자율주행 서비스를 위한 다양한 정밀도로지도 데이터 모델 비교분석 연구

김민수(Kim, Min Soo) 대한공간정보학회 2020 대한공간정보학회지 Vol.28 No.4

최근 자율주행 기술에서 차량 위치인식과 도로상황 파악에 있어서 핵심 역할을 수행하는 정밀도로지도에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이에 정밀도로지도 관련 다양한 표준들이 발표되고 있으나, 이들 표준들의 도로 및 시설물을 표현하기 위한 데이터 모델 간에 이질성 및 호환성 문제가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 정밀도로지도가 반드시 포함해야 할 기준 데이터 모델을 정의하고, 이러한 기준 데이터 모델을 활용하여 현재 다양한 분야에서 활용되고 있는 다양한 정밀도로지도 표준들의 데이터 모델을 비교분석하는 연구를 수행하였다. 기준 데이터 모델의 정의는 ISO 14296 표준의 C-ITS 및 자율주행 서비스 지원 관련 요구사항들을 참고하였으며, 데이터 모델 간의 비교분석은 ISO 14296, OpenDRIVE, NGII HD map 표준 대상으로 데이터 모델 구성, 데이터 모델 세부 항목, 데이터 형식 및 변환 관점에서 수행하였다. 끝으로 비교분석 결과로는 위의 세 가지 표준 모델에 대하여 기준 데이터 모델의 수용 수준과 추가 보완사항을 제시하였다. Recently, there has been much interest in HD map that plays a key role with vehicle positioning and road situation awareness in autonomous driving. In this regard, various kinds of HD map standards have been announced, but there has been heterogeneity and interoperability problems among data models of those standards. In this study, we first defined a reference data model for HD map and performed a study comparing and analyzing data models of various kinds of HD map standards using the reference data model. Specifically, we defined the reference data model using the requirements related to C-ITS and autonomous driving service support in ISO 14296. We also performed comparative analysis of data models of ISO 14296, OpenDRIVE, and NGII HD map standards in terms of data model configuration, details, format and conversion. As the analysis result, for the three standards, we proposed the acceptance level of the reference data model and some additional supplements.

2영역 속도-밀도 모형을 이용한 고속도로 교통류의 해석

윤재용,이의은,김현명,한동희 한국도로학회 2013 한국도로학회 학술대회 발표논문 초록집 Vol.2013 No.09

기존 고속도로 교통운영정책 평가는 개별 도로구간 혹은 도로축을 단위로 수행하였다. 그러한 배경은 데이터의 부재, 분석도구의 한계 등으로 미시적 관점에서 주로 평가되었기 때문이다. 그러나 최근들어 통행패턴 변화를 분석할 수 있는 동적 통행배정 시뮬레이션 등이 개발되었고 주로 고속도로에서 많이 사용 되는 것이 Dynasmart-P이다. Dynasmart-P에서는 2-regime 속도-밀도 model을 기반으로 교통류 모형을 구축하고 있다. 따라서 본 연구에서는 2-regime model을 중심으로 국내 고속도로에 맞는 교통류 모형을 정립/해석하였다. 국내의 경우 교통망 분석에서는 고속도로를 차로수에 따라 편도 2차로 고속도로와 3차로 이상 고속도로로 구분하고 있다. 이러한 2등급 분류체계로는 전국 고속도로의 특성을 나타낼 수 없기 때문에 본 연구에서는 좀 더 세분화된 분류체계로 구분하여 교통류 특성을 분석하였다. 도로용량편람(2013)에서는 고속도로를 설계속도와 링크 특성에 따라 구분하고 있다. 설계속도는 90km/h, 100km/h, 120km/h의 3등급으로 구분되어 있으나 본 연구는 한국도로공사 관리구간의 고속도로로 한정하고 있기 때문에 100km/h, 120km/h의 2등급으로 분류하였다. 링크 특성은 도로용량편람(2013)에서 제시된 고속도로 기본구간, 엇갈림 구간, 연결로 접속부 구간으로 분류하였다. 또한 차로수는 좀 더 세분화 할 필요가 있다고 판단되어 편도 2차로, 3차로, 4차로 이상의 3등급으로 분류하였다. 고속도로 데이터의 경우 한국도로공사 FTMS 검지기 데이터를 활용하였으며 15분 교통류율, 속도, 점 유율 데이터를 분석하였다. FTMS 검지기 데이터는 밀도 데이터가 없기 때문에 점유율 데이터를 이용하 여 밀도 데이터로 환산한 값을 사용하였다. 각 등급에 따라 2-regime model을 분석한 결과 설계속도와 링크특성, 차로수에 따라 교통류 특성이 다른 것으로 나타났으며 특히 설계속도가 100km/h 인구간에서는 차로수가 증가할수록 차량의 증가(밀 도 증가)가 교통류 상태에 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다.

