Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.
농촌 도로는 농촌 지역의 개발과 관리를 위한 핵심 기반시설로서 원격탐사 자료를 활용한 농촌 도로 관리 기술은 농촌 교통 인프라 확대, 농촌 주민의 삶의 질 개선을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 농촌 지역을 촬영한 고해상도 위성영상을 활용하여 농촌 도로를 매핑하기 위해 영상 분류 방법과 영상 분할 방법을 다음의 과정을 통하여 비교하였다. 영상 분류의 경우, 심층 신경망 기반 딥러닝 기법을 주어진 고해상도 위성영상에 적용하여 고정밀 객체 분류 지도를 제작하였고 이로부터 농촌 도로 객체를 추출함으로써 농촌 도로를 매핑하였다. 영상 분할의 경우, multiresolution segmentation 기법을 동일한 위성영상에 적용하여 세그먼트 영상을 제작하였고 농촌 도로에 위치한 다중 객체들을 선택하고 이들을 최종적으로 융합하여 농촌 도로를 매핑하였다. 영상 분류 및 영상 분할 방법을 통해 매핑한 농촌 도로의 정확도 검증을 위해 100개의 검사점을 사용하였고 다음과 같은 결론을 도출하였다. 영상 분류 방법에서는 객체 분류 지도 내 오분류 에러로 인해 영상 내 일부 농촌 도로의 인식이 불가능하였으나 영상 분할 방법에서는 영상 내 모든 농촌 도로의 인식이 가능하였으므로 영상 분할 방법이 영상 분류 방법보다 위성영상을 이용한 농촌 도로 매핑 작업에 더 적합한 방법이었다. 그러나 영상 분할 방법을 통해 매핑한 농촌 도로를 구성하는 일부 세그먼트들이 농촌 도로 외 객체를 포함하고 있어 영상 내 일부 농촌 도로에서 오분류 에러가 발생하였다. 추후 연구에서는 객체 기반 분류 또는 합성곱 신경망 등 다양한 정밀 객체 인식 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 농촌 도로의 정확도를 개선할 계획이다.
Recently, vehicle simulators are widely used to evaluate driver's responses and driver assistance systems. It needs much effort to construct the virtual driving environment for a vehicle simulator. In this study, it is described how to make effectively the roads and the driving environment for a vehicle simulator. The GIS (Geographic Information System) is used to construct the roads and the environment effectively. Because the GIS is the integrated system of geographical data, it contains useful data to make virtual driving environment. First, the outline and centerline of roads is abstracted from the GIS. From the road outline, the road width is calculated. Using the centerline, the grid model of roads is constructed. The final graphic model of roads is constructed by mapping road image to the grid model according to the number of lanes and the kind of surface. Data of buildings from the GIS are abstracted. Each shape and height of buildings is determined according to kind of buildings, the final graphic model of buildings is constructed. Then, the graphic model of roadside tree is also constructed. Finally, the driving environment for driving simulator is constructed by converting the three graphic models with the graphic format of Direct-X and by joining the three graphic models.
농촌진흥청에서 제공하고 있는 수치토양도는 수문 수자원 분야에서 SCS-CN법을 이용한 유효우량 및 유출곡선 산정에 가장 많이 활용되고 있다. 토양조사 국책사업 결과 전산화된 토양도 및 토양검정 데이터베이스에 기초한 토양정보 웹 시스템은 전국의 토양 전자지도와 토양 통계 자료를 주제별로 검색하거나 필지별 토양분석 성적에 따른 토양관리처방서를 조회하는데 사용되는 농업분야 이외의 사용자 그룹을 위해 필요한 정보를 제공하도록 활용 및 유통 요구도가 높아지고 있다. 수치토양도가 수문학적 토양유형 정보를 포함하도록 제공하는 것이 먼저 필요할 것으로 생각되고 다음으로는 수문 수자원 분야 활용 측면에서 수치토양도가 제공하는 속성, 축척, 제공형태, 좌표체계, 서비스 방식 등에 대하여 활용정책을 마련하여 이에 따라 자료가 유통될 수 있도록 하여야 할 것이다. 앞으로 활용이 가능하게 될 수치세부정밀토양도와 토양유형을 이용하여 충북 괴산군 소수면의 소유역에 대해 SCS 삼각법에 따른 단위도 작성, 유효우량 산출 및 유출곡선을 작성한 결과 농업과학기술원의 정 등(2006)이 분류한 토양유형을 이용한 결과 정 등(1995)에 따른 토양유형을 이용한 결과에 비해 CN값과 유효우량이 더 높게 나타났고 삼각단위도로부터 유도한 정점의 유출량과 시간별 유량 관측값에 더 가까운 것으로 나타났다.
