[논문]자율주행 지원을 위한 정밀도로지도 갱신기술 평가를 위한 기준 도출 연구

박유경; 강원평; 최지은; 김병주

doi:10.11108/kagis.2019.22.3.146

자율주행 지원을 위한 정밀도로지도 갱신기술 평가를 위한 기준 도출 연구
A study on the Evaluation of Real-Time Map Update Technology for Automated Driving 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.22 no.3, 2019년, pp.146 - 154

박유경 (한국지능형교통체계협회) , 강원평 (한국지능형교통체계협회) , 최지은 (한국지능형교통체계협회) , 김병주 (제이에스아이에스)

초록
AI-Helper

현재까지 많은 노력을 통해 정밀도로지도를 구축하고 활용하기 위한 시스템을 개발하여 적용 중에 있으며, 최근 도로변화에 대한 신속 변화 및 지도 갱신 시스템 개발을 통해 정밀도로 지도의 갱신을 신속히 하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정밀도로지도는 자율주행 안전을 위해 지도의 무결성 및 정확성이 요구되어지며, 이를 위해 국토지리정보원(2018)에서는 검사 방법을 만들어 확인하고 있다. 마찬가지로 갱신된 정밀도로지도 품질을 확보할 수 있도록 관련 기술의 기준 및 평가방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 자율주행을 위한 도로변화 신속 탐지 및 갱신기술을 분석하고 통합 품질 검증을 위한 평가기준과 항목을 선정하였다. 평가 항목은 위치정확도와 판독정확도로 정하고, 선정한 평가기준을 바탕으로 실시간 변화탐지 및 정밀지도의 갱신 기술에 대한 평가방법을 제시하였다. 향후 본 연구 결과를 통해 자율차의 안전주행을 지원하는 정밀도로지도의 품질확보에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, a system has been developed and applied to establish and utilize HD maps through R&D. The biggest problem, however, is the lack of a proper HD map update system, which requires the development and adoption of such a system as soon as possible. In addition, in the case of updating HD maps for automated driving, integrity and accuracy of maps are required for safe driving, so an test of these technologies and data quality is required. In April 2018, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport implemented a project to 'Develop Technology to Demonstrate and Share the Instant Road Change Detection and Update Technology for automated driving. This paper analyzed the technology for updating map based on the investigation and analysis of relevant technology trends for the development of integrated demonstration and sharing technology of road change rapid detection and updating map technology, and put forward the criteria for road change rapid detection, integrated quality verification of update technology. It is expected that the results of this study will contribute to quality assurance of HD maps that support safety driving for automated vehicles.

주제어

표/그림 (10)

그림 FIGURE 1. Test for updating map date(SIP-adus workshop, 2018)
표 TABLE 1. Evaluation requirements for target technologies
표 TABLE 2. Data quality criteria for National Spatial Information
표 TABLE 3. Data quality criteria for the Updating HD maps from this study
표 TABLE 4. Map accuracy criteria
그림 TABLE 6. Lists for evaluation of recognition accuracy
표 TABLE 5. Objects for evaluation of position accuracy
표 TABLE 7. Evaluation conditions and Lists for environmental factors
표 TABLE 8. Criteria for evaluating rapid detection technology for objects changes
표 TABLE 9. Evaluation scenarios for objects changes

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 기존 정밀도로지도를 구축하는 시스템에 대해 분석하고, 현재 기술 개발이 진행되고 있는 정밀지도 갱신기술을 통해 수집된 지도 데이터에 대한 결과의 신뢰성 및 최신성 확보를 위한 평가 기준 및 절차에 대해 제시하고자 한다.
본 연구에서는 안전한 자율주행을 위해, 갱신된 정밀도로지도에 필요한 지도의 무결성 및 정확성을 평가하기 위한 기준 및 방법에 대해 제시하였다.
본 연구의 MMS 개발 목표는 정밀도로지도 구축을 위한 성능에 부합하면서 기존 장비에 비해 경제성을 갖추는 것이다.
정밀도로지도의 평가 항목은 영상 기반의 자동 갱신 기술에 대한 평가 특성을 고려하여 기존 품질평가 요소의 완전성, 위치정확성 등은 유지하고자 하였다. 논리적 일관성, 주제 정확 성, 시간 정확성은 본 개발 기술에 대한 평가에 해당하지 않아 이를 제외하고 본 기술의 주요 기술 개발 목표인 판독 정확도, 환경 저항성을 품질평가 요소에 포함하였다.
현재 관련 기술이 개발 중으로 실증에 대한 분석 결과와 연계하지는 못하였으나, 향후 본연구에서 도출된 평가 기준 및 방법을 기반으로 실증평가를 수행하여 신속한 정밀도로지도 갱신 기술에 대한 검증 방안을 고도화 하고자 한다.