택시 DTG 빅데이터를 활용한 교통류 특성 분석: 서울시 주요 간선 도로 축 사례를 중심으로

권민영,김영찬 대한교통학회 2018 대한교통학회지 Vol.36 No.6

Taxi DTG (Digital TachoGraph) data is the operation record of personal or corporate taxi cabs belonging to the city government. The DTG data includes many informations such as locations of getting on and off the taxi, travel speed etc. About 72,000taxies registered in the city of Seoul are gathering 130billion traffic information data annually. Currently, most of the DTG data are being discarded except for generating traffic information and vehicle control purposes. However, it is necessary to utilize the Taxi DTG data, actual vehicular traffic data, in traffic operation field such as traffic flow analysis. The purpose of this study is to analyze major arterials in Seoul using taxi DTG big data and to compare with existing major arterials used in the city of Seoul. We extracted traffic volume and speed of each link by processed DTG data and identify major road and compare with the current major arterials used in the city of Seoul. As a result, Although most of the derived roads were consistent with the existing management arterials, there was some road that was not included in existing management targets. This is 5roads extracted by the top 200links and 4 additional roads by top 500links. The road seems to be considered when selecting major roads in the future. 택시 DTG 데이터는 운행위치, 속도 등의 운행 정보를 10초 단위로 수집하는 택시 운행기록정보로서 현재 서울시에 등록된 7만2천여 대의 택시에서는 연간 1,300억 건의 이동정보가 수집되고 있다. 그러나 최근 택시 DTG 데이터의 대부분은 실시간 소통정보 생성 및 택시 차량 관리용도 외에는 활용되지 않고 있다. 하지만 택시 DTG 데이터는 실제 차량 데이터로서 교통류 분석 등의 활용 가능성이 있다. 본 연구의 목적은 택시 DTG 빅데이터를 통해 산출한 주요도로와 현재 주요 서울시 주요도로 관리 축을 단순 비교 ‧ 분석 하여 기존 주요도로축을 검증 및 확인하고 추가적으로 선정 가능성이 있는 도로를 검출하고자 했다. 분석방법은 DTG 데이터를 가공하여 각 링크별 통과차량대수를 산출하고 통과차량대수가 많은 상위 링크를 산출한다. 결과 값으로부터 주요 도로를 산출하고 기존 서울시 주요 간선도로 관리축과 비교 분석한다. 결과적으로 DTG 빅데이터 분석을 통해 산출된 주요도로가 기존과 상당부분 일치했다. 하지만 통과차량대수는 많은 것으로 관측되나 기존 간선도로 관리축에 포함되지 않은 도로들이 추출되었다. 이는 도산대로, 사평대로 등 통과교통량 상위 200개 추출 링크 기준 5개 도로, 상위 500개 추출 링크 기준 추가 4개 도로이다. 이는 향후 주요도로축 선정 시 고려되어야 할 부분으로 보인다.

