• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.267-279
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• 2023

이 논문은 우리나라 대외 무역 및 곡물 수입 안정화 정책 수립에 있어서 중요한 역할을 하는 중국의 곡물 수출입 관련 법 제도를 분석하고자 한다. 본 연구의 결과로는 「대외무역법」에 근거한 중국의 대외무역제도는 대외무역관리기관에 대한 권한 위임의 범위와 책임이 명확하지 않은 것이 특징이다. 우리나라는 「대외무역법」과 그 시행령 및 관리규정에서 대외무역관리의 권한 위임에 대한 범위와 책임을 명확히 규정하고 있지만, 중국의 개정 「대외무역법」에서는 대외무역관리에 대한 권한 위임이 명확하게 명시되지 않아 지방정부나 기타 행정기관의 자의적 판단에 의한 개입의 여지가 있다. 전반적으로 중국의 곡물 수출입 관련 법 제도는 WTO 규정에 부합하는 제도적 틀을 갖추고 있는 것으로 평가된다. 하지만 법률 또는 법규의 모호성과 제도의 운영과정에서 나타나는 불합리성과 투명하지 않은 절차 등은 유의해야 하는 항목으로 여겨진다. 따라서, 향후 중국과의 교역 과정에서의 발생할 수 있는 불합리한 상황에 대한 사전 예방 중요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

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.