작성일 : 17-12-22 09:14
교통부문 UAV 활용 및 관련 연구 해외 동향 (제122호)
조회 : 144  
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배경

차량의 지속적인 증가로 인한 도로혼잡을 줄이기 위해 교통관리 당국에서는 교통 모니터링 및 관리를 위한 최점단 지능형 교통정보를 요구하고 있다. 최근에는 화물 운송, 사고 대응, 고속도로 상태 모니터링, 교통신호 네트워크, 여행자 정보, 긴급 차량 안내 등 교통부문에서 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)가 활용되고 있다. 본고에서는 UAV를 활용하여 교통부문에서 어떤 기술이 개발되고 어떤 연구가 이루어져 있는지에 대해 보여주고자 한다.


교통부문 UAV 활용 분야

교통부문에서 UAV를 활용하는 분야로는 교통 감시, 교통 시뮬레이션, 구조물 모니터링 및 건설현장 안전점검, 도로자산 감지 및 추적 등 크게 네 가지로 볼 수 있다. 교통 감시에서는 고속도로/간선도로 등의 교통흐름, 속도, 밀도, 사고현장 대응 등에 활용되고 있다. 교통 시뮬레이션에서는 실시간 데이터를 수집하고 처리하여 OD 흐름을 결정하고 비상 대응을 위한 교통 패턴을 분석하는 데 활용되고 있다. 구조물 모니터링 및 건설현장 안전점검에서는 교량자산의 관리 및 상태평가, 도로, 파이프, 수로, 강, 운하와 같은 인프라 검사 및 모니터링, 건설작업 현장에서 일어나는 사고나 현상 등에 대해 실시간 모니터링 등 건설현장에서 일어날 수 있는 안전사고에 대해 집중적으로 모니터링하고 있다. 마지막으로 도로자산 감지 및 추적분야에서는 UAV에서 획득한 이미지로부터 도로자산을 감지하여 추적하는 데 활용되고 있다.


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교통부문에서 UAV 연구 사례

■ 도로 탐지

미국 버클리 대학에서는 실시간 도로 탐지 알고리즘을 개발하여 모든 유형의 도로를 감지할 수 있으며 목표 도로의 단일 이미지를 처리함으로써 실시간으로 도로를 탐지하는 새로운 접근 방법을 제시하였다. 이미지의 도로 구조는 1차원 프로파일로 표시되며 대상의 각 수평 주사선을 일치시켜 탐지되며 각 라인의 도로 위치가 발견되면 피팅(fitting) 알고리즘을 사용하여 최종 도로 위치를 찾는다. 이 알고리즘의 장점은 1) 도시 환경에서 도로 탐지를 위한 실시간 계산 가능, 2) 검색 알고리즘과 관련된 실시간 제약은 수직 샘플링 속도를 줄임으로써 해결 가능, 3) 도로뿐만 아니라 다른 분야에서도 적용이 가능하다는 점이다. 단점으로는 UAV가 낮은 고도에서 날지 않으면 차선 표시를 탐지하는 데 어려움이 발생한다. 또한 굴곡된 도로에서는 탐지가 어렵고 위치 오차는 가우시안 분포를 따르지 않으므로 최소제곱근에 부정확한 적합성 결과를 제공한다.

■ 항공 이미지로부터 차량 감지

교통통제 및 기타 응용분야에서 자동 차량 탐지를 위한 특징 추출 알고리즘을 활용한다. 이 방법은 두 단계로 나뉘어져 있다. 첫 번째 단계는 사람이 만든 객체(차량)를 찾는다. 여기서 특징 탐지, 특징 밀도 추정, 대상 클러스터링, 색상기반 탐지 세분화의 단계를 거쳐 객체를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 목표 분류가 구현되고 오탐지율을 감소시킨다. 목표 분류를 위해 특징 추출, k-Nearest Neighbors(k-NN), Random Forest(RF), Support Vector MAchines(SVM) 방법을 이용한다. 이 단계에서 프로그램의 전반적인 정확도를 합리적으로 추정 가능하며 다양한 빛 조건에서 수행하기 때문에 거의 모든 차량을 탐지하는 데 있어 오탐지율을 반으로 줄인다.