택시 DTG 빅데이터를 활용한 교통류 특성 분석

권민영(KWON, Minyoung),김영찬(KIM, Youngchan) 대한교통학회 2018 대한교통학회지 Vol.- No.-

택시 DTG 데이터는 운행위치, 속도 등의 운행 정보를 10초 단위로 수집하는 택시 운행기록 정보로서 현재 서울시에 등록된 7만2천여 대의 택시에서는 연간 1,300억 건의 이동정보가 수집되고 있다. 그러나 최근 택시 DTG 데이터의 대부분은 실시간 소통정보 생성 및 택시 차량 관리용도 외에는 활용되지 않고 있다. 하지만 택시 DTG 데이터는 실제 차량 데이터로서 교통류 분석 등의 활용 가능성이 있다. 본 연구의 목적은 택시 DTG 빅데이터를 통해 산출한 주요도로와 현재 주요 서울시 주요도로 관리 축을 단순 비교 ‧ 분석 하여 기존 주요도로축을 검증 및 확인하고 추가적으로 선정 가능성이 있는 도로를 검출하고자 했다. 분석방법은 DTG 데이터를 가공하여 각 링크별 통과차량대수를 산출하고 통과차량대수가 많은 상위 링크를 산출한다. 결과 값으로부터 주요 도로를 산출하고 기존 서울시 주요 간선도로 관리축과 비교 분석한다. 결과적으로 DTG 빅데이터 분석을 통해 산출된 주요도로가 기존과 상당부분 일치했다. 하지만 통과차량대수는 많은 것으로 관측되나 기존 간선도로 관리축에 포함되지 않은 도로들이 추출되었다. 이는 도산대로, 사평대로 등 통과교통량 상위 200개 추출 링크 기준 5개 도로, 상위 500개 추출 링크 기준 추가 4개 도로이다. 이는 향후 주요도로축 선정 시 고려되어야 할 부분으로 보인다. Taxi DTG (Digital TachoGraph) data is the operation record of personal or corporate taxi cabs belonging to the city government. The DTG data includes many informations such as locations of getting on and off the taxi, travel speed etc. About 72,000taxies registered in the city of Seoul are gathering 130billion traffic information data annually. Currently, most of the DTG data are being discarded except for generating traffic information and vehicle control purposes. However, it is necessary to utilize the Taxi DTG data, actual vehicular traffic data, in traffic operation field such as traffic flow analysis. The purpose of this study is to analyze major arterials in Seoul using taxi DTG big data and to compare with existing major arterials used in the city of Seoul. We extracted traffic volume and speed of each link by processed DTG data and identify major road and compare with the current major arterials used in the city of Seoul. As a result, Although most of the derived roads were consistent with the existing management arterials, there was some road that was not included in existing management targets. This is 5roads extracted by the top 200links and 4 additional roads by top 500links. The road seems to be considered when selecting major roads in the future.

그래프 데이터베이스를 활용한 정밀 도로지도 갱신 연구

백창엽(Baek, Chang Yeob),박수홍(Park, Soo Hong) 한국지적학회 2021 한국지적학회지 Vol.37 No.1

본 연구는 방대하고 복잡한 정밀 도로지도의 신속한 갱신을 수행하기 위하여 그래프 데이터베이스에 적용할 수 있는 정밀 도로지도 데이터 모델을 설계하고 이를 구현 및 검증하는 것에 목적이 있다. 이를 위하여 국제 표준, 산업 표준, 기업 표준, 기관 표준인 기존 정밀 도로지도들을 분석하여 그 특징을 파악하고, 이를 토대로 그래프 데이터베이스에 적용할 수 있는 5개의 노드와 9개의 관계로 구성된 그래프 데이터베이스용 정밀 도로지도 데이터 모델을 설계하였다. 객체-관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스에 해당 모델을 구현하여, 갱신 성능을 비교 및 분석하였다. 그 결과, 그래프 데이터베이스에서 최대 약 92ms까지 빠른 성능을 보였으며, 실시간 혹은 준･실시간에 가깝게 지도를 갱신할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 경로 탐색과 같은 알고리즘을 그래프 데이터베이스에 적용하여 그 효용성을 분석하고 다른 공간 데이터에도 적용할 수 있는지 연구하고자 한다. The purpose of this study is designing data model of maps for highly automated driving(MHAD) which is suitable for graph database and verifying graph database for updating maps in real time or quasi real time. To this end, existing data models for MHAD that are international standard, industry standard, corporate standard and institutional standard were analyzed. Through this, the data model for graph database composed of five nodes and nine relations was designed. The data model implemented the object relational database and graph database. Also to check performance comparative analysis was conducted. As a result, the graph database showed faster performance up to about 92ms compared to the object relation database and suggested possibility of real time or quasi real time update. In future study, to analyze effectiveness of the graph database for the spatial field, applying an algorithm such as path finding and route planning to the graph database will be conducted.

