교통주제도는 건설교통부와 교통개발연구원이 '국가교통DB구축사업'의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원이 항공사진을 기반으로 하여 작성한 NGIS(국가기본 수치지도)를 수정ㆍ보완하여 교통계획ㆍ투자분석 등 교통목적으로 재구축한 수치지도이다. 또한 교통부분 지리정보시스템(GIS-T)분야에서 교통정책 및 계획수립 등에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터이다. 이러한 교통주제도는 국가의 교통 정책결정과 연구분석에 활용되는 자료로 객관적이고 신뢰성 있는 데이터베이스이어야 한다. 또한 현실세계의 교통망을 모델링하여 반영한 것이므로 분석 기준년도에 대응되는 현재성과 정확성이 요구된다. 이를 위해 첫째, 조사 및 구축 지침을 통해 일관된 데이터의 생성 및 구축이 보장되어야하고 둘째, 데이터베이스를 구축함에 따라 발생할 수 있는 기하학적ㆍ논리적 오류를 파악하여야하며 셋째, 항목별 검수 방법과 절차에 대한 지침을 가지고 일관적이고 체계적인 점검을 하여야 한다. 본 연구에서는 교통주제도 데이터의 가장 기본이 되는 노드와 링크를 대상으로 항목별, 검수 절차와 방법에 대한 지침을 설정하고 일관적이고 체계적으로 데이터의 오류를 점검함으로써 교통 네트워크의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능하도록 하였다.
본 연구의 목적은 차량항법용 지도데이터 중 가장 핵심이 되는 NDRM을 구축하기위해 현행 교통주제도 데이터 모델의 전환(Migration) 방안을 제시하고 데이터 모델을 설계 구축하는 것이다. 본 연구를 통해 제시된 교통 주제도의 데이터 모델은 공공부분에서 구축된 교통목적의 범용 도로망을 이용하여 경로안내 서비스에 활용 가능한 데이터의 제공이 가능하고, 보다 효율적이고 경제적으로 항법 서비스용 맵을 생성할 수 있음을 확인할 수 있다.
To enable the efficient operation of ITS, it is necessary to collect location data for vehicles on the road. In the case of futuristic transportation systems like ubiquitous transportation and smart highway, a method of data collection that is advanced enough to incorporate road lane recognition is required. To meet this requirement, technology based on radio frequency identification (RFID) has been researched. However, RFID may fail to yield accurate location information during high-speed driving because of the time required for communication between the tag and the reader. Moreover, installing tags across all roads necessarily incurs an enormous cost. One cost-saving alternative currently being researched is to utilize GNSS (global navigation satellite system) carrierbased location information where available. For lane recognition using GNSS, a precise digital map for determining vehicle position by lane is needed in addition to the carrier-based GNSS location data. A "precise digital map" is a map containing the location information of each road lane to enable lane recognition. At present, precise digital maps are being created for lane recognition experiments by measuring the lanes in the test area. However, such work is being carried out through comparison with vehicle driving information, without definitions being established for detailed performance specifications. Therefore, this study analyzes the performance requirements of a precise digital map capable of lane recognition based on the accuracy of GNSS location information and the accuracy of the precise digital map. To analyze the performance of the precise digital map, simulations are carried out. The results show that to have high performance of this system, we need under 0.5m accuracy of the precise digital map.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
Park, Suyeul;Kim, Younggun;Choi, Yungjun;Kim, Seok
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1100-1105
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2022
Denoising, registering, and detecting changes of 3D digital map are generally conducted by skilled technicians, which leads to inefficiency and the intervention of individual judgment. The manual post-processing for analyzing 3D point cloud data of construction sites requires a long time and sufficient resources. This study develops automation technology for analyzing 3D point cloud data for construction sites. Scanned data are automatically denoised, and the denoised data are stored in a specific storage. The stored data set is automatically registrated when the data set to be registrated is prepared. In addition, regions with non-homogeneous densities will be converted into homogeneous data. The change detection function is developed to automatically analyze the degree of terrain change occurred between time series data.
