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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최윤수
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서울시립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수18
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2021
2020
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자율주행차는 4차 산업혁명의 주역이다. 자율주행차에 활용되는 기술인 인공지능, 빅데이터, 딥러닝 등은 4차 산업혁명의 핵심요소이기 때문이다. 많은 자동차 전문가들은 2035년에 자율주행차가 약 1,200만대로 늘어나고 2050년에는 대다수 자동차가 자율주행차로 대체 될 것이라고 전망하고 있다. 현재, 자율주행차 기술이 센서 중심에서 지도 기반 추세로 변화하고 있다. 이러한 변화의 이유는 자율주행차에 부착된 카메라, 라이다, GNSS 등의 센서가 인식하지 못하는 다양한 환경에서 정밀하게 구축된 도로지도를 이용하면 자율주행차가 도로주변의 상황을 사전에 인지할 수 있기 때문이다. 정밀도로지도는 자율주행차가 스스로 위치를 파악하고 도로와 교통 규제를 인지할 수 있도록 사전에 구축한 3차원 지도이다. 정밀도로지도는 사람의 안전과 직결되는 매우 중요한 정보이기 때문에 높은 정확도의 품질기준이 요구된다.
현재 국토지리정보원은 고속도로 전체, 일부 국도, 다양한 시범구간까지 약 6,700㎞에 걸쳐 정밀도로지도 구축을 완료했고, 민간기업·연구기관·학교 등에서 사용할 수 있도록 제공 중에 있다. 그렇기 때문에 정밀도로지도의 품질 고도화 및 품질 검사 기준 마련이 시급하며, 품질 검사 기준에 합당하게 검사할 수 있는 검사 프로그램에 대한 필요성도 계속 대두되고 있다. 하지만, 현재 정밀도로지도 검사는 국토지리정보원의 SW인 HD MAP QC를 이용한 검사 방법밖에 없으며, 이 밖에는 CAD 등 범용 공간정보 관련 SW를 이용하여 육안으로 검수할 수밖에 없는 실정이다. 또한, HD MAP QC를 이용하여 검사하더라도 검사 항목이 표준적합성, 위치정확도, 벡터구조화의 부분적인 부분만 검사가 가능하여 국토지리정보원에서 제시한 정밀도로지도 품질 검사 매뉴얼에 따른 검사를 수행하기 위해서는 육안검사를 병행해야 한다. 이런 이유로, 정밀도로지도의 검사 항목 중 자동화가 가능한 검사 항목을 추출하고 항목별로 적용할 수 있는 오류 검사 알고리즘을 제시하여 설계·구현한 후, 구현된 프로그램을 이용하여 오류 검사를 실시하고 그 결과를 분석하고자 한다.
연구를 위해서 고속국도 15호선에 대한 정밀도로지도 데이터를 취득하고, 점군 및 벡터데이터 등의 세부항목을 국토지리정보원 검수 SW인 HD MAP QC에서 검사가 가능하도록 구성하여 검사를 수행하였다. 검사결과 총 18,949개의 오류가 발생하였고, 대부분의 오류가 벡터 구조화에서 발생하고 있음을 확인하였다. SW 검사 수행 후에는 검사 결과에 대해 교차 검증이 가능하도록 육안 검사를 수행하여 오류를 분석·유형화하고, 선행 조사된 정밀도로지도 품질 검사 기준을 함께 고려하여 자동화가 필요한 검사항목을 크게 도형무결성, 도형상관관계, 속성공간관계 3가지로 결정하였다.
이렇게 결정된 3가지 자동화 항목에 대해 검사 알고리즘을 설계하고 그것을 QGIS에 프로그램으로 구현하였으며, 구현된 프로그램을 사용하여 기 연구대상인 정밀도로지도를 재검사하였다. 그 결과 총 2,290개의 오류가 발견되었으며, 육안검수를 통해 오류 검사 알고리즘이 판별한 오류가 정확함을 확인하였다.
본 연구결과를 정밀도로지도 검사에 적용할 경우 업무처리의 효율성이 향상되어 시간, 비용, 인력 등이 절감될 것으로 예상되며, 무엇보다도 정확성이 생명인 정밀도로지도의 품질 향상에 기여할 것으로 사료된다.