도로포장 품질관리에 적합한 NoSQL 기반의 IoT 빅데이터 고속 수집 및 분석 시스템

홍성삼(Hong, Sung Sam),김동욱(Kim, Dong Wook),홍성표(Hong, Sung Pyo),김병곤(Kim, Byung Kon),이재강(Lee, Jae Kang) 대한공간정보학회 2020 대한공간정보학회지 Vol.28 No.4

토목 및 건설 현장관리는 사전 설계된 계획에 따라 진행하는 것이 일반적이다. 그러나 현실적으로 잦은 공기지연, 허위 문서처리, 부실공사 등의 문제가 존재하며 이를 모니터링하고, 실시간으로 파악하기에는 ICT 인프라가 부족한 것이 현실이다. 주로 종이로된 문서와 인력간의 소통(전화, 무전, 메신저)로 관리를 하고 있어 관리자 역량에 의존적이며, 비효율적인 인력 및 공정관리가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 도로포장 건설현장에 IoT 위치기반 스마트 플랫폼을 적용하기 위해 빅데이터/클라우드 기반의 고속화된 데이터 수집 및 분석 시스템을 제안하였다. IoT 기반 시스템에서 사용하는 RDBMS 기반의 인프라를 분산/병렬 처리기반의 빅데이터 플랫폼으로 설계하여 고속화된 데이터 수집 및 분석이 가능하게 한다. NoSQL기반 데이터 베이스를 적용하여 실시간 고속 수집과 분석이 가능하도록 구조를 설계하고, 도로포장 건설 환경에 맞는 데이터 분석 기술을 적용하여 실시간 모니터링이 가능한 빅데이터 시스템을 연구하였다. 제안하는 시스템은 기존의 GIS기반 건설관리시스템의 속도문제를 개선하여 실시간으로 분석결과를 도출할 수 있도록 수집과 분석 속도 성능을 개선하였다. 실험결과 NoSQL 기반 시스템의 데이터 수집 처리 속도가 0.405ms로 기존 시스템의 21.146ms에 비해 상당히 높은 성능을 나타내었다. 제안하는 시스템은 실시간 도로포장 품질관리 모니터링에 적합한 시스템임을 증명할 수 있었다. Civil and construction site management is generally conducted according to a pre-designed plan. However, in reality, there are problems such as frequent delays, processing of false documents, and insolvent construction, and the reality is that ICT infrastructure is insufficient to monitor and understand them in real time. It is mainly managed by paper documents and communication between manpower (telephone, radio, messenger), which is dependent on the manager"s competence, and inefficient manpower and process management are being implemented. In this paper, we proposed a high-speed data collection and analysis system based on big data/cloud to apply IoT location-based smart platform to road pavement construction sites. The RDBMS-based infrastructure used in the IoT-based system is designed as a distributed/parallel processing-based big data platform to enable high-speed data collection and analysis. The structure was designed to enable real-time high-speed collection and analysis by applying a NoSQL-based database, and a big data system capable of real-time monitoring was studied by applying data analysis technology suitable for the road pavement construction environment. The proposed system improves the performance of collection and analysis speed so that analysis results can be derived in real time by improving the speed problem of the existing GIS-based construction management system. As a result of the experiment, the data collection processing speed of the NoSQL-based system was 0.405ms, which was significantly higher than the 21.146ms of the existing system. The proposed system could prove to be a system suitable for real-time road pavement quality control monitoring.

