[논문]정밀도로지도 개선을 위한 정밀도로지도 객체 활용성 검증

오종민; 송용현; 홍송표; 신영민; 고영진

doi:10.7848/ksgpc.2020.38.4.375

정밀도로지도 개선을 위한 정밀도로지도 객체 활용성 검증
High Definition Road Map Object usability Verification for High Definition Road Map improvement 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.38 no.4, 2020년, pp.375 - 382

오종민 (Department of Geoinformatics Engineering, University of Seoul, Spatial Information Industry Promotion Institute) , 송용현 (Spatial Information Industry Promotion Institute) , 홍송표 (Spatial Information Industry Promotion Institute) , 신영민 (Department of Geoinformatics Engineering, University of Seoul, Spatial Information Industry Promotion Institute) , 고영진 (Spatial Information Industry Promotion Institute)

초록
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세계적으로 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 자율주행차에 대한 관심이 증대되고 있으나 최근 보행자사고, 차대차사고 등 안전 확보 등의 이슈로 이에 대한 기술적인 모델로서 차선, 노면표시 등 도로정보와 신호등, 교통표지판 등 시설물 정보가 포함된 3차원 정밀도로지도(HD Map: High Definition Map) 수요가 높아지고 있다. 하지만, 수요에 따른 일부 보완점들이 계속적으로 제기되고 있어, 정밀도로지도를 활용하는 기관·기업들의 의견을 수렴하고 그에 따른 정밀도로지도의 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토지리정보원에서 주최하고 공간정보산업진흥원에서 주관했던 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 결과를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하고, 그에 따라 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하였으며 그 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과 참가자들이 가장 많이 사용한 레이어별 코드는 평면교차로 등이며, 가장 높은 사용률을 보여주는 코드는 안전표지로 나타났다. 또한 부속구간 및 높이 장애물의 사용률은 각각 16.67%, 8.88%로 낮은 비율을 보여주었다. 이번 연구로 향후 정밀도로지도의 활용을 위해서 지속적으로 수요처의 의견을 수렴하여 수요처에서 실제로 필요한 레이어와 이에 대한 데이터 모델을 개선하는 연구가 필요할 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the 4th Industrial Revolution era in worldwide, interest in autonomous vehicles is increasing. but due to recent safety issues such as pedestrian accidents and car accidents, as a technical model for this, the demand for 3D HD maps (High Definition maps) is increasing in including lanes, road markings, road information, traffic lights and traffic signs etc. However, since some complementary points have been continuously raised according to demand, It is necessary to collect the opinions of institutions and companies utilizing HD maps and to improve HD maps. This study was conducted by utilizing the results of the contest for usability verification of HD Maps hosted by the National Geographic Information Institute and organized by the Spatial Information Industry Promotion Institute. For this study, we researched HD maps' layers and codes for HD maps object usability to improve HD maps, constructed HD maps object usability items accordingly, and contested usability verification of HD maps according to the items The contestants conducted verification and analyzed the results. As a result, the most frequently used code for each layer was the flat intersection, and the code showing the highest usage rate was a safety sign. In addition, the use rate of the sub-section and height obstacles was 16.67% and 8.88%, respectively, showing a low ratio. In order to utilize HD maps in the future, this study is expected to require research to continuously collect opinions from customers and improve data objects and data models that are actually needed by customers.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Workflow
표 Table 1. Data model for HD map
표 Table 2. Object verification item(A1_NODE, Sample)
그림 Fig. 2. A1_NODE use status and object verification status(sample)
표 Table 3. C1_Traffic light layer improvement and opinion(sample)
표 Table 4. Layer code use & compulsory code ratio
표 Table 5. Layer opinion theorem

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체별 활용성 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하였다. 그리고 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하고 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하였으며, 이로부터 정밀도로지도 레이어별 코드 사용 및 필수코드 비율을 분석하여 정밀도로지도 레이어 개선사항을 도출하였다(Fig.
국내에서는 ‘19년에 최초로 정밀도로지도 활용성 검증 공모전이 개최되어 자율 주행차의 안전을 지원하는 정밀도로지도의 품질을 고도화시키기 위해 자율주행 관련 기관의 요구사항 및 의견을 수렴·반영할 수 있는 기초를 놓았다(NGII, 2020). 이에 본 연구에서는 정밀도로지도 활용성 검증 공모전을 통하여 정밀도로지도의 객체별 활용성 검증을 수행하였으며, 그 결과를 분석하여 정밀도로지도 객체 개선 항목을 도출하였다.