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■ UAV 시스템 Visual MTI

UAV에 탑재된 비디오 카메라를 이용하여 지상에서 움직이는 물체를 감지하는 기술이다. 짧은 시간 간격으로 캡쳐된 이미지 프레임을 비교하는 방법으로 이미지 등록에 기반을 두지 않고 정적인 장면모델에 대한 특징들의 모션 분석에 기반한 접근법을 제시하고 있다. 특징 분석은 3가지로 나뉜다. 첫 번째, 한 쌍의 이미지 프레임을 사용하여 고정된 물체를 찾은 후, RANSAC를 기반으로 한 방법을 사용하여 가장 많이 매치가 된 특징의 행렬을 계산한다. 두 번째, 더욱 향상된 정지 및 이동 분류를 획득하는 것이며 시간적 분석은 높은 신뢰성을 가지는 이동 또는 정지된 것으로 판단되는 특징을 식별하기 위해 많은 프레임 쌍의 결과에 대해 수행한다. 세 번째, 누락된 대상으로 인한 나머지 오류에 대한 성능 향상을 위한 과정을 거친다.

■ 고해상도 이미지로 교통흐름 관리 지원

Brzezinska and Merry(2003)는 무인 헬리콥터 운영을 통해 교통정보를 획득하여 품질에 관한 타당성 연구를 수행하였다. 무인 헬리콥터를 이용해 차량을 추적하고 교통 매개변수(속도, 추적거리 등)를 추정하며 이미지 좌표, 초점 거리, 자세, 각도 등을 추정하기 위해 시뮬레이션을 수행된다. 무인 헬리콥터에서 획득한 고해상도 이미지를 이용한 매칭 방식은 기존 도로 형상 정보를 사용하고 추적되는 차량들의 추정된 속도로부터 위치를 예측하는 방법을 사용한다.


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■ 오하이오 주립 대학 – National Consortium on Remote Sensing in Transportation

오하이오 주립 대학에서는 고속도로 시나리오, 고속도로 조건, 교차로에 대한 정보 수집, 이동 방향, 네트워크 경로 및 주차장 모니터링 등 분석을 위해 UAV를 활용하였다. UAV를 통해 교통흐름, 속도, 밀도, 경사로 및 차량궤적 등이 관찰되며 탑재된 카메라로 수집된 비디오 이미지는 실시간으로 지상국에 전송된다. UAV에 의해 수집된 정보는 링크 속도, 링크 밀도 및 대기열 길이에 따라 실시간 신호 타이밍을 제어할 수 있기 때문에 미 교통부가 사용할 수 있는 네트워크 조건을 허용하고 예측하는 데 유용한 자료로 사용된다. 또한 통행자에게는 준 실시간으로 정보를 제공할 수 있다.


시사점

해외에서는 차량의 지속적인 증가로 교통 모니터링 및 효율적인 관리를 위해 첨단장비 UAV를 활용하는 방안이 증가하고 있다. 교통 감시, 교통 시뮬레이션, 구조물 모니터링, 도로자산 모니터링 등 교통부문에서 UAV의 활용이 증가하고 있는 추세이다. 특히 도로 및 차량의 정확한 탐지를 위한 알고리즘 개발이 주로 이루어지고 있으며 획득된 영상을 기지국으로 전송하고 이미지 처리를 위한 새로운 방법들이 연구되고 있다. 국내 UAV 관련 기술도 높은 수준이지만 교통 부문의 교통 감시, 도로 탐지, 교통흐름 관리 등 다양한 분야에서 독자 기술을 개발하는 데 많은 투자와 지원이 필요하고 정부와 민간 간의 상호작용이 잘 어우러져야 할 것이다. ▣

신동윤_sdy718@krihs.re.kr



참고문헌

1. Anuj Puri, 2005, A survey of unmanned aerial Vehicles(UAV) for traffic surveillance, University of South Florida
2. C. Toth, G-Brzezinska, and C. Merry, 2003, Supporting traffic flow management with high definition imagery, Proc. Of Joint ISPRS Workshop on High Resolution Mapping from Space, Hannover, Germany
3. Javier Irizarry and E.N. Johnson, 2014, Feasibility study to determine the economic and operational benefits of utilizing unmanned aerial vehicles(UAVs), Georgia Institute of Technology
4. Yu, M. C., Liang, D. and Oh, J.S. 2007, Real-Time Video Relay for UAV Traffic Surveillance Systems Through Available Communication Networks
5. Zuwhan Kim, 2005, Realtime road detection by learning from one example, Seventh IEEE Workshops


 
   
 

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