자율주행차는 센서와 인공지능으로 차량의 위치와 주변 상황을 인지하고 주행 경로를 계획하여, 자동차 스스로 교통법규에 따라 주행하는 차량이다. 이는 4차 산업혁명의 주역으로 2020년 상용화 될 전망이다. 2020년 자율주행차 세계 시장규모는 189억 달러로 예측되고 이를 위해 각국의 자동차사, ICT 업체들이 시장 선점을 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 자율주행 상용화를 위한 기술적 해결 이슈로는 센서, 인공지능, 빅데이터 분석, 기능안전, 정밀지도, 신뢰성 높은 차량통신, 차량 SW 플랫폼, 차량 사이버 보안 등이 있다. 이러한 기술적 이슈가 해결되어야 2020년 자율주행차 시대를 맞이하고 새로운 시장이 열리게 될 것이다. 자율주행차 상용화를 위해서 차량, ICT 기술, 도로 인프라 등 산업 융합 및 기업체 간 협업이 기술개발과 사업화를 성공시키는 중요한 열쇠가 될 수 있다는 것을 강조하며, 이번 특집호를 통해 자율주행 실현을 위한 핵심기술 및 표준화에 대한 전체적인 흐름과 방향을 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
우리나라 건설 산업은 건설 인력의 부족 및 노령화, 타 산업분야에 비해 낮은 생산성, 높은 산업재해율 등이 있다. 국토교통부에서는 4차 산업혁명을 대비하고, 건설산업의 생산성 향상을 위해 건설자동화, 혁신성장동력을 정하고 이에 대한 투자를 확대하고 있다. 도로건설 분야에서 새로운 기술들이 활용되기 위해서는 기술에 대한 정확도 검증과 공종별 적용성에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 관련 작업규정을 기준으로 모바일맵핑시스템의 정확도를 검증하고, 도로 시공현장에 대한 데이터 취득 및 분석을 통해 도로 시공측량에 대한 모바일맵핑시스템의 적용성을 제시하고자 하였다. 정밀도로지도 제작 작업규정에 따라 연구에 활용한 장비의 정확도를 검증하였으며, 수평 및 수직 방향에 대한 최대 오차가 10cm 이내로 연구에 활용한 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 적용 가능성을 제시하였다. 또한 시공측량을 위한 데이터 취득 시간에 대한 기존 방법과의 비교와 시공측량 성과물 제작과 heatmap 및 토공량 산정을 통해 모바일맵핑시스템을 이용한 도로 시공측량 활용의 가능성을 제시하였다. 향후, 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 활용은 건설공사의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다.
본 연구의 목적은 MEMS 기반의 INS를 적용한 저가형 MMS를 개발하고, 개발된 MMS를 이용하여 x, y의 평면 거리오차가 0.546m인 정확도를 확보하여 도로시설물의 판독에 활용하고자 함에 있다. MMS 기술은 해외 유수의 측량장비제작 업체를 중심으로 지리정보 구축을 위한 새로운 측량기술로 활발하게 사용되고 있지만 국내에서는 아직 관련 연구가 초기단계에 있다. 또한, MMS 장비개발은 몇몇 연구원 및 업체에서 시도를 하였으나 안정화가 이루어지지 않은 시작품 단계에 불과하다. 이러한 MMS 기술은 빠른 시간 내에 지형 지물 데이터를 취득할 수 있어 정밀지도 제작과 도로시설물 데이터 취득에 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD camera, GPS/INS, DMI 등)를 동기화하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 저가형 MMS를 개발하고자 한다.
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.
본 연구에서는 저가의 INS와 GPS 정보를 합성하여 고기동 환경에서 항체의 위치와 자세정보를 연속적으로 제공할 수 있는 약결합 방식의 통합 알고리즘을 구현하였고, 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 위치와 자세결정 방법에 사용하였다. (D)GPS/INS 통합을 실시하기 전 IMU의 초기 정렬과정에서 방위각은 두 대의 GPS를 통해 결정하였으며 칼만 필터를 이용한 정밀정렬을 수행하였다. 통합 알고리즘의 성능평가를 위해 차량 테스트와 시뮬레이션 테스트를 병행하였다. 통합 결과 차량 시험을 기준으로 나타난 위치 오차는 직선도로에서 l0cm 내외의 정확도를 보이며 자세오차의 경우 시뮬레이션을 기준으로 롤각은 $0^{\circ}.01$, 피치각은 $0^{\circ}.03$, 요각은 $0^{\circ}.1$ 내외의 정확도를 보였다. 구현된 (D)GPS/INS 알고리즘은 기하보정 방법을 통해 이미지센서의 위치와 자세정보 제공자로서 활용될 수 있다. 따라서 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 영상획득 시각에 대한 기하학적인 정보를 통해 지상의 건물이나 도로 시설물 등에 대한 3차원 공간 자료 구축이 가능하다고 보며, 구축된 정보를 통해 기존의 수치지도 갱신, 도로 시설물 관리, 비디오 GIS 데이터 베이스 구축 등에 대한 공간 자료 연계 및 응용에 활용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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