제안 방법

이에 정밀도로지도의 활용을 위한 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 14개 레이어에 대한 조사 및 분석을 실시하여 레이어별 검증이 필요한 코드를 정리하였다. 그리고 자율주행 활용을 위한 객체 검증은 정밀도로지도의 각 레이어 별 코드에 대해 세부 검증 결과를 ○/△/X 중 하나로 체크하도록 하고, 세부검증사항에 대한 이슈를 작성할 수 있도록 하였다. Table 2는 객체 검증 항목에 대해 샘플을 나타낸 것이다.
본 연구는 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체별 활용성 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하였다. 그리고 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하고 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하였으며, 이로부터 정밀도로지도 레이어별 코드 사용 및 필수코드 비율을 분석하여 정밀도로지도 레이어 개선사항을 도출하였다(Fig. 1).
또한, 정밀도로지도의 레이어에 대한 레이어 개선여부 및 의견을 별도의 표로 작성하여 의견을 수렴하였다. Table 3은 정밀도로지도의 레이어 별 개선여부 및 의견을 샘플(C1_Traffic Light)로 나타낸 것이다.
본 연구에서는 정밀도로지도 활용성 검증 공모전을 활용하여 정밀도로지도 객체 검증을 실시하였다. 검증에서는 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 참가자들이 사용한 14개 레이어의 코드 사용 및 필수 코드 비율을 평균으로 계산하여 정리한 값을 사용하였다.
또한 자율주행 등에서 필수적 필요 항목여부를 판단하는 것이 중요할 것으로 판단된다. 이에 정밀도로지도의 활용을 위한 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 14개 레이어에 대한 조사 및 분석을 실시하여 레이어별 검증이 필요한 코드를 정리하였다. 그리고 자율주행 활용을 위한 객체 검증은 정밀도로지도의 각 레이어 별 코드에 대해 세부 검증 결과를 ○/△/X 중 하나로 체크하도록 하고, 세부검증사항에 대한 이슈를 작성할 수 있도록 하였다.
정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들 각각에 대해서 정밀도로지도 14개 레이어중 사용/필수/세부검증 코드에 대한 의견을 각각 조사하였다. Fig.
정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 참가자들의 의견을 수렴하여 정밀도로지도의 데이터 모델 개선을 위한 종합적인 요구사항을 제시하였다(Table 5).
정밀도로지도는 자율주행에 필요한 규제선(차선, 도로경계선, 정지선, 차로중심선), 도로 시설(중앙분리대, 터널, 교량, 지하차도), 표지시설(교통안전표지, 노면표시, 신호기) 등을 3차원으로 표현한 정밀한 전자지도를 뜻한다(NGII, 2019b). 정밀도로지도의 제작과정은 첫 번째, 작업계획을 수립하고, 두 번째, MMS (Mobile Mapping System) 및 기준점 측량을 실시하며, 세 번째, 3차원 점군데이터를 생성하는 표준자료를 제작한다. 그리고 4번째로 객체 도화 및 구조화 편집 등을 시행하는 객체 도화 및 편집을 수행함으로써 최종적으로 정밀도로지도를 구축한다(NGII, 2019).

대상 데이터

Table 2는 객체 검증 항목에 대해 샘플을 나타낸 것이다. 이외 13개 레이어에 대해서도 동일하게 정리하여 14개 레이어에 대해 159개의 레이어 세부코드를 작성함으로써 검증표를 작성하였다.

데이터처리

본 연구에서는 정밀도로지도 활용성 검증 공모전을 활용하여 정밀도로지도 객체 검증을 실시하였다. 검증에서는 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 참가자들이 사용한 14개 레이어의 코드 사용 및 필수 코드 비율을 평균으로 계산하여 정리한 값을 사용하였다. 이와같은 연구 결과로부터 다음과 같은 결론을 도출하였다.

