정밀도로지도는 자율주행자동차가 주행 중에 도로주변의 상황을 효과적으로 정확하게 인지하는 데에 크게 도움이 된다. 비전 센서와 통신기술 만에 의존하여 도로의 모든 상황을 인지하기에는 기술과 비용 측면에서 한계가 존재하기 때문이다. 차량, 사람과 같은 주변의 동적 객체 인지에 비전 센서 기술을 적용하고, 도로의 교통정보 수집에 통신기술을 이용하며, 도로상의 수많은 정적 객체와 이에 대한 속성정보를 정밀도로지도 기반으로 제공한다면 자율주행자동차의 인지 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 정확하게 파악된 정적 객체의 위치를 활용하여 자율주행자동차의 측위 성능을 제고할 수 있게 된다. 이처럼 정밀도로지도는 비전 센서 기술, 정보통신기술, 고정밀 GNSS(Global Navigation Satellite System) 기술을 보완하여 자율주행자동차의 인지와 측위 문제에 있어서 핵심이 된다.
우리나라의 국토지리정보원에서는 자율주행자동차의 상용화를 대비하기 위해 지상 MMS(Mobile Mapping System)를 채택하여 정밀도로지도 등 자동차 전용도로에 대한 정밀도로지도를 제작하고 있다. 자율주행자동차 상용화 시대에는 정밀도로지도와 같은 자동차 전용도로뿐만 아니라 차량이 주행할 수 있는 전국토의 모든 도로에 대한 정밀도로지도가 필요하다. 그러나 지상 MMS만으로 모든 도로의 정밀도로지도를 구축하기에는 시간과 비용 측면에서 많은 어려움이 있다. 이에 전국토의 모든 도로에 대한 정밀도로지도를 효과적으로 생성하고, 갱신하기 위한 체계와 효율적인 방법론 정립이 요구된다. 본 논문에서는 대도시 지역에서 매년 취득하는 고해상도 유인기 항공사진과 경제적으로 취득 가능한 무인기 항공사진의 활용 가능성을 검토하고, 효율적으로 모든 도로에 대한 정밀도로지도를 제작하기 위한 방안을 도출하고자 한다.
이를 위하여 실험 대상지역을 선정하고, 지상 MMS 데이터와 유·무인 항공영상을 취득하였다. MMS 데이터로부터 3차원 점군 데이터를 생성하고, 유·무인 항공영상으로부터 입체영상과 정사영상을 생성하였다. 각각의 관측방법의 특성에 따른 효용성과 제약사항을 고려하여, 서로 다른 관측자료의 병합으로 정밀도로지도를 제작하였다. 제작된 정밀도로지도의 정확도, 묘사 완전성, 제작시간과 비용을 비교하여 각 방법의 성능과 효율성을 분석하였다.
지상 MMS 점군자료, 유인 항공영상, 무인 항공영상을 각각 이용하여 제작한 정밀도로지도의 정확도를 확인한 결과, 세 가지 관측방법 모두 수평(ΔD) ±10cm, 수직(ΔH) ±20cm 이내의 RMSE를 나타내었다. 이는 국토지리정보원에서 제시하는 정밀도로지도의 품질검사 심사 기준인 ±25cm 이내 정확도를 만족하는 수준이다. 묘사의 완전성을 살펴본 결과, MMS의 데이터로부터 정밀도로지도에서 정의되는 모든 항목을 묘사할 수 있었으나, 도로에 주행 차량이 있는 경우 일부 폐색영역이 발생하여 차선이 누락되기도 하였다. 유·무인 항공영상으로부터 차선과 같은 선형객체에 대한 묘사가 가능하였으나, 일부 가로수와 같은 장애물 구간과 표지시설의 위치관측이 어려웠다. 연직으로 촬영된 항공영상으로부터 수직면에 표현되는 교통안전표지의 내용을 파악하기에 한계가 있었다. 그러나 차량의 통행이 많은 시가지에 대하여 차선 등의 선형객체를 추출하는 경우 지상 MMS 데이터보다 유·무인 항공영상을 활용할 때 누락 없이 완전한 묘사가 가능하였고, 데이터 취득과 묘사에 소요되는 시간과 비용도 크게 절감할 수 있었다. 유·무인 항공영상을 활용하여 전반적인 선형객체를 묘사하고, 폐색에 의해 누락된 사항을 지상 MMS 측량에 의해 보완하는 것이 가장 합리적인 방법으로 평가되었다.
