자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
현재 군에서는 전 평시 군사작전시 원활한 군수지원보장을 위한 실시간 도로정보 획득의 중요성이 대두되어 이에 따른 개선방향을 모색하고 있다. 본 연구의 목적은 최소한의 비용으로 군에서 활용 가능한 도로정보 획득방안에 대해서 제시하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 우선 군에서 요구하는 도로정보 유형과 군과 유관기관간 네트워크 공유시 제한사항을 확인한 후 유관기관별(건교부, 도로공사, 서울시, 건설기술연구원, 경찰청) ITS 장비 운영 및 타 기관과 도로정보 네트워크 공유실태를 분석하였다. 그리고 이를 토대로 가장 효율적인 군과 유관기관간 공간적, 내용적 ITS 연계범위를 설정하고, 군과 유관기관 ITS 연계체계를 구성하였다. 그리하여 민 관에 의해 운용되는 ITS(Intelligent Transportation System) 정보자산을 군에서 공유하여 전 평시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 군과 유관기관 네트워크 공유시 제한사항에 대한 극복방안에 대해서도 간략하게 제시하였다. 하지만 이 논문에서 제시된 방안이 매우 제한되기 때문에 보다 더 깊이 있는 연구를 통해 제한사항에 대한 극복대책을 강구하여야 된다고 사료된다.
정적 사용자에 한정되었던 Network RTK 서비스는, 최근 차량 사용자와 같은 동적 사용자를 위한 고 정확도 항법에 대한 요구 증가로 동적 사용자에 대한 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 동적 사용자는 위치 이동에 따라 보정정보가 생성되는 기준국 조합이 변경될 가능성이 있으며, 사용자의 균일한 정확도 유지를 위해서 Compact Network RTK 보정정보는 기준국 조합에 상관없이 일관성을 유지해야 한다. 따라서 본 논문에서는 기준국에서 수행 가능한 네트워크 간 미지정수 수준 조정 방법을 제안하고, 이론적 수식전개를 통해 설명하였다. 전국 단위의 가상의 다중 네트워크를 설정하여 미지정수 수준 조정 방법에 대한 성능 검증을 수행하였으며, 사용자 이동에 따른 네트워크 변경 상황을 가정하고, 사용자 위치의 보정정보를 미지정수 수준 조정 여부에 대해 비교 분석하였다. 또한, 두 네트워크 경계 지점에 있는 사용자에 대해 GPS 실측 데이터를 활용하여 사용자 성능을 예측하였다. 그 결과, 미지정수 수준 전 수 cycle에 해당하는 두 네트워크 간 보정정보 불연속이 0.25 cycle 이내로 감소하였으며, 미지정수 수준 전, 2DRMS 40~50cm에 달했던 수평오차가 사용자는 네트워크 변경에 상관없이 수평 정확도 8 cm (2DRMS) 이내의 일관된 위치 정확도의 연속적인 획득이 가능하였다.
최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.
최근 스마트폰을 비롯한 각종 IT 장치의 도입과 차량항법시스템의 보편화로 인하여 위치기반 공간정보 서비스의 활용이 활발해 짐에 따라, 공간정보 사용자가 요구하는 품질의 수준이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료를 통합함으로써 정밀한 3차원 공간정보 구축하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 실험지역에서 관측한 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료 간의 편차경향을 분석하였고 각 데이터의 편차경향이 일관되지 못한걸 확인하였다. 편차 보정 모델 결정을 위해 GPS/INS 처리결과에 포함되어 있는 외부표정정보를 직접 수정하는 방법을 선택하였고 보정모델이 사용하는 기준인 보정용 기준점 좌표의 취득방법을 분류하여 각각의 장단점을 분석하였다. 항공사진 프로젝트에서 취득한 기준점 정보를 사용하여 지상 MMS 측정자료를 보정하는 방법을 통해 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하는 편차를 소거하였을 뿐만 아니라 항공측량자료와 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하던 편차도 대부분 소거된 것을 확인할 수 있었다.
현재 민간 항공기의 기술 수준은 일반인들, 그리고 비행기의 선구자인 라이트 형제조차 상상하지 못할 만큼 발전되어 있다. 초기 조종사들과 달리 오늘 날의 조종사들은 항법사, 통신사, flight engineer 등 3명을 대신한 Flight Control Computer(FCC)등의 computer 탑재 장비들을 이용하여 안전하게 운항, 착륙할 수 있다. 그러나 불행하게도 이러한 최첨단의 항공기에서도 사고가 발생하고 있으며 대부분의 원인은 인간의 실수에서 기인한다. 조종사가 치명적인 실수를 하게 되는 이유 중의 하나는 복잡한 logic으로 운영되는 탑재 computer 장비와 아직도 완벽히 통제할 수 없는 기상 현상 때문이다. 항공기가 첨단화될수록 더 복잡한 절차의 운항이나 혹독한 기상에서 운항이 가능하지만 이와 비례하여 안전 운항에 대한 최종적인 의무를 부여받은 조종사들의 부담은 커져갈 수밖에 없는 것이 현실이다. 그러나 현재 우리나라의 과실이론은 현실적으로 빈번히 발생되고 있는 차량 사고나 의료 사고에 맞추어 발전하였기에 다양한 원천에서 발생하는 크고 작은 위협 환경을 갖고 있는 첨단의 항공 분야의 과실이론과 간극이 있다고 할 수 있다. 허용된 위험 이론을 고려해볼 때 현재 운항되고 있는 고속철이나 우주선은 이미 운용하는 인간의 능력을 초과하여 운행되고 있기에 첨단 분야에 적합한 과실이론이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 2007년 항소심 판결이 난 자동 조종 장치(autopilot)와 조종사 그리고 불상의 원인들이 복합적으로 작용하여 발생한 JAL 706 항공 판례를 중심으로 일본 항공 판례 및 우리 항공판례를 비교 검토하고 기존의 과실 이론을 비교하여 항공 사고에 적합한 과실이론을 제시하고자 한다. 우리 나라도 항공사고 특성의 하나인 복합성을 고려하여 사고 조사나 판결에서도 사고와 직접적으로 연결되지 않는 사항에 대하여 주의의무 위반 관계를 과감히 배제하는 것이 필요하다. 모든 구체적 사건을 포섭할 수 있는 완벽한 형법 이론이 존재하지 않지만 상당인과관계설은 구체적 사건에서 판단자의 평가 여하에 따라 서로 다른 결론에 도달할 수 있고 항공기는 때때로 조종사가 통제할 수 있는 영역을 넘어서 운항되는 고속화된 교통수단이고 인간과 computer 그리고 기상이 interface되어 운항되기에 일반적 교통사고의 이해를 적용하기에는 무리가 따르기에 우리나라의 항공사고에서 객관적 귀속의 척도 사용을 고려할 때가 되었다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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