성능/효과

가장 높은 사용률을 보여주는 안전표지(B1_SAFETYSIGN, 85%)의 경우 필수코드로 제시한 의견의 비율은 50%로 상대적으로 낮은 비율을 보여주고 있으며 노면선표시(B2_SURFACELINEMARK)의 경우 사용(73.03%) 및 필수코드 비율(80.92%)이 상대적으로 높은 비율을 보여주고 있다.
넷째, 정밀도로지도 활용성 검증 참가자들의 개선필요 사항들을 종합 정리하였다. 그 결과, 레이어별 세부코드 수정 필요, 레이어 구축 필요성, MMS 센서정보 등 MMS 표준자료와 관련한 추가 정보 제공에 대한 의견이 다수인 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 도출된 의견 및 항목들을 정밀도로지도 관련 규정, 매뉴얼, 데이터모델에 반영하여 개선할 경우 안전한 자율주행을 위한 고품질 정밀도로지도 제작과 더불어 보다 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
넷째, 정밀도로지도 활용성 검증 참가자들의 개선필요 사항들을 종합 정리하였다. 그 결과, 레이어별 세부코드 수정 필요, 레이어 구축 필요성, MMS 센서정보 등 MMS 표준자료와 관련한 추가 정보 제공에 대한 의견이 다수인 것을 확인할 수 있었다.
둘째, 레이어 코드 중 사용률 0%인 킬로포스트(C2_KILOPOST) 코드를 제외 후 확인한 결과 전체적으로 최소 8.33%, 최대 85.00%의 레이어 코드 사용률을 보였으며 안전표지(B1_SAFETYSIGN), 노면표시(B3_SURFACEMARK) 그리고 노면선표시(B2_SURFACELINEMARK)가 높은 사용률을 나타냈다. 이는 정밀도로지도 주요 사용 레이어는 자율주행과 관련한 도로 관련 객체인 것으로 판단된다.
레이어별 코드 사용률 중 0%인 킬로포스트(C2_KILOPOST) 코드를 제외 후 확인한 결과 전체적으로 최소 8.33%, 최대 85.00%의 레이어 코드 사용률을 보였으며 특히 안전표지(B1_SAFETYSIGN) 및 노면표시(B3_SURFACEMARK), 노면선표시(B2_SURFACELINEMARK)의 경우 높은 사용률을 보이고 있어 자율주행차를 위한 코드구성을 적절하게 한 것으로 분석되었다.
부속구간(A4_SUBSIDIARYSECTION) 및 높이장애물(C5_HEIGHTBARRIER)의 사용률은 각각 16.67%, 8.33%로 낮은 사용률을 보였으며 필수코드 의견 비율도 각각 33.33%, 16.67%로 낮은 비율을 보여주고 있다.
셋째, 레이어별 필수적으로 필요한 코드 비율은 최소 16.67%, 최대 80.92%의 비율을 나타내고 있으며 노면선표시(B2_SURFACELINEMARK), 노면표시(B3_SURFACEMARK), 신호등(C1_TRAFFICLIGHT)가 높은 비율을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이는 레이어 사용률과 동일하게 정밀도로지도 구축에 있어 필수적으로 필요한 객체는 도로관련한 객체인 것으로 판단된다.
첫째, 정밀도로지도를 구성하는 14개 레이어 중 참가자들이 검증 시 가장 많이 사용한 레이어 코드는 평면교차로, 교차로 내 주행경로, 일반주행차로, 일반도로, 노면선 표시, 신호등인 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

