주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
도로의 기본설계가 평면 지형도상에서 수작업에 의해 이루어 끼고 있어 많은 시간과 인력이 소요될 뿐만 아니라 효율적인 면에서 많은 문제가 제기되고 있다. 최근 GSIS를 이용한 지형정보처리에 많은 관심이 모아지면서 3차원 수치지형정보를 이용한 효율적인 도로설계방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도로설계를 위한 지형정보를 보다 효율적으로 해석하기 위해서 데이터베이스를 구축하고 분석하는 과정에 SQL을 응용하므로써 객관적이고 종합적인 근거의 자료제시와 입체적인 지형정보해석의 가능성을 제시한 것이다. 본 연구에서는 축척 1:5,000의 연구대상지역의 지형도를 3차원 기본토로 생성하고 등고선도, 토지이용도, 도로망도 및 수계도 등의 다양한 주세도의 지형 정보를 획득하였다. 완성된 지형도의 도형 정보와 데이터베이스의 속성 정보를 연결해 지형 정보를 구축하고, 노선계획을 함에 있어서 SQL을 응용하였다. 또한 도로설계를 위해 예비노선에 대한 종 횡단면도와 토공량 등의 설계자료를 보다 신속하고 효율적으로 산출하였고, 설계 후 도로형상과 자연경관을 DTM으로 구성하여 시각적으로 파악할 수 있었으므로 도로설계에 효율적인 방법으로 응용될 수 있을 것이다.
모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.
정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.
무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 도로교통 시뮬레이터 에셋을 제안한다. 제안하는 에셋은 유니티 좌표계 내에서 오브젝트를 이용하여 가상의 도로를 설계함으로서 도로교통 시뮬레이터의 진입장벽과 단순 작업비용을 낮추고, 가상의 도로에서 다양한 속성을 가진 차량과 신호등을 생성하고 시뮬레이션 함으로서 차량과 교통신호, 도로설계 등이 교통에 미치는 영향을 시각화하여 관찰 할 수 있다. 제안한 에셋을 이용하여 도로를 보다 용이하게 설계하여 도로교통 시뮬레이션을 할 수 있으며, 간단한 시나리오를 제작하여, 도로정체의 원인을 설명 할 수 있다. 사용자가 도로설계 시의 작업량을 더 줄일 수 있도록 도로생성 부분에서 보다 다양한 기능 지원과 시뮬레이터의 타당성 검토를 위한 추가적인 시나리오 테스트 등이 향후 과제이다.
본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.
국내에서 이루어지고 있는 부분적인 교통량분석 장비에는 여러 문제점과 한계성을 가지고 있다. 또한, 교통량분석 장비를 통하여 획득한 기존의 교통량 정보는 실시간 제공이 되지 못하고, 도심지의 경우 교통량 밀도분석과 시계열 분석이 어려워 적절한 도로용량 파악의 신뢰성 확보에 한계가 있고, 교통소통 제어관련 정보를 제공하지 못하는 등 도로정책 수립에 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 실시간 교통량조사를 통한 정확한 도로소통정보와 후처리 통계분석에 의한 도로소통정보를 통해 정확하고 신속한 교통 및 도로소통정책수립이 필요하다. 본 연구에서는 차량위치정보를 교통정보화하여 교통관제센터로 교통정보를 전송할 수 있는 인공위성측량 기술기반의 차량용 교통정보수집시스템을 개발하였다. 또한, 전송된 교통정보를 관리 분석하고 처리된 도로소통정보를 실시간으로 웹상에 제공해줄 수 있는 웹 지리정보체계 기술기반의 교통관제시스템을 개발하였다.
최근 많은 연구들이 유클리디안 공간을 기반으로 대용량의 이동객체 궤적 데이터를 효율적으로 다루기 위해 진행되어 왔다. 그러나, 일반적으로 실제 응용분야에서는 이동객체가 움직일 수 있는 공간은 제한적이다. 예를 들어, 도로 위에 존재하는 자동차들은 서로 연결된 도로망을 통해서만 이동할 수 있다. 본 논문에서는 도로 위의 이동객체 궤적에 대하여 시공간 영역 질의를 처리할 수 있는 네트워크 기반의 색인방법을 제안한다. 제안된 방법은 질의 처리 과정에서 네트워크 상의 거리를 이용하기 위해서 도로 네트워크의 연결정보를 색인구조에 포함한다. 그리고, 이동객체의 위치 정보를 도로를 구성하는 도로 선분요소 정보를 이용하여 표현하고 이를 단위로 여러 개의 R-tree를 사용하여 이동객체 궤적들을 관리한다. 또한, 여러 개의 도로 선분요소 사이에 하나의 R-tree를 공유할 수 있는 구조를 가짐으로써, 큰 도로 네트워크 데이터에서도 적용할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 네트워크 거리를 기반으로 시공간 영역질의를 처리하는 것은 기존의 유클리디안 거리 기반의 방법들 보다 대략 30%의 성능향상을 보임을 보여준다.
본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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