제안 방법

판독 정확도는 정밀도로지도의 구축 객체에 포함된 각 속성에 대한 자동 판독의 정확도를 평가한다. 검증을 위해 구축한 참조 정밀도로지 도의 속성 DB와 자동 갱신된 정밀도로지도 요소의 속성 DB를 비교하는 방식으로 평가하며, 영상을 통해 확인할 수 없는 항목은 평가에서 제외한다.
그리고 시간대, 날씨, 속도 등 각각의 외부 환경에 따라 취득한 데이터에 대해 GNSS 신호 상태별 각 구간에서의 지도의 품질평가 및 백화 현상 등에 대한 보정 능력 등을 분석한다.
환경적 요인에 의한 정밀도로지도 구축 기술의 평가 대상은 위치 및 판독 정확도의 평가 대상이 모두 포함되며, 환경적 요인 평가의 주요 요인은 표 7과 같이 시간대, 날씨, 속도 등으로 시간대는 주간과 야간으로 구분하여 외부 광원이 없는 상태에서 갱신 데이터의 위치 및 판독 정확도를 분석한다. 날씨의 영향은 맑은 날과 비오는 날을 구분하여 노면 등 피사체에 수막이 형성되었을 때의 위치 및 판독 정확도를 분석한다. 속도의 영향은 개발기관에서 제시하는 최적의 주행속도 대비 각 데이터 처리 시간 및 갱신 기술의 정확도를 분석한다.
데이터의 품질요소는 현행 국토지리정보원 기관표준 중 기본공간정보 데이터 품질과 INSPIRE (Infrastructure for spatial information in Europe)의 자료 사양서가 ISO 19157을 적용하고 있어 혼선을 방지하고 국제표준 준수의 원칙을 위하여 ISO 19157:2013-Geographic information – Data quality를 프로파일링하여 국토 기본정보 데이터 품질표준에 적용하였다.
두 번째, 정밀도로지도의 위치 및 판독 정확도에 대한 평가를 위한 구축을 위한 다양한 환경에서의 구축 방안 및 기술을 제시하였다.
날씨의 영향은 맑은 날과 비오는 날을 구분하여 노면 등 피사체에 수막이 형성되었을 때의 위치 및 판독 정확도를 분석한다. 속도의 영향은 개발기관에서 제시하는 최적의 주행속도 대비 각 데이터 처리 시간 및 갱신 기술의 정확도를 분석한다.
위치 오차는 공간정보 품질평가에서 매우 중요한 항목으로써 본 연구에서는 위치오차 평가를 위해 표지판과 같은 점(point) 형태의 객체는 3축의 거리를 기준으로 평가하며, 차선과 같은 선(polyline) 형태의 객체는 이격거리를 기준으로 비교하며, 이격거리는 차선의 진행 방향에서 직각 방향으로 두 선분의 거리를 측정하며, 만약 버텍스(결절점)의 기준이 동일한 경우 점 형태 객체의 점간 거리와 동일한 방법으로 평가한다.
딥러닝 기술은 차량에 설치한 카메라로부터 취득된 영상을 통해 정밀도로지도 구축 대상 객체를 인식하기 위한 AI 기술이고, 자동도화 솔루션은 정밀도로지도의 형식에 맞게 정밀도로지도에서 정의한 주요 객체를 자동으로 도화하고 필요한 속성 정보를 입력할 수 있는 솔루션이다. 이러한 기술들의 성능평가 방법을 제시하기 위해 각 요소 기술에 대한 기술 수준 분석 및 기술 동향을 분석하였으며, 국내외 관련 규정 및 유사 기술을 검토하였다. 평가내용은 본 기술을 통해 최종 구축되는 갱신 정밀도로지도와 실시간 변화탐지를 통해 갱신하는 지도 평가로 나뉘어 진다.
앞서 제시한 바와 같이 정밀도로지도 구축을 위한 데이터 취득은 도로에서 진행되는 것으로 다양한 외부 환경에 노출되어 있음에 따라 각환경에 대한 저항성을 평가하여야 한다. 이에 검증 방법은 위치 및 판독 정확도에 대한 검증과 동일한 방식으로 수행하며, 조건별로 데이터를 구축하고 이를 검증하여 분석한다.