교통 돌발 상황을 고려한 도로 속도 예측 기법

박송희(Songhee Park),최도진(Dojin Choi),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.4

교통 혼잡으로 인한 사회적 비용이 증가하면서 도로 속도를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 도로 속도 예측의 정확도를 향상시키기 위해서는 교통 돌발 상황을 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 교통돌발 상황을 고려한 도로 속도 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연결된 도로들이 미치는 영향을 반영하기 위해서 예측 도로의 속도 데이터 뿐만 아니라 연결된 도로들의 속도 데이터도 이용한다. 또한, 돌발 상황으로 인한 혼잡을 예측하기 위해 속도의 변화량을 분석한다. 연결된 도로와 타겟 도로의 속도 데이터를 LSTM의 입력 데이터로 이용하여 1차적으로 도로 속도를 예측한다. 교통 돌발 상황으로 도로의 규칙적인 흐름이 깨지며 발생하는 예측 오차를 줄이기 위해 이벤트 가중치를 적용하여 최종적으로 도로 속도를 예측한다. 다양한 성능 평가를 통해 제안된 방법의 우수성을 입증한다. As social costs of traffic congestion increase, various studies are underway to predict road speed. In order to improve the accuracy of road speed prediction, unexpected traffic situations need to be considered. In this paper, we propose a road speed prediction scheme considering traffic incidents affecting road speed. We use not only the speed data of the target road but also the speed data of the connected roads to reflect the impact of the connected roads. We also analyze the amount of speed change to predict the traffic congestion caused by traffic incidents. We use the speed data of connected roads and target road with input data to predict road speed in the first place. To reduce the prediction error caused by breaking the regular road flow due to traffic incidents, we predict the final road speed by applying event weights. It is shown through various performance evaluations that the proposed method outperforms the existing methods.

선형기반의 도로명주소 및 국가기초구역 통합데이터 모델 연구

강영옥,장예진 한국지도학회 2012 한국지도학회지 Vol.12 No.3

우리나라의 도로명주소는 2012년부터 본격적으로 정착되었고, 국가의 최소단위지역으로 국가기초구역도 2012년 고시, 2014년 부터는 본격적으로 활용될 예정이다. 도로구간, 주소, 그리고 국가기초구역은 긴밀하게 연계되어 있어 도로명주소 데이터와 국가기초구역 데이터를 연계한 통합적 데이터로 정비할 필요가 있다. 본 연구에서는 도로명주소와 국가기초구역 정보를 연계한 국가기초구역 데이터 모델을 제안하고, 이를 시범적으로 구축해 봄으로써 그 적용가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 도로명주소를 사용하는 해외의 데이터모델을 분석하고, 우리나라 도로명주소, 국가기초구역 데이터의 현황을 분석하였다. 이를 기반으로 선형기반의 도로정보와 주소정보, 각종 구역정보를 포함할 수 있는 데이터모델을 설계하고, 서대문구를 대상으로 시범구축 하였다. 시범구축결과 첫째 도로구간이 미세하게 세분되는 것을 막기 위해 도로명주소 데이터의 도로중심선 정보를 사전에 정리할 필요가 있으며, 둘째 종속구간에 대해서는 주소범위를 부여하지 않도록 하며, 셋째, 국가기초구역 설정에 종속구간이 활용되는 사례가 있으므로 주소는 부여하지 않더라도 종속구간의 왼쪽과 오른쪽을 구분하고 해당되는 면형정보를 입력할 필요가 있다는 것을 확인하였다. The new address system based on road name in Korea has been settled from 2012. In addition, national basic district as a smallest unit region of nation has also been notified in 2012 and is envisioned to be utilized in earnest from 2014. It is needed for us to construct an integrated data by connecting address data based on road name with national basic district data because road, address, and national basic district are closely interconnected. In this study, we propose data model of national basic district by integrating the information of national basic district with the address based on road name and try to derive some initiatives and possibility of its application by implementing this model in a study area. We have analyzed not only data model of foreign countries which use the address system based on road name, but also current data model of the address system and the national basic district in Korea. Based on this analysis, we have designed data model which can include all kinds of linear information related to road, address and district and have implemented this model in Seodaemoon-gu as a sample case. As a result of the implementation, we have confirmed three folds: First, it is necessary to cleanse the centerline of road features in order to prevent that the road segments are divided into tiny sections. Second, it is needed not to assign the address attribute for the subordinate road segment. Finally, since there is an example that subordinate road segments are used in the delimination of national basic district, it is needed to input related districts information after distinguishing the left side and the right side of the subordinate road segments even though the address attributes are not assigned.

