차량에 탑재된 내비게이션의 대부분은 복잡한 구조의 PSF(Physical Storage Format) 파일 기반으로 개발되어 점증적 맵 갱신을 지원하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 차세대 내비게이션 방법의 하나로서 DB 기반의 내비게이션 기술이 주목받고 있다. 점진적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션 구현에 있어 지속적인 맵 데이터 갱신으로 인한 데이터 단편화현상으로 데이터 접근 비용이 증가할 수 있어 검색 성능의 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 점증적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상 방법의 하나로 데이터 단편화 방지 기법을 제시하고 실제 구현을 통하여 성능 향상 효과가 있음을 검증하였다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
내비게이션 시스템에서 목적지를 찾기 위하여 목적지의 이름, 분류, 주소, 전화번호 등의 정보를 이용하게 되는데 대부분의 사용자들은 이들 중에서 목적지의 이름을 사용한다. 그런데 사용자들은 공급사에서 제공하는 POI DB에 등재된 이름을 정확히 알지 못할 뿐만 아니라 편의상 축약된 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭 등으로 POI 검색을 시도하므로 검색이 실패하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 내비게이션 시스템에서 이름으로 검색 할 때 검색 성공률을 제고할 수 있는 이형태 DB 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원 DB의 POI 명과 연결되는 이형태를 생성하여 DB화한다. 우리는 이형태의 생성을 위하여 약 650,000 개의 개체를 가지고 있는 원 DB의 POI 명으로부터 모은 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 7 가지로 분류하였다 분류한 유형을 토대로 일정한 패턴이 존재하여 자동화가 가능한 유형들에 대하여 577개의 규칙을 만들어 자동으로 이형태를 구축하였다. 규칙으로 만들기가 어렵거나 빈도수가 적은 개체들에 대해서는 수동으로 이형태를 구축하였다. 생성된 비율은 전체 POI DB의 35.8%에 해당하며 구축한 이형태 DB를 사용한 검색 성공률은 89%이었다.
도로절토사면유지관리시스템은 국도를 따라 위치한 절토사면의 붕괴를 예방하고자 고안된 체계적인 유지관리시스템을 말한다. 안전한 도로 관리를 추구하기 위한 시스템을 수행할 목적으로 한국건설기술연구원은 2006년부터 전국 모든 절토사면에 대한 현황 파악 및 데이터베이스를 구축해 오고 있다. IT 기술 응용의 일환으로 GIS기술과 내비게이션 기술을 이용하여 절토사면관리시스템(SLOPE-Navi.)을 개발하였다. 내비게이션 절토사면 데이터관리시스템을 통하여 이전에 구축된 자료에 대한 점검 및 검증을 수행하여, 28,707개의 절토사면 기초조사 자료 및 정밀조사 자료를 내비게이션 지도 내에 수록하였다. 내비게이션 절토사면 데이터 관리시스템은 체계적이고 효율적인 절토사면 DB 관리 및 운용으로 붕괴 사고 예방 및 대책 수립을 위한 현장관리시스템으로 활용성이 클 것으로 판단된다.
e-내비게이션은 유엔 산하 국제해사기구(IMO)가 2020년 국제적인 시행을 목표로 도입한 차세대 해양안전 종합관리시스템이다. 각종 해상 운항정보를 디지털화 해 선박 운항자에게 실시간 맞춤형 정보를 제공해 준다. 육상에서 차량용 내비게이션처럼 선박을 운항하는 데 운항항로, 날씨, 돌발 변수 등을 제공하면서 선박 사고를 줄이는 역할을 한다. 크루즈와 같은 큰 선박부터 작은 낚시용 선박에서도 이용이 가능하다. 해수부는 2020년 이후 약 1,000조원의 시장이 열릴 것으로 내다보고 있다. 진입 장벽이 높은 해상장비 시장에 우리나라도 ICT 강점을 바탕으로 디지털로 변화하는 이 시장에 주도권을 잡기 위해 노력중이다. 이를 위하여 e-내비게이션 분야의 미국 특허정보를 확보하여 DB화 하고, DB에서 제공하는 특허적 행위(M&A, 특허 매입, 신규 R&D 등)를 중심으로 하는 미래기술예측 분석틀을 활용하여 유망기술을 발굴하고자 한다. 미래기술예측 분석틀은 미래기술예측의 3대 주제를 (1) 미래 기술의 대상과 범위, (2) 미래 기술의 주인과 수혜자, (3) 미래 기술로의 투자 시점으로 설정하고, 3~10년까지의 근미래(Near Future Only), 측정 및 검증 가능한 미래(Data Oriented), 미래를 만드는 힘 있는 주체에게만(Activity Oriented) 집중하여 분석을 시도하고자 한다.