검증 대상 기술을 살펴보면 영상 및 위치데이터 취득 기술, 범용 영상 취득 장치, 딥러닝 기술, 자동도화 솔루션으로 구성된다. 정밀 영상 취득 장치는 고성능 카메라와 정밀측위가 가능한 GPS/INS(모델명 : POS LV 125)를 적용한 솔루션으로 지도 정보를 갱신하기 위해 차량에 설치하여 도로 및 주변 영상을 취득하고 이미지에 위치정보를제공한다. 범용 영상 취득 장치는 스마트폰 카메라 및 블랙박스 카메라와 저가용 GNSS를 일반 차량에 설치하여 지도의 변화정보를 확인할 수 있는 시스템이다.
정밀도로지도 갱신기술의 적용성 검토를 위해 데이터 취득 시 발생할 수 있는 다양한 외부 요인에 대한 영향 및 적용 가능성을 분석하기 위한 것으로 이를 위해 개발 기관에서 제시하는 최적 조건을 기준을 기반으로 차량의 속도, 날씨, 주행하는 도로 환경(GNSS 음영, 터널) 등다양한 외부 환경을 적용하여 위치 정확도 및 판독 정확도를 비교 분석한다.
첫 번째, 평가 기준 및 항목은 공간정보의 품질평가 기준을 기반으로 정밀도로지도 갱신 기술의 다양한 환경에서의 활용성을 고려하여 기준을 마련하였으며, 평가 항목은 정밀도로지도 구축 기준 중 국제 표준 등을 고려하여 갱신의 필요성이 있는 항목 등을 선정하였으며, 지도 결과물의 평가 이외에도 신속한 탐지 기술에 대한 평가를 위한 시나리오 기반의 평가 방법과 시스템의 전반적인 기능 점검을 위한 소프트웨어 평가 기준 및 방안을 제시하였다.
판독 정확도의 평가 기준은 차선, 노면표지, 표지판, 신호등, Wall, Edge 등 정밀도로지도 객체의 구성요소에 포함된 각 객체의 속성의 인지여부를 평가하는 것으로 영상에서 취득할 수 있는 정보를 대상으로 하였다. 판독 정확도의 평가 항목은 표 6과 같이 판독의 난이도 등을 고려하여 기존(Basic)과 확장(Advanced) 등 두항목으로 구분하여 판독 가능 여부를 판단하는 것으로 하였다.
이러한 기술들의 성능평가 방법을 제시하기 위해 각 요소 기술에 대한 기술 수준 분석 및 기술 동향을 분석하였으며, 국내외 관련 규정 및 유사 기술을 검토하였다. 평가내용은 본 기술을 통해 최종 구축되는 갱신 정밀도로지도와 실시간 변화탐지를 통해 갱신하는 지도 평가로 나뉘어 진다. 갱신 정밀지도 평가는 현장에서 취득한 영상 정보를 통해 도화 등의 후처리를 거친 후 구축된 최종 정밀도로지도의 정확도와 완전성을 평가하는 것이다.
그러나, 차로 중심선에 포함된 속도 및 주행 금지와 같은 규제정보는 영상을 통해 정확하게 인지하기 어려운 항목임에 따라 이는 제외한다. 환경 저항성은 본 평가를 위한 특별한 평가 항목으로 환경적 요인에 따른 자동 도화 및 판독의 정확도 및 한계를 검증하기 위해 환경 저항성을 선정하였다.
환경적 요인에 의한 정밀도로지도 구축 기술의 평가 대상은 위치 및 판독 정확도의 평가 대상이 모두 포함되며, 환경적 요인 평가의 주요 요인은 표 7과 같이 시간대, 날씨, 속도 등으로 시간대는 주간과 야간으로 구분하여 외부 광원이 없는 상태에서 갱신 데이터의 위치 및 판독 정확도를 분석한다. 날씨의 영향은 맑은 날과 비오는 날을 구분하여 노면 등 피사체에 수막이 형성되었을 때의 위치 및 판독 정확도를 분석한다.