본 연구는 기존에 정의된 LDM(Local Dynamic Map)에 동적지도 정보 제공 기능을 확장한 차량LDM(V-LDM) 기술의 설계 및 개발, 성능 검증을 목적으로 한다. 이를 위해 LDM과 동적지도 정보 제공 관련 국제표준 및 관련 기술을 참고하여 차량LDM 시스템 구성을 설계하였다. 또한 자율주행을 위한 차로 수준의 정보를 갖는 정밀전자지도의 기본 구성을 제안하였고, 차량 전방의 주행 환경 정보(정적+동적 정보) 전달을 위한 메시지인 Dynamic Map (DM) 프로토콜의 기본 구조를 정의하였다. 경부고속도로의 기본구간을 대상으로 제안된 정밀전자지도와 DM프로토콜 전달 기능의 성능을 검증한 결과, 데이터 크기와 처리 수행 시간 모두 전방거리에 선형적으로 비례함을 확인하였고, 10Hz의 갱신 주기를 갖기 위해 전방 최대 250m에 해당하는 정보를 제공하는 것을 적절한 대안으로 제시하였다.
건설교통부는 국가지리정보체계구축사업(NGIS)의 일환으로 수치지형도 제작사업을 1998년 말까지 완료할 예정이며, 특히 1:1,000 수치지형도는 지방자치단체의 GIS 기본도로 사용될 예정이다. 그러나 1:1,000 수치지형도에는 많은 지방정부들의 행정업무에 필요한 지적이나 도시계획과 같은 무형의 정보들은 포함되어 있지 않다. GIS사업의 활성화를 위해 지적도의 전산화 작업이 시급한 실정이다. 본 연구는 수치지형도와 지적의 불부합 원인을 분석하고, 정확도가 다른 두 데이타를 일치시키는 GIS의 기술적 방법들을 검토하고 서울시를 예로하여 도시계획관련부서의 지적데이타에 대한 수요를 분석하여 수치지형도와 중첩하여 활용할 수 있는 지적도 도형자료의 구축지침을 제시하였다. 그리고 제작지침 제시를 위해 서울시 중구 황학동, 신당동, 그리고 종로구 승인동 일부지역에 대한 편집지적 데이터를 구축하였다.
1995년 국가GIS사업이 추진된 이래 수치지형도를 활용한 GIS 구축사업이 활발하게 진행되고 있으나, 수치지형도의 기하학적 결점 및 위상관계가 정립되어 있지 않아서 GIS 구축 시 바로 활용할 수 없는 실정이다. GIS 선진국에서는 속성 자료와 공간 자료간의 위상이 정립된 자료를 GIS 사용자들에게 제공해주고 있는데, 이 자료를 프레임워크 자료(Framework Data) 즉, 기본지리정보라 하며 공간정보의 가장 핵심적이고 기본이 되는 자료로 활용하고 있다. 본 연구에서는 국가 공간정보의 기본도가 되는 국가기본지리정보의 범위와 정의를 설정하였으며, 기본지리정보 중 도시기반정보구축에 있어 가장 핵심이 되고 기준이 되는 교통/도로 기본지리정보 구축과 품질관리 방안에 관한 연구를 수행하였다.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
도로건설은 생물서식지를 단절시키고 고립시키는 등 생태환경 훼손이 우려되고 있으며, 도로건설에 따른 환경영향을 최소화하고 생물서식환경을 보존하기 위한 종합적인 평가기법의 개발 및 적용에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자연생태계의 자연성뿐만 아니라 동물이 서식하는 생태계의 기능을 고려한 보전가치평가기법을 적용하여 이를 도면화 할 수 있는 서식처평가지도를 개발하고자 하였다. 서식처보전가치평가에 적용한 평가 항목은 크게 자연성, 희귀성, 기능성 항목의 3가지 항목으로 선정하였으며 이에 따른 세부평가항목을 구성하였다. GIS를 이용하여 평가기준에 따라 중요도에 대한 수치지도를 작성하였다. 연구결과 나타난 수치지도는 단순히 동물과 식물의 종 조성이나 분포에만 한정된 것이 아니라 서식처 보전을 위한 종합적인 생태계 평가기법이 가능함을 보여주었고, 이를 통하여 생태계 파괴 및 생물 서식처 단절을 최소화 한 환경친화적인 도로건설에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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