산업입지정보시스템 공장정보 개선에 관한 연구

최유정,임재덕,김성건 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.10

산업입지정보시스템에서 제공하는 공장정보는 한국산업단지공단으로부터 원시데이터를 받아 필터링 과정을 거 친 후 등록되기 때문에 새로운 공장 정보 갱신이 느린 특징이 있다. 본 연구에서는 산업입지정보시스템 공장 정보 갱신 문제를 해결하고자, 비교적 갱신 주기가 빠른 도로명 주소의 건물 데이터와 부동산의 건물 데이터를 이용하여 기존의 산업입지정보시스템 공장정보와 비교하고 새로운 공장정보를 추출하였다. 속성정보 매칭을 수행하고, 속성정보의 누락 으로 매칭할 수 없는 공장의 경우에는 공간객체 매칭을 수행하였다. 위 과정에서 점 데이터와 다각형 데이터와 같이 형식이 다른 공간객체를 비교하는 방안을 제시하였다. 제안된 공간분석 방법의 정확도 평가 결과 약 79%의 정확도를 보였으며, 위 매칭 기법을 활용하여 도로명주소건물데이터, 부동산건물데이터와 산업입지정보시스템 공장정보의 융합 가능성을 확인하였다. The factory information provided by the Industrial Location Information System (ILIS) is provided as raw data by the Korea Industrial Complex Corporation and registered after a filtering process, so the new factory information update is slow. In this study, to solve the problem of updating factory information of industrial location information system, using building data of road name address with relatively fast renewal cycle and building data of real estate, we compared the factory information of existing ILIS and extracted new factory information. In the process of comparison, a method was proposed to compare spatial objects of different types with point data and polygon data. Attribute information matching and object matching were performed, and attribute values of new factory information were extracted. The accuracy evaluation of the proposed spatial analysis method showed 79% accuracy, and the above matching technique was used to confirm the possibility of convergence of road name address data, real estate data and factory information of ILIS.

생성 모델을 활용한 도로 노면 불량 이미지 데이터 증강 연구

홍지수,한상혁,최형준,우희재,원윤정,황시원 한국품질경영학회 2023 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2023 No.0

최근 발전된 AI 기술을 활용하여 운전자의 안전과 사고 예방을 위한 주행 보조 시스템 개발이 이어지고 있다. 주행환경 파악을 위해서는 사람과 같은 동적 객체와, 도로 노면의 불량과 같은 정적 객체를 인식하여야 한다. 한국도로공사에 따르면 고속도로 노면의 불량으로 인한 피해보상은 지난 2021년 1,218건으로, 2017년 대비 약 4배의 수치를 기록하였다. 빠르게 주행하는 고속도로 특성상 노면의 불량은 대형 사고로 이어질 수 있어, 이를 인식하는 것은 중요하다. 노면의 불량을 인식하기 위해서는 충분한 이미지 데이터셋이 필요하지만, 도로 이미지를 직접 수집하면 시간과 비용이 많이 드는 문제가 있다. 본 연구팀은 이를 해결하기 위해 생성 모델을 활용한 도로 노면 불량 이미지 데이터 수집 및 증강 방안을 제안한다. 먼저, 지도 어플리케이션을 통해 크랙이 있는 도로 이미지를 수집한다. 이후 여러 가지 생성 모델을 통해 이미지 데이터를 증강한 후, 평가지표(mAP)로 각 생성 모델의 성능을 비교한다. 본 연구에서는 성능이 가장 좋은 Stable Diffusion을 도로 노면 불량 이미지 데이터 증강에 활용한다. 본 연구는 도로 이미지 데이터를 직접 수집할 때 드는 시간적, 금전적 손실을 줄일 것으로 기대된다. 또한, 충분한 데이터셋 확보로, 도로 노면의 불량 감지 연구에도 기여할 것으로 예상된다. ※ 이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2022H1D8A3037396)