최근 공공기관에서 다양한 공간 정보를 제작하고 보급함에 따라 정부기관 및 지자체 등의 구축된 공간정보를 융합하고 연계하는 일의 중요성이 점점 증대되고 있다. 현지 조사와 별도의 측량 작업 없이 필요한 공간정보를 융합을 통해 생성할 경우 시간과 노동 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 예산의 이중 집행을 근본적으로 막을 수 있다. 그러나 새롭게 도입된 안전행정부의 도로명주소지도와 기존의 국가 기본도인 국토지리정보원의 수치지도2.0의 통합과 연계에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 실제 공공기관의 공간정보 관련 업무에 도로명주소지도를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 수치지도2.0과 도로명주소지도의 통합과 연계를 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실시하고 신규 건물을 갱신하였다. 가구계 기반의 ICP(Iterative Closest Point) 기하보정을 통해 두 지도의 건물에 대한 기하학적 차이를 보정하고 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 다대다 매칭을 수행하였다. 제안된 매칭기법의 정확도 평가 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 보였으며 매칭 된 두 지도 데이터의 건물 레이어에 대한 통합적인 활용과 융합이 가능함을 확인하였다. 또한 최신성이 높고 갱신주기가 짧은 도로명주소지도를 이용하여 수치지도의 신규건물을 갱신함으로써 융합된 공간정보를 생성하고 비용 절감 효과를 거둘 수 있음을 확인하였다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
현재 많은 Map DB Provider들이 지도 정보를 제공하고 있으며, 자신들의 Map DB에 새로운 도로 정보를 업데이트 하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만, 아직까지 Provider들 상호간 도로 정보 공유에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 환경을 이용해 클라우드에서 이기종 카 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들에 의해 추출된 새로운 도로의 속성 정보를 실시간으로 모든 운전자의 네비게이션 Map DB를 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있으며, Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지비용을 줄일 수 있다.
We have seen rapid changes in road systems and networks in urban areas due to fast urbanization and increased traffic demands. As a result, many researchers have put greater importance on extraction, correction and updating of information about road systems. Also, by using the various data on road systems and its condition, we can manage our road more efficiently and economically. Furthermore, such information can be used as input for digital map and GIS analysis. In this research, we used a high resolution aerial photo of the roads in Seongnam area. First, we applied the top-hat filter to the area of interest so that the road markings could be extracted in an efficient manner. The lane separation lines were selected, considering the shape similarity between the selected lane separation line and reference data. Next, we extracted the roads in the urban area using the aforementioned road marking. Using this technique, we could easily extract roads in urban area in semi-automatic way.
현재 대축척 수치지도의 경우 비용 및 공정 등의 문제로 수시 수정이 어려우며, 갱신주기별로 항공사진촬영을 통하여 이루어지고 있는 실정이다. 이러한 5년의 갱신주기로는 정보화 시대가 요구하는 정확한 데이터의 제공이 어려운 현실이다. 본 연구는 도로기반의 수치지도의 수시 수정 및 갱신하기 위한 GPS-Van 시스템의 적용 가능성 및 영향을 제시하고자 하였다. GPS-Van으로 위치정보를 취득하고 각 구간별 데이터 취득 환경과 이에 따른 정확도를 분석하였다. 오차 원인을 분석한 결과 GPS 데이터 수신 장애 지역의 경우 INS 데이터의 성능에 영향을 받았지만 작업지침에 따른 철저한 측량계획을 수립함으로써 양호한 정확도를 유지할 수 있었다. 따라서 수치지도의 수정 갱신시 GPS-Van과 현장조사를 병행함으로써 경제적 및 시간적인 측면에서 많은 절감 효과를 얻을 수 있으며 신속하고 정확한 도로기반의 수치지도를 제공할 수 있으리라 기대된다.
최근 도로시설물관리 시스템의 구축이 많이 이루어지고 있으며, 이 과정에서 수치지도는 공간 자료기반 구축을 위한 필수 자료로 사용된다. 그러나, 기존 지형도나 준공도면 자료가 시스템 구축용으로 충분하지 않은 경우에는 수치지도의 작성과 수정 및 갱신에 난관을 겪는 사례가 적지 않다. 본 연구에서는 항공사진 및 지상사진 등 다양한 형태의 영상자료를 이용하여 도로시설물 정보를 추출하고자 하였다. 지상취득 영상으로는 현재 많이 쓰이고 있으며 비교적 저가품인 일반카메라, 디지털카메라, 비디오카메라에 의하여 촬영된 단사진 영상을 이용하였고, 여기서 추출한 공간자료와 속성자료는 자료기반의 수정과 갱신에 사용하였다. 아울러 단사진 영상으로부터 추출한 공간자료를 이용하여 상대적인 척도로서 수치지도의 생성 가능성을 타진하였다.
