전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.
최근, 자전거도로 관련 시설 등의 모니터링과 관리 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 자전거도로를 포함한 보행공간에 대한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 모니터링과 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)을 활용하여 자전거보행자겸용도로의 상태 모니터링 데이터를 구축하고, 인공지능 기반객체인식 기법을 이용하여 보행자와 자전거 이용자들의 관점에서 겸용도로의 서비스 수준 산정방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시한 자전거보행자겸용도로의 모니터링과 서비스 수준 산정 방안은 향후 전기자전거와 개인형 이동수단(personal mobility, PM)의 증가에 대비한 보행공간의 정비와 재구조화(reconstruction) 등 계획과 관리에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) and street furniture information collecting car like as MMS(Mobile Mapping System), they require object location estimation method for recognizing spatial information of object in road images. But, the case of conventional methods, these methods require additional hardware module for gathering spatial information of object and have high computational complexity. In this paper, for a coordinate of road sign in single camera image, a position estimation scheme of object in road images is proposed using the relationship between the pixel and object size in real world. In this scheme, coordinate value and direction are used to get coordinate value of a road sign in images after estimating the equation related on pixel and real size of road sign. By experiments with test video set, it is confirmed that proposed method has high accuracy for mapping estimated object coordinate into commercial map. Therefore, proposed method can be used for MMS in commercial region.
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.
현재 수치지도를 비롯한 모든 공간정보의 속성정보를 취득하기 위한 방법으로는 현장에서 직접적인 조사를 수행하는 지리조사가 일반적이다. 그러나 수치지도 제작을 위한 지리조사는 수치지도에서 표현하는 모든 지형지물에 대한 현장 직접조사를 수행하여야 하기 때문에 지리조사의 범위가 매우 광범위하다. 또한 현재의 지리조사는 지리조사원도(종이지도)를 이용하여 수작업에 의한 조사방법을 이용하기 때문에 조사에 많은 인력, 경비, 시간이 소요되고 있다. 최근 일부 지리조사를 휴대용 및 차량용 MMS(Mobile Mapping System)를 이용하여 전산화 정보를 수집하고 있으나, 직접적으로 수치지도의 제작에 이용하기 위해서는 해결해야 할 문제점들이 있다. 본 연구에서는 현행 지리조사 기준 및 방법의 문제점을 분석하고 국내 외 공간정보 구축 및 서비스 기관의 지리조사 방법을 조사하여 수치지도 제작에 적합한 지리조사 기준 및 방법을 제시함으로써 수치지도 제작 업무의 효율성을 높이고 수치지도의 최신성 및 신뢰도 향상과 지리조사 자료의 활용성을 증대시켜 전국기반 수치지도의 활용성을 극대화 하고자 한다.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.
급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 정부기관 및 지자체에서는 화재, 납치 등 긴급구조에 스마트폰의 위치정보를 활용하기 위한 방안을 모색하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급상황에서 활용 가능한 정밀측위정보를 구축하기 위해 스마트폰 위치정보와 mobile mapping system을 활용하여 정위치 기반의 Wi-Fi AP 데이터를 신속하게 수집 구축할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 성과를 통해 GPS/INS/DMI에 대한 보정작업을 실시하여 정확한 수집차량의 위치를 취득하였다. 또한 Wi-Fi AP 수집기와 GPS 시각을 기준으로 커플링하여 Wi-Fi 정보와 수집위치를 통합한 원시데이터를 구축하고, 측위성능을 저하시키는 Wi-Fi AP 신호의 잡음 제거를 통해 Wi-Fi radiomap을 구축하였다. 각 자치구별로 10개의 테스트 지점을 선정하여 측위성능평가를 실시한 결과, 전체 자치구 평균은 25.46m, 표준편차는 27.76m의 결과 값을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 현재 사용하고 있는 이동통신사 기지국 측위(200m~2km)와 실내에서 불가능한 GPS 측위기술을 보완하거나 대체할 수 있는 기술로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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