본 논문에서는 실사영상을 기반으로 동작하는 내비게이션에서 핵심적인 역할을 담당하고 있는 모듈 가운데 하나인 도로객체인식 모듈의 기능에 대해서 살펴보고자 한다. 이 모듈은 기존의 맵 기반의 내비게이션에서 찾아볼 수 없는 부분이며, 실사 영상위에 차량의 경로를 안내하기 위해서는 이 모듈을 통해 다양한 도로객체를 인식해야 하는데, 주행차선인식, 주행차로인식 및 신호등 인식이 필요하며 경우에 따라서는 건물인식이 여기에 포함될 수 있다.
무선인터넷 환경과 휴대용 장비의 발달로 차량 외부에서도 내비게이션이 가능하다. 특히, 보행자의 경우는 이동이 자유로와 기존의 차량 내비게이션에서 활용된 네트워크 데이터를 활용하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 공간정보에서 보행자 네트워크를 생성하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
본 연구에서 우리는 폭우로 인하여 도로의 일부 또는 전체가 침수되는 경우 침수정보를 바탕으로 생성된 안전한 경로탐색을 차량 내비게이션 사용자에게 제공하는 서비스를 제안한다. 이를 위하여 수치고도모델(DEM)을 활용한 공간분석과 폭우로 도로침수가 발생된 일자의 이력강수량을 기반으로 도로링크별 침수위험지수를 생성하였다. 이렇게 생성된 침수위험지수를 이용하여 실제 내비게이션 환경에 시나리오별로 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 살펴보았다. 그 결과 기존의 최단경로를 서비스하는 것과 비교시 보다 안전한 경로를 탐색하는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 정교하고 정확한 서비스를 위하여서는 도로침수와 관련된 자료 구축이 요구되며, 해상도가 높은 DEM을 활용하여 침수가 가능한 지역을 분석할 필요가 있으며, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 강수량 예보가 요구된다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.
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.
현재 2D기반 내비게이션에서는 다양한 형태로 차량에 부착한 단말기나 핸드폰을 통하여 차량 주행 안내서비스를 제공하고 있으나, 이러한 주행 안내 서비스는 대부분 2차원 평면상에서 정보만을 지원해 줄 뿐 사람의 인식과 일치하는 실감형 정보를 제공하지 못하는 한계가 있다. 또한 차량이 도로를 주행하는 과정에서 다양한 돌발 상황이 발생할 수 있는데 이에 대한 정보의 제공이나, 또는 주행안내에 필수적인 직진, 회전 등 방향 정보와 차선 변경, 교통 표지판 정보 등 필요정보를 운전자에게 가장 효율적으로 제공할 수 있는 실감형 정보 제공의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 안내 서브시스템, 차선 인식 서브시스템, 신호등/표지판 인식 서브시스템으로부터 정보를 취득하여, 취득된 정보를 표현 서브시스템이 안내 정보를 표현할 수 있도록 정보를 제공하는 주행상태 판단 모듈의 기능을 구현 한다.
GPS 기반 차량 내비게이션은 신호 수신이 어려운 터널과 빌딩 숲 같은 곳에서 위치 정확도가 현저히 떨어진다. 이에 본 연구는 GPS 없이 차량의 내부 센서 데이터만을 이용하여 위치 자세를 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실현 가능성 확인하기 위하여 내부 센서 데이터와 기준 데이터를 동시에 취득할 수 있는 시스템을 구축하였다. 취득된 데이터와 이를 이용하여 제안된 방법으로 추정한 경로에 대한 정확도 평가를 수행하였다. 내부센서로 측정된 속력과 각속도는 각각 1.1 km/h와 0.8 deg/s정도의 RMS 오차를 보였고, 이를 이용하여 추정한 경로는 약 15분 정도 주행했을 때 20.8 m의 RMS 오차를 보였다. 향후 카메라와 GPS 등의 추가센서와 융합하면, 고가의 고정밀 외부 IMU가 없어도 높은 정확도의 저가 내비게이션으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
현재 사용되는 내비게이션 단말기의 문제점은 목적지를 설정하기 위하여 사용자에게 많은 입력을 요구한다는 것이다. 이는 차량 이동 시 운전에 대한 집중력 저하로 이어져 교통사고를 유발하는 원인이 되기도 한다. 본 논문은 이러한 불편을 보완하기 위해 NFC를 활용하여 사용자 입력을 최소화시켜 내비게이션의 사용을 편리하고 안전하게 하는 시스템을 설계하고 구현한다. 스마트폰을 내비게이션의 NFC 리더에 터치하는 간단한 동작만으로 목적지의 정보를 입력할 수 있도록 설계하고, 설계한 시스템을 어플리케이션을 통해 구현한다. 또한 기존 내비게이션 제어 방법과의 비교를 통해 본 논문에서 구현한 시스템의 효과를 검증한다.
본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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