LiDAR 기반의 도로시설물 공간정보 자동갱신 시스템 개발 및 평가 (Development and Evaluation of Auto-Updating System for Geo-spatial Information of Road Facilities based on LiDAR Technique)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 31권 / 4호 / 95 ~ 105페이지
· 저자명 : 김재학, 김준수, 최보현, 천유진, 이동하

초록

정밀도로지도(HD map)의 효율적인 구축을 위해서는 지속적으로 변경되는 도로 네트워크, 도로구간 정보 및 상대적으로 매우 빠르게 변경․설치되는 교통표지 및 도로시설물 정보에 대한 신속하고 주기적인 갱신이 필요하다. 하지만 최근 다양한 도로시설물의 노후화로 재설치 수량이 지속적으로 증가할 것으로 예상되며, 이에 따라 향후 정밀도로지도의 구축 및 갱신 비용도 크게 증가할 것으로 판단된다. 따라서 현재의 MMS 시스템에 비해 보다 경제적이고, 자동화된 도로시설물 모니터링 기술 및 정보 갱신 방식에 대한 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 효율적인 정밀도로지도 구축 및 갱신을 지원하기 위하여 저가의 LiDAR 및 관측 센서들을 활용한 도로시설물 모니터링 및 DB 갱신 시스템을 개발하고, 실제 도로를 대상으로 적용성을 평가하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 도로시설물 공간정보 갱신 장비의 위치 정확도는 약 0.54m로 나타났으며, 취득 데이터 압축률 약 27.2%와 평균 전송속도 1.52Mbps를 나타내었다. 또한 DB 갱신을 위한 서비스 시스템의 객체 인지율 및 속성 정확도는 각각 약 91.7% 및 85.6%로 나타났다. 이를 통해 본 연구의 결과가 현재에는 정밀도로지도 구축에 활용하기에는 다소 부족하지만, 추후 영상과 LiDAR 간 데이터 매핑 기술 고도화 및 AI 객체 인지 모델 개선을 통해 정밀도로지도 구축 및 도로시설물 관리에 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.

영어초록

For the efficient construction of HD maps, it is necessary to quickly and periodically update continuously changing road networks, road section information, and traffic signs and road facility information that are changed and installed relatively very rapidly. However, the number of re-installations or re-construction is expected to increase continuously due to the aging of various road facilities. Accordingly, the cost of constructing and updating HD maps is also expected to increase significantly in the future. Therefore, it is necessary to develop more economical and automated technique for monitoring and updating Geo-spatial information of road facilities compared to the current MMS system. Therefore, this study developed a road facility monitoring and DB update system using low-cost LiDAR with various observation sensors to support more efficient construction and update of HD maps, and then evaluated the applicability of developed system in the actual roads. As a result, the location accuracy of the road facility spatial information update equipment developed in this study was found to be about 0.54m, and the data compression rate was about 27.2% and the average transmission speed was 1.52Mbps. In addition, the object recognition rate and attribute definition accuracy of the DB updating service system were found to be about 91.7% and 85.6%, respectively. Although the results of this study are currently insufficient to be used to construct the HD map, it is believed that efficient use of road facility management as well as construction of HD map will be possible by improving the AI object recognition model and data mapping method between image and LiDAR data.

참고자료

· 없음