speed and stable driving without human intervention. The autonomous system of A1 was developed based on in-vehicle networks, electronic control units, and embedded software. Novel environment perception and navigation algorithm were evaluated and validated through the AVC. In this paper, we presented the system and software architecture of A1.
The vehicle navigation system is developed for helping driver to retrieve driving information more easily and lastly. Navigation System informs driver many pieces of driving information - roadway structure and system, on-line traffic condition, the position of vehicle, route guidance, destination and other infor- mation service. As the style of information is diverse and the amount of information is large, driver may have mental and visual overload. The display of information can disturb the driver's attention and this can cause accidents. This state is caused by the defect of human-machine interactions. When the navigation system is designed, human factors - cognitive, judgment, operating -must be considered. The display style must be designed simply and easily, not to be obstacle of human - machine interface. In this study, outside- in view display style and inside-out view display style are compared each other. Tow factors are measured. One is cognitive factor-time of cognition on information that is displayed by screen display, cognition error rate. The other is image of screen display - subject's feeling about several styles of display, degree of subject's preference. The prototype of roadway is four kinds -Cross, T-cross and O-cross. Roadway display for test is taken from paper maps. Traffic condition display style, vehicle position display style and route guidance display style are taken from current display style. Traffic condition display style is symbol. vehicle position display style and route guidance display style are described as color and symbol. The test on screen display is implemented doing given tasks. Then the test is analyzed statistically. The result of test analysis gives the guideline to the designer for the map display of the vehicle navigation system.
안전성을 최우선시 해야 하는 자동차 환경에서 관심지 (POI, Point-Of-Interest) 도메인을 대상으로 하는 대용량 고려 단어 인식 시스템은 최적의 인간-기계 상호접속(HMI, Human-Machine Interface) 기술을 요구하고 있다. 하지만, 매우 제한된 연산처리 능력과 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서 10만 단어 이상을 일반적인 음성인식 방식으로 처리하기는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 텔레매틱스 단말기의 관심지 인식을 위하여 다단계 구조의 대용량 고립단어 인식 시스템을 제안하였다. 이 관심지 인식 시스템의 성능향상을 위해 음소별 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용한 음소 인식기와 음소별 거리 행렬(PDM, Phoneme-distance Matric) 레빈쉬타인(Levenshtein) 거리를 제안하였다. 제안한 방법은 낮은 처리속도와 적은 양의 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서도 대용량 고립단어에 대하여 우수한 인식 성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 다단계 인식 시스템을 사용하였을 경우 실내에서 최대 94.8%, 자동차환경에서는 최대 92.4%의 인식 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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