현재 국토지리정보원은 고속도로 전체, 일부 국도, 다양한 시범구간까지 약 6,700㎞에 걸쳐 정밀도로지도 구축을 완료했고, 민간기업·연구기관·학교 등에서 사용할 수 있도록 제공 중에 있다. 그렇기 때문에 정밀도로지도의 품질 고도화 및 품질 검사 기준 마련이 시급하며, 품질 검사 기준에 합당하게 검사할 수 있는 검사 프로그램에 대한 필요성도 계속 대두되고 있다. 하지만, 현재 정밀도로지도 검사는 국토지리정보원의 SW인 HD MAP QC를 이용한 검사 방법밖에 없으며, 이 밖에는 CAD 등 범용 공간정보 관련 SW를 이용하여 육안으로 검수할 수밖에 없는 실정이다. 또한, HD MAP QC를 이용하여 검사하더라도 검사 항목이 표준적합성, 위치정확도, 벡터구조화의 부분적인 부분만 검사가 가능하여 국토지리정보원에서 제시한 정밀도로지도 품질 검사 매뉴얼에 따른 검사를 수행하기 위해서는 육안검사를 병행해야 한다. 이런 이유로, 정밀도로지도의 검사 항목 중 자동화가 가능한 검사 항목을 추출하고 항목별로 적용할 수 있는 오류 검사 알고리즘을 제시하여 설계·구현한 후, 구현된 프로그램을 이용하여 오류 검사를 실시하고 그 결과를 분석하고자 한다.
연구를 위해서 고속국도 15호선에 대한 정밀도로지도 데이터를 취득하고, 점군 및 벡터데이터 등의 세부항목을 국토지리정보원 검수 SW인 HD MAP QC에서 검사가 가능하도록 구성하여 검사를 수행하였다. 검사결과 총 18,949개의 오류가 발생하였고, 대부분의 오류가 벡터 구조화에서 발생하고 있음을 확인하였다. SW 검사 수행 후에는 검사 결과에 대해 교차 검증이 가능하도록 육안 검사를 수행하여 오류를 분석·유형화하고, 선행 조사된 정밀도로지도 품질 검사 기준을 함께 고려하여 자동화가 필요한 검사항목을 크게 도형무결성, 도형상관관계, 속성공간관계 3가지로 결정하였다.
이렇게 결정된 3가지 자동화 항목에 대해 검사 알고리즘을 설계하고 그것을 QGIS에 프로그램으로 구현하였으며, 구현된 프로그램을 사용하여 기 연구대상인 정밀도로지도를 재검사하였다. 그 결과 총 2,290개의 오류가 발견되었으며, 육안검수를 통해 오류 검사 알고리즘이 판별한 오류가 정확함을 확인하였다.
본 연구결과를 정밀도로지도 검사에 적용할 경우 업무처리의 효율성이 향상되어 시간, 비용, 인력 등이 절감될 것으로 예상되며, 무엇보다도 정확성이 생명인 정밀도로지도의 품질 향상에 기여할 것으로 사료된다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구배경 및 필요성 1제2절 연구 동향 21. 정밀도로지도 구축 SW 22. 정밀도로지도 품질 및 검사 93. 정밀도로지도 표준화 11제3절 연구 목적 및 방법 20제2장 정밀도로지도 구조와 품질 22제1절 정밀도로지도 개요 221. 정의 222. 정밀도로지도 구축 및 현황 23제2절 정밀도로지도 구조 301. 데이터 모델 302. 데이터 레이어 구성 353. 정밀도로지도의 세부 구조 38제3절 정밀도로지도 품질 531. 데이터 품질 관리 개요 532. 품질 관리 프로세스(ISO 9000) 533. 정밀도로지도 품질 관리 55제3장 정밀도로지도 품질 검사 80제1절 품질 검사 개요 801. 대상 802. 품질 검사 SW 813. 검사 항목 및 방법 83제2절 품질 검사 실시 및 분석 841. 검사 실시 842. 결과 분석 92제4장 오류 검사 자동화 알고리즘 96제1절 정밀도로지도 오류 분석 961. 육안검수를 통한 오류 유형 분류 962. 오류의 원인 및 결과 분석 102제2절 오류 검사 자동화 알고리즘 개발 1051. 오류 검사 자동화 개요 1052. 오류 검사 알고리즘 설계 1113. 오류 검사 알고리즘 구현 124제3절 자동화 알고리즘 검증 실험 1271. 검사 실시 및 결과 산출 1272. 오류 분석 1323. 소결 143제5장 결 론 145제1절 연구의 결론 145제2절 향후 연구 방향 148참고문헌 150부 록 155Abstract 181감사의 글 184
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