정밀도로지도는 2024년까지 주요도로, 2030년까지 전국 모든 도로에 대해 구축될 예정으로 향후 다양한 분야를 대상으로 정밀도로지도 객체별 활용성 검증을 위한 공모전을 확대하여 정밀도로지도 객체 개선 사항 도출이 지속적으로 이루어져야 할 것으로 판단된다. 더불어 도출된 개선사항을 바탕으로 데이터 모델을 수정·개선하는 연구가 수행된다면 고품질의 정밀도로지도 제작이 가능할 것으로 사료된다.
그 결과, 레이어별 세부코드 수정 필요, 레이어 구축 필요성, MMS 센서정보 등 MMS 표준자료와 관련한 추가 정보 제공에 대한 의견이 다수인 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 도출된 의견 및 항목들을 정밀도로지도 관련 규정, 매뉴얼, 데이터모델에 반영하여 개선할 경우 안전한 자율주행을 위한 고품질 정밀도로지도 제작과 더불어 보다 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
정밀도로지도는 2024년까지 주요도로, 2030년까지 전국 모든 도로에 대해 구축될 예정으로 향후 다양한 분야를 대상으로 정밀도로지도 객체별 활용성 검증을 위한 공모전을 확대하여 정밀도로지도 객체 개선 사항 도출이 지속적으로 이루어져야 할 것으로 판단된다. 더불어 도출된 개선사항을 바탕으로 데이터 모델을 수정·개선하는 연구가 수행된다면 고품질의 정밀도로지도 제작이 가능할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	정밀도로지도는 어떤 정보로 구성되어 있는가?	그리고 4번째로 객체 도화 및 구조화 편집 등을 시행하는 객체 도화 및 편집을 수행함으로써 최종적으로 정밀도로지도를 구축한다(NGII, 2019). 정밀도로지도는 차로 수준의 구체성과 정밀도로를 가지는 도로구조 및 주행경로, 도로 주변의 표지에 대한 정보, 도로 주변의 시설에 대한 정보로 구성되어 있으며, 총 14개의 레이어로 이들의 정보가 구성되어 있다(NGII, 2019). 14개의 레이어는 Table 1과 같다.
	정밀도로지도란 무엇인가?	정밀도로지도는 차량의 자율주행 등에 필요한 차선, 도로 시설, 표지시설 정보를 포함하고 있는 3차원 전자지도이다(NGII, 2015). 정밀도로지도는 자율주행차에 부착된 카메라, 라이다(LIDAR: Light Detection And Ranging) 등 차량의 센서가 인식하지 못하는 다양한 환경에서 안전을 위한 역할을 수행 할 수 있어 정밀도로지도에 대한 필요성은 계속 증대되고 있으며(So and Moon, 2018), 국제 데이터 모델 표준을 고려한 정밀도로지도 데이터모델 설계에 관한 연구가 활발히 진행 중이다(Kim and Moon, 2016; Kim et al.
	정밀도로지도의 제작과정에서 4번째 단계는 무엇인가?	정밀도로지도의 제작과정은 첫 번째, 작업계획을 수립하고, 두 번째, MMS (Mobile Mapping System) 및 기준점 측량을 실시하며, 세 번째, 3차원 점군데이터를 생성하는 표준자료를 제작한다. 그리고 4번째로 객체 도화 및 구조화 편집 등을 시행하는 객체 도화 및 편집을 수행함으로써 최종적으로 정밀도로지도를 구축한다(NGII, 2019). 정밀도로지도는 차로 수준의 구체성과 정밀도로를 가지는 도로구조 및 주행경로, 도로 주변의 표지에 대한 정보, 도로 주변의 시설에 대한 정보로 구성되어 있으며, 총 14개의 레이어로 이들의 정보가 구성되어 있다(NGII, 2019).

참고문헌 (11)

Baek, C.Y., Park, S.H., and Kang, W.B. (2019), Korean hd map data model design for autonomous vehicles, Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 27, No. 6, pp. 13-25. (in Korean with English abstract)
KAIA. (2017), Development and Verification of Rapid Detection Technology of Road Change for Supporting Autonomous Driving, pp. 14-65.
Kim, B.J., Kang B.J., Park, Y.K. and Kwou. J. H. (2017), A study on the improvement method of precise map for cooperative automated driving based on ISO 14296, The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, Vol. 16, No.1, pp. 131-146. (in Korean with English abstract)

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Kim, J.S. and Moon, B.S., (2016), Contents and accuracy of lane-level road map for autonomous driving, Transportation Technology and Policy, Vol. 13, No. 4, pp. 42-50.
NGII. (2015), A Study on the Construction of Precision Road Map for the Support of Autonomous Vehicle, pp. 33-71.
NGII. (2019a), A Study on the System and Development Strategy of HD Map, pp. 51-111.
NGII. (2019b), Hd map construction manual, URL: https://www.ngii.go.kr/kor/contents/view.do?sq1195&board_codecontents_data (last date accessed: 10 July 2020).
NGII. (2020), Utilization Verification Contest of HD Map for Autonomous Driving, pp. 62-99.
Park, C. H., Choi, Y. A., and Lee, I.P. (2018), Analysis of applicability of land-based MMS surveying and aerial photography mapping for prescise road maps, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 26, No. 1, pp. 37-47. (in Korean with English abstract)
Peng, H. (2016), Connected and automated vehicles, Mechanical Engineering, Vol. 138, No. 12, pp. 5-11.

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So, J.H. and Moon, Y.J. (2018), Plan for autonomous cooperation driving safety and infrastructure implementation, The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 35, No. 5, pp. 37-43.

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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