On the road, geometric structure such as horizontal alignment, vortical alignment and crossing inclination ate important to explain characteristics of road and safety analysis. Especially, horizontal and vortical alignment are have to do with safety of covering. In existing road, for the safety analysis or alignment improvement and expansion pavement, it needs alignment factor of road. Alignment factor of road can be acquired by design drawing. But, design drawing can be not exist because of rack of facility management and national policy that centered to construction. And also, existing design drawing have a lot of differences in comparison with another existing design drawing cause of alignment improvement. In this case, for the precise analysis of alignment, 3-dimensional location information on the road centerline and acquisition of location information which related geometric structure are must to be preceded. In this study, therefore, it provide alignment factors which needed to alignment improvement and road safety analysis by acquisition of road space information and extraction of road centerline data using LiDAR data.
최근 수치사진측량은 각종 첨단 산업분야에 그 응용이 증대되고 있으며, 많은 관심과 연구가 진행되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량에 의한 도로평면선형정보체계 개발하였다 먼저 수치사진측량에서 취득된 자료들을 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로평면선형정보(BC,EC,R,IP)를 구축하는 프로그램을 개발하였고, 개발된 프로그램은 영상자료를 많이 이용하여 기존보다 시각적인 효과를 극대화할 수 있었다. 그리고 개발한 도로평면선형정보의 제원 값은 동적GPS에 의해 취득된 자료를 최소제곱법의 원리를 이용한 평면선형추출 프로그램값과 비교하면, IP값은 약 X,Y방향으로 약 2m정도 정확도가 향상되었고, 곡선반경(R)은 약 2.5m정도의 정확도향상이 있었다.
Data acquired from digital Imagery were processed via Delphi, an object-oriented programming language to develop a computer aided program, that allows us to build up the information on road horizontal alignment(BC, EC, R, IP). And the developed program could maximize the visual effects better than traditional programs, because it used many image data. Comparing with data from traditional horizontal alignment extraction programs based on the principle of least square method, the data acquired by horizontal alignment information and kinematic GPS out of the developed road information systems showed the enhanced accuracy of IP value up to about 2m in the direction of X, Y axes, where the accuracy of curve radius(R) becomes enhanced up to about 2.5 m.
도로교통 안전진단에 있어 도로의 형상분류를 통한 도로 선형 및 횡단면 데이터의 추출은 매우 중요한 작업이다. 기존의 조사원에 의한 도로안전진단은 많은 시간과 비용이 요구되는 반면 도로안전진단을 위한 다양한 정보를 제공하지 못한다는 단점이 있다. 따라서, 레이저 스캐닝 장치를 장착한 차량측량시스템을 이용, 수치사진측량시스템 기술을 활용하여 자동으로 도로형상을 분류하고, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 취득하여 처리하고, 이를 통해 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출할 수 있는 방안을 제시하고, GPS-VAN 을 이용 취득된 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 처리, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 연구를 진행하였다.
도로상에서 발생되는 교통사고의 많은 부분이 도로의 선형불량에 기인된다. 이러한 도로의 개량설계를 위하여서는 도로의 선형을 정확히 분석할 필요가 있으며, 도로의 설계도와 주요진의 좌표가 필요하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 현재 많이 연구되고 있는 인공위성 중 RTK GPS/GLONASS의 조합에 의하여 획득된 자료를 기존 설계도의 제원을 근거로 하여 위치정밀도를 비교하였다. 연구 결과 관측된 도로선형 자료는 5cm 범위 내에 포함되었으며, 이렇게 재현된 도로의 선형을 평가함으로써 인공위성을 이용한 도로의 선형정보체계를 보다 효율적이고 실용적으로 사용하기 위한 한 접근방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 평면선형과 종단선형이 겹친 복합선형 구간에서 복합선형요소와 교통사고와의 특성을 파악하기 위한 목적으로 진행되었다. 이를 위해 설계속도 및 제한속도가 100km/h인 4차로 고속도로 중 평면곡선부를 대상으로 연구를 진행하였다. 기하구조자료는 한국도로공사 "지리도형정보시스템" 자료를 이용하였고 교통사고자료는 "고속도로 교통사고 통계' 자료를 활용하였다. 분석결과, 종단곡선이 없는 경우가 종단곡선이 있는 경우보다 사고율이 높게 나타났으며, 종단곡선이 1개인 경우가 종단곡선이 2개 이상인 경우보다 사고율이 높게 나타났다. 종단곡선이 1개인 경우, 오목종단곡선(SAG) 구간이 볼록종단곡선(CREST) 구간보다 사고율이 높게 나타났으며, 평면곡선부 이전 선형이 직선부인 경우가 곡선부인 경우보다 사고율이 높게 나타났다. 특히 노면상태가 습기(강우)일 때에는 평면곡선내 오목종단곡선인 경우이거나 평면곡선방향이 좌향구간의 경우 교통사고와 관련성이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 도로의 안전성을 높이기 위해 3차원적인 복합선형 조건을 고려한 도로 선형 설계의 중요성을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.
도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
도로기하구조정보는 도로의 유지관리와 안전성 평가 등에 중요한 요소로써, 정보를 취득하려는 구간에 대한 정확한 기하구조정보를 취득하는 작업은 중요하다. 그러나, 도면이 부재하거나 선형의 결함이 발생하는 구간에서는 정확한 자료를 수집하는데 한계가 존재한다. 따라서, 이러한 구간에 도면정보를 신속하게 취득하기 위해 본 연구에서는 GPS-IMU 통합시스템이 장착된 차량에서 취득된 자료를 이용하여 도로기하구조를 측정하였다. 연구결과, 정확도의 기준이 되는 도면 값과 평면선형은 3.38%의 오차율이 나타났으며, 종단선형은 0.083의 절대값 오차가 나타났다. 따라서, 본 연구에서 도출된 결과는 도로안전점검 및 진단과 같은 도로관리업무에 활용될 목적으로 적용이 가능한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무선조정 헬리곱터 사진측량시스템을 이용하여 도로의 중심선 좌표 및 기타 도로시설물을 추출하는 새로운 방법을 제시하였다. 또한, 추출된 도로 중심선 측량에서 X방향은 -0.117m ~ 0.103m, Y축으로는 -0.014m ~ 0.009m 정도의 오차를 얻을 수 있었으며, 이는 기존의 도로 중심선 측량방법보다 나은 값으로 분석되었다. 향후, 이 시스템을 적용하여, 도로시설물의 유지관리뿐만 아니라 교통이 혼잡하고 접근하기 어려운 지역이나 소지역에서의 위치선정 및 선형설계에 필요한 DB을 구축할 수 있다고 판단된다.
최근 수치사진측량은 사진측량의 기본원리를 이용하여, 각종 첨단 산업분야에 그 응용이 증대되고 있으며, 많은 관심과 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수치사진측량에 의한 도로정보체계 개발을 하고자한다. 수치 사진측량에서 취득된 자료들을 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로평면선형정보 (BC, EC, R, IP)와 도로종단선형정보 및 도로시설물정보를 구축하는 프로그램을 개발하였고, 개발된 프로그램은 영상자료를 많이 이용하여 기존보다 시각적인 효과를 극대화 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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