In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse engineering and formalizes the selection rules for the road network. Existing maps with a 1:5,000 scale and a 1:25,000 scale are compared, and the criteria for selection of the road network data and the relative importance of each network object are determined and analyzed using $T{\ddot{o}}pfer^{\prime}s$ Radical Law as well as the logistic regression model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and road network data for the 1:25,000 scale map are generated from the digital topographic map on a 1:5,000 scale. The selected road network is compared with the existing road network data on the 1:25,000 scale for a qualitative and quantitative evaluation. The result indicates that more than 80% of road objects are matched to existing data.
수치지도의 도로 데이터를 효율적으로 갱신하기 위해서는 최신 갱신된 지도자료로부터 갱신된 정보만을 추출하여 반영하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 갱신 대상이 되는 네트워크 데이터와 갱신 참조 데이터를 중첩한 후 네트워크 매칭기법을 적용하여 갱신 대상 객체를 탐색한 후, 해당 대상 객체의 갱신 케이스를 분류하고 케이스에 따라 갱신하는 일련의 프로세스를 개발, 적용하고자 하였다. 이를 위해 수치지형도 도로중심선 데이터를 갱신 대상으로 하고 도로중심선 전자지도의 도로구간 데이터를 갱신 참조 데이터로 하여 버퍼 기반 네트워크 매칭 기법을 적용한 후, 각 객체의 중첩길이비를 계산하여 매칭 및 갱신 케이스에 따라 객체그룹을 분류하였으며 분류된 객체그룹에 갱신 프로세스를 적용하여 갱신된 수치지형도 도로중심선 데이터를 도출하였다. 적용 결과, 이종의 데이터로부터 갱신정보를 추출하여 도로 네트워크 데이터의 갱신과정에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 도시와 도시간의 물류량 증가로 인하여 교통혼잡비용이 증가하고, 기후변화협약에 따른 이산화탄소 감축이 의무화됨에 따라 저탄소 화물운송체계 개념이 소개되었다. 연료소비량 및 탄소배출량을 고려한 화물운송계획을 수립하기 위해서는 현실의 도로 기하정보를 표현하는 3차원 도로망도가 필수적이다. 본 연구는 화물운송의 주요대상인 도시와 도시간의 간선도로를 중심으로 지형 및 도로구조물을 고려하기 위하여 기존 2차원 교통주제도와 수치표고모델을 이용하여 도로의 실제 기하정보를 반영하는 3차원 도로망도 모델을 제안한다. 제안 모델은 실험 도로구간(평택항-의왕IC)을 대상으로 구축하고 GPS/INS 측량을 통해 구축한 3차원 도로망도가 도로의 기하정보를 잘 표현함을 검증하였다(RMSE=0.87m). 또한, 연료소모량 시뮬레이션을 통해 기존의 2차원 도로망도에 비해 제안모델이 현실도로의 연료소모량을 효과적으로 반영함을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 복잡한 도로의 3차원 기하정보를 반영하여 에너지 및 환경문제를 효과적으로 고려할 수 있는 Green-ITS기반의 화물 경로계획 및 네비게이션 시스템 개발이 가능할 것이다.
Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.
지도 일반화 기법을 이용하여 대축척 지도자료로부터 소축척 지도자료를 생산하기 위한 방법론 개발은 수치지형도의 제작, 갱신 등의 관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 수치지형도의 도로와 같은 네트워크 형태의 객체를 일반화하기 위한 하나의 단계인 선택 기법을 제안, 적용하였다. 이를 위해, 기존의 1:5,000 축척과 1:25,000 축척의 수치지형도를 상호 비교하여 도로 네트워크 객체의 선택과 관련된 기준(선택 객체의 개수, 상대적 중요도) 들을 T$\ddot{o}$pfer의 radical 법칙과 Logit 모형을 이용하여 분석하였다. 여기서 분석된 결과를 바탕으로 하여 테스트 데이터에 대해 선택 모델을 적용하여 1:5,000 수치지형도 도로중심선 레이어로부터 일반화된 1:18,000, 1:72,000 축척의 네트워크 데이터셋을 도출하였다. 일반화된 결과에 대하여 정성적, 정량적 평가를 실시한 결과, 상대적으로 높은 중요도를 가진 네트워크 객체들이 목표 축척수준에 맞게 적절히 선택된 결과를 나타내었다.
Most car navigation systems(CNS) estimate the vehicle's location using global positioning system(GPS) or dead reckoning(DR) system. However, the estimated location has undesirable errors because of various noise sources such as unpredictable GPS noises. As a result, the measured position is not lying on the road, although the vehicle is known to be restricted on the road network. The purpose of map matching is to locate the vehicle's position on the road network where the vehicle is most likely to be positioned. In this paper, we analyze some general map matching algorithms first. Then, we propose a map matching method using compensation vectors to improve the performance of map matching. The proposed method calculates a compensation vector from the discrepancy between a measured position and an estimated position. The compensation vector and a newly measured position are to be used to determine the next estimation. To show the performance improvement of the map matching using compensation vectors, the real time map matching experiments are performed. The real road experiments demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed map matching.
자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
The following research of the road network of Jeju-Eupseong during Daehan Empire period has a twofold purpose: to study some characteristics of the road network at that time; and, to restore it to the original form of that period before a newly constructed road, called Shinjakro, has been established. As an attempt to trace the old shape of Jeju-Eupseong, this study analyzed some historical factors based on the first land cadastral map which was made in 1914, including outskirts of Jeju-Eupseong; such as castle itself, castle gate, road, bridge, lots of land, etc. Then this study also tried to restore the old road network of Jeju-Eupseong, through finding the original land-lot shape in the land cadastral map. There was five Shinjakro made between 1914 and 1917. The road network before then was composed of the double east-west axes and the single north-south axis. These axes was connected to some important place of the inside of Jeju-Eupseong; such as castle gates, fountains, Gaek-sa, etc. There were many branch lines between these main axes at about 80-120m intervals. Also there was an outer road along the outer wall of castle, connected with each castle gates. Especially, the north-west axis was the baseline which divided into two large parts, a government office area and non-government area (housing and commercial street for the people). Finally, this paper examines that the road network of Jeju-Eupseong was the true result for the efficient function of the city, especially considering natural geographical conditions and environment of living of that time.
The extraction of 3D road network from high-resolution aerial images is still one of the current challenges in digital photogrammetry and computer vision. For many years, there are many researcher groups working for this task, but unt il now, there are no papers for doing this with TLS (Three linear scanner), which has been developed for the past several years, and has very high-resolution (about 3 cm in ground resolution). In this paper, we present a methodology of road extraction from high-resolution digital imagery taken over urban areas using this modern photogrammetry’s scanner (TLS). The key features of the approach are: (1) Because of high resolution of TLS image, our extraction method is especially designed for constructing 3D road map for next -generation digital navigation map; (2) for extracting road, we use the global context of the intensity variations associated with different features of road (i.e. zebra line and center line), prior to any local edge. So extraction can become comparatively easy, because we can use different special edge detector according different features. The results achieved with our approach show that it is possible and economic to extract 3D road data from Three Linear Scanner to construct next -generation digital navigation road map.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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