기존 MMS 측량과 유·무인 항공사진측량을 함께 적용함으로써, 전국토의 모든 도로에 대한 정밀지도를 효율적으로 완벽하게 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 특히 대도시 지역에서 매년 취득하는 유인 항공영상을 활용한다면, 넓은 영역에 대하여 도로 묘사의 주요 객체인 차선과 같은 선형객체를 시간과 비용 측면에서 매우 경제적으로 추출할 수 있게 된다. 유인 항공영상이 없는 소규모 영역에 대해서는 연직과 경사방향으로 무인 항공영상을 취득하여 활용할 수 있을 것이다. 따라서 정밀도로지도 제작에 있어서 유·무인 항공사진측량을 적용할 수 있도록 작업규정을 개선하고 이를 위한 정책을 추진해야할 것으로 사료된다.

High definition maps are very helpful for autonomous cars to effectively and accurately recognize road conditions while driving. It is because limitations exist in terms of technology and cost to recognize all situations of the road relying only on vision and communication technology. If vision technology is applied to recognition of dynamic objects in vicinity such as vehicles and people, apply communication technology to collection of traffic information on the road, and provide numerous static objects on the road and their attribute on a high definition map basis, it will be possible to greatly enhance recognition performance. As such, high definition maps complement vision technology, communication technology, and high-precision Global Navigation Satellite System (GNSS) technology to become the core of the cognition and positioning issue of autonomous cars.
For this reason, the National Geographic Information Institute of Korea has adopted a ground-based MMS (Mobile Mapping System) in preparation for the commercialization of autonomous cars in order to produce high definition maps for driveways including major highways. In the era of autonomous car commercialization, high definition maps are required for not only roads exclusively for vehicles such as highways, but all roads throughout the nation where cars can drive. However, there are many difficulties in terms of time and cost to construct a high definition map of all roads by MMS alone. Therefore, it is necessary to establish a system and efficient methodology for effectively creating and updating high definition maps for all roads in the entire country. This paper investigates the feasibility of utilizing financially obtainable unmanned aerial photographs and high-resolution manned aerial photographs obtained every year in major metropolitan areas, and draws out a plan for efficient production of high resolution maps for all roads.
For this purpose, I selected test areas and obtained MMS data and manned/unmanned aerial images. 3D point-clouds data were generated from MMS data, and stereoscopic images and ortho images were generated from manned/unmanned aerial images. In consideration of the usefulness and constraints of each observation method, high definition maps were constructed by merging different observation data. The accuracy, descriptive completeness, production time, and cost of the produced high definition maps were compared with each other to analyze the performance and efficiency of each method.
As a result of checking the accuracy of high definition maps constructed each by using MMS data, manned aerial images, and unmanned aerial images, all three observation methods showed RMSE within ± 10 cm horizontal (ΔD) and ± 20 cm vertical (ΔH). This is within the range of ± 25cm, which is the standard of the quality examination inspection of high definition maps provided by the National Geographic Information Institute. As a result of examining the descriptive completeness, it was possible to describe all items defined in the high dimension map from the data of MMS. However, when there were driving vehicles on the road, some occlusion areas occurred, causing the lanes to be omitted. Although it is possible to describe linear objects such as lanes from manned/unmanned aerial images, it was difficult to observe obstacle sections including a few trees and navigation landmarks. Also, there were limits in figuring out the contents of the traffic safety mark expressed on the vertical plane from the aerial image taken in the vertical direction. However, when extracting linear objects such as a lane in a city with a lot of traffic, it was possible to describe a complete image without omission at a lower price and time for data acquisition and description when using manned/unmanned aerial image compared to ground MMS data. According to the evaluation, the most reasonable method would be to describe the overall linear objects by manned/unmanned aerial images and to supplement omitted areas due to blocking by MMS surveying.
By applying existing MMS surveying and manned/unmanned aerial photogrammetry together, it is expected that a high dimension map of all the roads in the entire country can be constructed efficiently and perfectly. Especially, if the annually acquired manned aerial images in major metropolitan area are utilized, it will possible to obtain linear objects such as lanes, which are the main objects of the road depiction, economically in terms of time and cost. Small-scale areas without manned aerial images can obtain and utilize unmanned aerial images in vertical and slant directions. Therefore, I conclude that the work rules should be improved so that manned/unmanned aerial photogrammetry can be applied in the construction of high dimension maps, and the necessary policies for them should be promoted.