대상 데이터

주요 SW 기술은 의사결정시스템, 객체 추출시스템, 갱신시스템을 대상으로 하며, 개발 목표 및 평가 요구사항은 표 1의 내용과 같다. 검증 대상 기술을 살펴보면 영상 및 위치데이터 취득 기술, 범용 영상 취득 장치, 딥러닝 기술, 자동도화 솔루션으로 구성된다. 정밀 영상 취득 장치는 고성능 카메라와 정밀측위가 가능한 GPS/INS(모델명 : POS LV 125)를 적용한 솔루션으로 지도 정보를 갱신하기 위해 차량에 설치하여 도로 및 주변 영상을 취득하고 이미지에 위치정보를제공한다.
국토지리정보원은 「공간정보 품질관리체계 연구」ISO 19157의 15세부 요소 중에서 13세부 요소를 선정하였고 정보 완전성 세부요소에 ‘묘사오류’요소를 추가하여 표 2와 같이 총 14세부 요소를 선정하였다.
본 연구를 통해 검증하고자 하는 검증 대상은 HW와 SW로 구분되는데, HW 부문은 현장에서 도로 정보를 수집하는 장치인 MMS (Mobile Mapping System)를 대상으로 한다.
위치정확도의 평가 대상은 표 5와 같이 정밀 도로지도 구축 객체 중 차선, 노면표지, 표지판, 신호등, Wall, Edge 등을 대상으로 한다.
이때 저가형 MMS의 평가 내용은 장비를 통한 갱신 지도의 정확성 등으로 구분한다. 주요 SW 기술은 의사결정시스템, 객체 추출시스템, 갱신시스템을 대상으로 하며, 개발 목표 및 평가 요구사항은 표 1의 내용과 같다. 검증 대상 기술을 살펴보면 영상 및 위치데이터 취득 기술, 범용 영상 취득 장치, 딥러닝 기술, 자동도화 솔루션으로 구성된다.
판독 정확도의 평가 기준은 차선, 노면표지, 표지판, 신호등, Wall, Edge 등 정밀도로지도 객체의 구성요소에 포함된 각 객체의 속성의 인지여부를 평가하는 것으로 영상에서 취득할 수 있는 정보를 대상으로 하였다. 판독 정확도의 평가 항목은 표 6과 같이 판독의 난이도 등을 고려하여 기존(Basic)과 확장(Advanced) 등 두항목으로 구분하여 판독 가능 여부를 판단하는 것으로 하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 MMS 개발 시 주요 SW 기술로 어떤 것들을 사용하는가?	이때 저가형 MMS의 평가 내용은 장비를 통한 갱신 지도의 정확성 등으로 구분한다. 주요 SW 기술은 의사결정시스템, 객체 추출시스템, 갱신시스템을 대상으로 하며, 개발 목표 및 평가 요구사항은 표 1의 내용과 같다. 검증 대상 기술을 살펴보면 영상 및 위치데이터 취득 기술, 범용 영상 취득 장치, 딥러닝 기술, 자동도화솔루션으로 구성된다.
	현재 정밀지도가 가지는 문제에는 어떤 것들이 있는가?	(Monthly ITS, 2019) 최근 자율주행 관련 산업이 활성화 되면서 정밀지도는 핵심 요소 기술로 부상하고 있으며 국토지리정보원과 각 지도제작사에서 구축 중에 있다. 그러나 현재 정밀지도 구축에 대한 외국 기술에 대한 의존도가 높고, 지도 제작과정에서 많은 수작업의 비율이 높아 구축 비용 및 시간이 많이 소요되고 있다. 이러한 문제를 어느정도 해소할 수 있는 방안으로 국토부에서 2018년 4월 자율주행 지원을 위한 도로변화 신속 탐지, 갱신기술 개발 및 실증 연구사업을 추진하였으며 관련 국내 기술 개발이 진행 중에 있다.
	신속변화탐지 기술이란 무엇인가?	신속변화탐지 기술은 도로의 변화 정보를 수집할 수 있는 장치를 탑재한 차량이 실 도로를 주행 중에 차량에 탑재된 정밀도로지도와 현장 에서 수집된 정보(영상)를 비교하여 정밀도로지 도의 변화가 예상되는 지점을 찾는 기술이다. 여기서 말하는 변화 정보는 도로 차선의 재도색및 표지판, 신호등과 같은 도로 시설물의 철거및 신설 등으로 신규 도로의 개통 및 공사 등과는 구분된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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