• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.391-399
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• 2020

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 있으며, 국내의 경우에는 국토지리정보원에서 자율주행차를 위한 정밀한 도로지도를 제작 및 공급하고 있다. 이에 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 정밀도로지도의 정위치 및 구조화 편집 과정에서 발생하는 오류를 체계적으로 유형화 하였다. 또한 각 상황에 맞는 오류 탐색 과정 및 해결방안을 제시하여 신속하게 정밀도로지도의 오류를 수정할 수 있는 연구를 수행하였으며 크게 도형무결성, 공간관계, 참조관계에 대하여 오류항목을 대분류하고 이에 대한 세부적인 검사방법을 도출하였다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국보육학회지
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• 제17권4호
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• pp.187-208
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• 2017

본 연구는 인천광역시에 소재한 유치원과 어린이집에 근무 중인 유아교사 60명을 대상으로 Novak과 Gowin(1984)이 고안한 개념도를 사용하여 유아교사가 지닌 유아역사교육에 대한 내용지식 및 그 지식수준을 알아보기 위해 수행되었다. 구체적으로, 연구자는 유아교사와의 소그룹 면담을 실시하여 유아역사교육에 대한 개념도를 작성하도록 요청하고 이를 분석하였다. 이를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교사들에 의해 사용되어진 유아역사교육의 상위개념의 범주는 11개로 확인되었으며, 그 가운데, 교사들이 가장 많이 사용한 상위개념은 '생활양식', 그 뒤를 이어 '문화/예술', 위인'의 순서로 조사되었다. 둘째, 특정 상위개념에 포함된 종속개념 수의 평균을 알아본 결과, '생활양식'이 가장 많은 종속개념을 가지고 있으며, 그 다음으로 문화/예술, 활동방법의 순으로 나타났다. 이러한 결과는 유아교사가 알고 있는 유아역사교육 내용 가운데 '생활양식'에 대한 지식의 폭이 가장 넓다는 것을 의미하며, 교수-학습 방법의 지식 폭도 상대적으로 넓은 것으로 확인된다. 하지만 위인의 경우는 상위개념에서 빈번하게 확인되었으나 종속개념에서는 그렇지 않아, 그 지식의 폭이 좁은 것으로 확인된다. 학자들은 교사의 교과내용에 대한 관심과 지식이 높을수록 다양한 교수 방법을 활용하여 확장, 분화하여 가르칠 수 있다고 설명한다. 따라서 유아역사교육에 대해서도 교사의 지식이 깊고 체계화되어야 하며 이를 위한 교사 재교육 등의 노력이 필요하다 하겠다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-116
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• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.133-145
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• 2019

우리나라 미래 핵심과제 중 하나인 자율주행자동차를 지원하는 정밀도로지도에 대한 구축과 연구가 민간, 국가 차원에서 빠른 실용화를 목표로 적극적으로 추진되고 있다. 이러한 상황에서 정밀도로지도의 변화정보의 최신성 확보 및 갱신에 대한 방법이 핵심과제로 부각되고 있다. 따라서 이 연구에서는 정밀도로지도의 효율적인 갱신체계 정립 방안을 마련하기 위하여 도로의 종류, 도로변화의 원인과 연간 변화율 등의 현황과 정밀도로지도 관련 시스템과 정밀도로지도 갱신체계 구축을 위한 고려사항을 분석하였다. 이러한 현황분석을 토대로 정밀도로지도의 전각문자, 내용, 지역 등을 고려하여 도로변화 정보의 수집 탐지 방법과 정밀도로지도의 갱신체계를 단기적 방안과 중장기적 방안으로 제시하였다. 현재는 기술적, 시스템적 제한으로 인해 단기적 갱신체계를 적용해야 할 것으로 판단되었으며 향후에는 기술개발과 업무협조 체계 구축 등 시스템적 개선을 통해 중장기 갱신체계 방안을 조속히 도입해 효율적이고 실시간적인 정밀도로지도 갱신체계를 구축해야 할 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.375-382
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• 2020

세계적으로 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 자율주행차에 대한 관심이 증대되고 있으나 최근 보행자사고, 차대차사고 등 안전 확보 등의 이슈로 이에 대한 기술적인 모델로서 차선, 노면표시 등 도로정보와 신호등, 교통표지판 등 시설물 정보가 포함된 3차원 정밀도로지도(HD Map: High Definition Map) 수요가 높아지고 있다. 하지만, 수요에 따른 일부 보완점들이 계속적으로 제기되고 있어, 정밀도로지도를 활용하는 기관·기업들의 의견을 수렴하고 그에 따른 정밀도로지도의 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토지리정보원에서 주최하고 공간정보산업진흥원에서 주관했던 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 결과를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하고, 그에 따라 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하였으며 그 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과 참가자들이 가장 많이 사용한 레이어별 코드는 평면교차로 등이며, 가장 높은 사용률을 보여주는 코드는 안전표지로 나타났다. 또한 부속구간 및 높이 장애물의 사용률은 각각 16.67%, 8.88%로 낮은 비율을 보여주었다. 이번 연구로 향후 정밀도로지도의 활용을 위해서 지속적으로 수요처의 의견을 수렴하여 수요처에서 실제로 필요한 레이어와 이에 대한 데이터 모델을 개선하는 연구가 필요할 것으로 예상된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1373-1378
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• 2006

대용량의 네트워크 인프라가 확대되고, 네트워크를 통한 DV, HD 급의 고화질 비디오 전송이 보편화 되면서, 고화질의 비디오에 몰입감, 현실감을 증진시키기 위한 스테레오 HD 비디오 전송이 가능하게 되었다. 본 논문은 IP 네트워크를 통해서 스테레오 HD 비디오 전송을 가능하게 해주는 소프트웨어 기반의 HD 비디오 전송 시스템에서 효과적으로 몰입감과 입체감을 제공하기 위해 충족되어야 하는 좌우 영상의 동기화에 필요한 요소들을 다룬다. 제안된 동기화 기법은 수신 측에서 최종적으로 동기화된 좌우 영상을 통해 스테레오 HD 비디오를 얻기 위해서 좌우 카메라로부터 영상의 획득 시, 획득된 영상의 네트워크 전송 시, 또 수신된 영상의 재생 시 좌우 영상의 동기화한다. 결과적으로 동기화 된 좌우 영상을 통하여 몰입감과 현실감을 가지는 스트레오 HD 비디오를 실시간으로 감상할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.136-147
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• 2021

현재 자율주행 관련 기술은 주행의 정도를 적용하여 단계별로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 움직이는 도로에 대한 운영 관리 기술도 자율주행 기술에 발맞춰 발전해야 하는 것은 필수적이다. 그러나 현재 도로 운영 관리의 경우 2차원 정보만을 사용하여 관리되고 있어 차로 및 시설물 정보관리, 유지 보수의 체계화된 운영 관리에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 현재 2차원 공간데이터를 기반으로 관리하고 있는 차로 및 시설물 운영 관리 시스템을 정밀도로 지도 데이터와 실시간 빅 데이터 처리가 가능한 융합 형태의 데이터베이스를 설계하여 3차원 공간정보 기반의 운영 관리가 가능한 운영 관리 시스템 아키텍처 구성 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 정밀도로 지도를 기반으로 한 운영 관리 시스템을 구축하여 차로 및 시설물 유지관리에 사용할 경우 시설물을 시각화하여 관리할 수 있으며, 다중 사용자의 데이터 편집 및 분석이 가능하고, 다양한 GIS S/W와 연동이 가능하며, 보안 및 백업·복구 등의 기능이 강화되어 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 판단된다.