차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.
도서관리시스템에 RFID를 활용하면 도서의 대출 반납이 자동화되는 등 많은 이점이 있다. 하지만 이를 이용하더라도 도서의 정확한 위치를 파악하는 것은 어려운데, 본 연구팀은 R-LIM2의 개발을 통해 도서의 위치파악 기능을 제공한 바 있다. 본 논문에서는 색인된 도서의 위치까지 안내하여 주는 내비게이션 모듈과, 도서위치를 담고 있는 DB를 보다 손쉽게 구축할 수 있는 모듈을 개발하여 기존 R-LIM2 시스템의 기능을 향상시키고자 하였다.
내비게이션은 차량 운전자에게 경로탐색과 길안내 서비스의 제공을 기본으로 한다. 그러나 현재의 경로탐색에서는 운전자의 안전을 지키기 위해 다양한 도로 상황을 고려하지 않고, 안전운전 DB만을 이용하여 최단경로를 찾는 서비스만을 제공하고 있다. 따라서 안전운전을 위해서는 단순한 최단경로 검색 서비스를 벗어나, 위험지역이나 위험시간대를 고려한 경로탐색이 필요하다. 본 논문에서는 A* 알고리즘을 이용하여 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 방법을 제안한다. 이 경로탐색에서 탐색노드의 경로 적합 도를 측정할 때 위험지역 종류별로 서로 다른 휴리스틱 가중치를 적용하였다. 특히 경로 탐색에서 회피할 위험지역으로는 사고가 자주 발생하는 사고 다발구간, 어린이 보호구역, 교차로지역, 그리고 위험시간대를 고려하여 동적으로 위험지역별 가중치를 부여하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 GPS가 기본 탑재된 스마트폰이 활성화된 이후 대량의 GPS 궤적 데이터를 전자지도에 매칭하여 분석하는 요구가 대두되고 있다. 그러나 기존에 연구된 맵매칭 기법은 주로 내비게이션용 알고리즘으로 대량의 GPS궤적을 서버에서 분석하기에는 속도 및 시스템 성능의 이슈가 있다. 본 연구는 대표적인 분산 NoSQL DB인 하듐 에코시스템의 HBase를 이용한 맵매칭 시스템에 대한 연구이다. 맵매칭을 위한 전자지도를 HBase탑재하기 위한 테이블 사양을 정의하였고, HBase와 연동하여 분석하는 맵매칭 알고리즘을 제시하고 Java로 구현하여 분석하였다. 이를 통해 대량의 GPS궤적을 NoSQL 기반 방법론을 통하여 효율적으로 빅데이터를 분석하였다.
GPIR(GPS Position Information Revision) 시스템은 기존 GPS의 사진촬영 위치와 사진기와 피사체 사이의 각도 데이터, 건물의 위치정보를 포함하고 있는 DB를 활용하여 GPS의 고유 오차범위를 최소화 시켜, GPS를 통한 위치안내 서비스, 내비게이션을 통한 길안내 서비스를 기존 보다 정확한 위치정보를 아려주는 신개념 GPS 시스템이다. GPIR 시스템은 G-File에 저장되어 있는 GPS 정보를 통해 사진 촬영 위치를 파악하게 되며, 위치 정보와 사진 촬영 방향각을 통해 사진 촬영 위치에서 사진 촬영 방향으로 DB를 검색하게 되고, 이렇게 검색된 피사체 위치로의 GPS정보를 보정하여 다시 G-File에 저장하여 보다 정확한 피사체의 위치를 서비스 받을 수 있게 된다. 본 논문에서는 GPIR 사용자가 시스템을 이용할 수 있는 수신기의 설계와 개발 및 시제품 디자인 등에 대하여 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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