현행 노선선정시 1:5,000 축척의 수치지도를 이용하여 계획, 검토하고 있으나, 수치 지도는 수정, 갱신주기가 원활치 못하여 급속한 개발에 따른 지형·지물의 변화 등이 반영되지 않아 실제와 상이한 부분들이 존재한다. 이에 대한 대안으로서, 본 연구에서는 기존 노선계획 방법에 의해 수치지도를 기본자료로 사용하여 노선선정을 한 후, 이를 IKONOS 위성영상과 중첩하여 지형·지물의 사실적 표현을 통한 문제점을 파악하고, 이에 따른 노선변경을 하였다. 이로써 기본설계의 질적 내실화와 지형에 맞는 합리적인 도로의 선형을 도출할 수 있었으며, 차후 실시설계 단계에서의 노선변경을 미리 예방함으로써 경제성을 도모할 수 있었다. 한편, IKONOS 영상의 기하학적 보정에 있어서 지상기준점 수가 충분할 경우에는 TPS(Thin Plate Spline)변환을 효과적으로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
수치지도를 최신의 데이터로 갱신하기 위한 방법론 중 건설도면을 이용하는 경우 CAD 데이터에서 필요한 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 하지만 건설도면에 존재하는 가상좌표로 이루어진 연속객체를 활용하기 위해서는 선결조건으로 각 도면마다 분리되어진 객체를 접합하고 좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 합리적으로 도면의 신축보정 및 축척 간 접합 등을 처리할 수 있는 기법의 개발과 CAD 좌표에서 실좌표로 변환하기 위한 방법론의 개발이 무엇보다 중요한 과정이라 할 수 있다. 본 연구는 SOC 건설 도면 중 준공도면으로 이루어진 도면 특히, 가상좌표계로 구성되어진 도로의 종평면도에 존재하는 객체들의 변환 및 활용을 위한 도면 간 접합을 2차원 등각사상변환방법과 부등각사상변환방법을 도입하여 수행하였다. 이를 위해, 도면간 이음선과 좌표경계선의 교차점을 접합점으로 하여 2차원 변환계수를 추출하고 이를 접합한 후 도면에 명시된 기준점을 이용 CAD좌표계에서 실좌표계로의 좌표변환방법을 시도하였다. 그 결과 도면접합에는 2차원 등각사상변환방법이 좋은 결과를 나타내었으며 실좌표계로의 변환은 2차원 부등각사상변환이 좋은 결과를 보여주었고, 변환 후 위치오차는 수치지도 작성내규를 만족하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 방법론은 추후 건설도면을 이용한 수치지도 갱신에 있어 활용가능성이 높을 것으로 기대된다.
임도는 산림자원을 효율적으로 관리하기 위한 주요 기간 시설물로서, 임업 시업측면뿐만 아니라 휴양, 산림재해, 산촌경제 등의 다양한 목적에 반드시 필요한 시설물이다. 우리나라에서는 지난 1980년대 이래 효율적 산림자원 관리를 위한 국가적 사업으로 임도개설이 활발하게 이루어져 왔으나, 저예산의 사업특성에 따라 정확한 임도 위치를 나타내는 임도망도가 제대로 갖추어져 있지 않다. 산림지리정보체계 사업의 중요 주제도로서 수치 임도망도의 개선이 시급한 실정이다. 본 연구의 목적은 현존 임도망의 위치를 정확히 보여줄 수 있는 수치임도망도의 제작 및 갱신 방법에 따른 수치지도의 정확도와 제작과정의 효율성을 비교분석하고자 한다. 국공유림과 민유림에 다양한 임도가 분포하고 있는 충남 오서산 지역의 35km 임도를 대상으로 GPS 측량, 위성영상, 정사항공사진, 수치항공사진 도화 등 네 가지 방법으로 수치 임도망도를 제작 비교하였다. 벡터지도의 정확도는 수치사진측량시스템으로 도화된 임도망도가 GPS를 이용한 실측 임도망과 가장 일치된 결과를 보여주고 있으나, 작업에 소요되는 시간은 다른 방법에 비하여 가장 길게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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