https://doi.org/10.7848/ksgpc.2019.37.4.243
드론사진측량에 의한 도로표지 위치정보 정확도 평가
Accuracy Analysis of Low-cost UAV Photogrammetry for Road Sign
Positioning
성홍기1) · 정규수2)· 이창노3)
Sung, Hongki · Chong, Kyusoo · Lee, Chang No
Abstract
The road sign location information installed on national roads is continuously updated using MMS (Mobile Mapping System) technology. It is possible to map accurate road facilities by MMS, but the equipment is very expensive and requires specialized technology. Also, the accuracy of the position of the object greatly depends on the GPS (Global Positioning System) accuracy. In the case of road facility mapping, the advantage of drone is more remarkable than that of field survey or conventional aerial photogrammetry. In particular, it is more efficient than field surveying and it is possible to acquire high resolution images with low budget compared to conventional aerial photogrammetry. In this study, the accuracy of the location information measured by the existing MMS is compared with the GPS survey result and the accuracy analysis is performed by the drone aerial photogrammetry. In order to confirm the space accuracy that can be obtained when conducting drone aerial photogrammetry, the accuracy of the change in the number of ground control points and the degree of overlap was evaluated. As a result of the experiment, it was possible to obtain sufficient accuracy with two ground control points distributed at both ends of the road and 60% overlap.
Keywords : Photogrammetry, Drone, Road Sign, Accuracy
초 록
전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하 고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대 상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해 상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진 측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가 해 보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도 로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.
핵심어 : 사진측량, 드론, 도로 표지, 정확도
Original article
Received 2019. 08. 01, Revised 2019. 08. 03, Accepted 2019. 08. 19
1) Member, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (E-mail: [email protected]) 2) Member, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (E-mail: [email protected])
3) Corresponding Author, Member, Dept. of Civil Engineering, Seoul National University of Science and Technology (E-mail: [email protected])
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://
1. 서 론
전국 국도에 설치된 약 19만 개의 도로표지는 도로표지관 리시스템을 통하여 효율적으로 관리, 운영되고 있으며, 해당 시스템은 도로표지의 일련번호, 관리기관, 설치위치, 좌표정 보, 설치형식, 안내지명, 설치일자, 노선정보, 현황사진 등의 다 양한 정보를 제공하고 있다. 설치위치 정보는 도로표지가 설 치된 지점의 주소를 나타내며, 좌표정보는 해당 설치 지점의 X, Y 좌표 값을 나타낸다. 도로표지관리시스템을 통하여 효 율적인 도로표지 관리 업무를 총체적으로 지원하기 위해서는 도로표지 데이터의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구되고 있다.
현재 도로표지관리시스템의 위치정보는 한국건설기술연 구원의 MMS (Mobile Mapping System) 도로표지 자동감 지 분석 장비인 RRAP (Road Sign Recognition and Analysis Vehicle Platform) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있 다(KICT, 2015). MMS는 도로관련 시설물 매핑을 위해 널 리 사용되어 오고 있으며, 최근에는 자율주행차량을 위한 고정밀 지도제작에도 활용되고 있다. MMS는 자료취득을 위한 전방위카메라, 레이저스캐너와 위치자료 수집을 위한 GPS (Global Positioning System)/INS (Inertial Navigation System), DMI (Distance Measuring Instrument) 등으로 구 성되며, 취득한 자료는 위치자료, 점군자료 및 영상자료가 각 각 취득일자 및 취득시각에 따라 순차적으로 저장장치에 수 록되어 있을 뿐 통합적 자료형태를 지니지 않으므로, 위치자 료를 기준으로 하나의 통합된 자료형태로 조정하는 후처리 작 업이 필요하다(Tao, 2000). 도로 표지 관리를 위해서는 노선 별로 보정된 자료로부터 표지판을 포함한 영상자료를 선별하 여 원거리 및 근거리 도로표지 영상을 추출하고, 영상과 연계 된 점군자료로부터 해당 표지판이 설치된 지주의 지도좌표 도 추출하게 된다(KICT, 2015). 한편 차량 MMS의 측정 정확 도는 GPS/INS 통합계산 정확도에 많은 영향을 받는데, GPS/
INS를 이용한 위치와 자세측정값의 정확도는 GPS 신호의 수 신환경이 좋은 지역에는 높아지나 GPS신호의 수신환경이 좋 지 않은 지역에서는 저하되는 특성이 있다. GPS신호의 수신 이 좋지 않은 상태가 장시간 지속되는 경우에는 수 미터 정도 의 오차가 발생할 수 있다(Yun et al ., 2010). 또한 도로표지의 위치정보를 제외한 데이터는 지도와 온라인 조사를 통한 검 증이 가능하나, 위치정보는 상대적으로 검증이 어려워 현장 조사를 통한 검증과 신뢰성 확보가 필요하다.
도로시설물 매핑의 경우 지상 측량이나 유인 항공기에 비 해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량
에 비해 효율적이고, 접근이 힘든 지역의 촬영이 가능할 뿐 아 니라 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획 득이 가능하다(Smith, 2015). 최근, 터키에서는 드론을 사용 하여 길이 140km에 이르는 철도 구간의 매핑이 수행되었고 (SenseFly, 2017), 미국 캘리포니아에서도 고속철도 계획을 위 해 드론에 의한 매핑을 실시하였다(GIM International, 2018).
국내에서도 최근 도로를 대상으로 드론에 의한 매핑 정확도에 관한 연구가 진행되었다. Park et al .(2016)은 드론에 의해 취득 된 영상으로부터 고해상도의 DSM(Digital Surface Model)과 정사영상을 생성하여, 차선이 포함된 도로의 위치 정보를 추 출하였다 . Oh et al .(2018)은 도로를 대상으로 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가하였다.
본 연구에서는 도로표지관리시스템의 도로표지 위치정보 에 대한 정확도를 검증하고자 도로표지 좌표측량 현장조사 를 수행하였으며, 최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데 이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용하여 도 로표지 위치 정보를 획득하고 이에 대한 정확성 또한 평가해 보았다 . 드론 사진측량 시에는 기준점의 수, 사진 중복도를 변 화시켜 정확도를 분석하였다.
2. 도로 표지 현장 조사 방법
2.1 도로표지관리시스템의 데이터베이스 현황
전국의 도로에 설치되어 있는 도로표지는 도로표지관리시 스템을 통하여 효율적으로 관리, 운영되고 있으며, 도로표지 관리시스템에서는 Table 1과 같이 다양한 도로표지 정보를 제공하고 있다. 제공되는 정보의 종류는 표지일련번호, 관리 기관 , 표지종별, 노선번호, 설치위치, 좌표정보, 표지등록일, 안내지명 , 현황사진 등이 있다. 표지일련번호 정보는 도로표 지의 관리용 고유번호로 도로등급, 노선번호, 도로명, 상하행 구분 등을 포함하고 있으며, 표지종별 정보는 도로표지의 종 별과 편지식, 현수식, 복주식 등의 지주형식을 나타낸다. 설치 위치 정보는 도로표지가 설치된 지점의 주소를 나타내며, 좌 표정보는 해당 설치 지점의 X, Y 좌표 값을 나타낸다. 표지등 록일 정보는 해당표지의 도로표지관리시스템 입력 날짜로 제 공되며 , 현황사진 정보는 표지의 근거리/원거리 설치현황 사진 을 나타낸다(MOLIT, 2012).
도로표지관리시스템의 다양한 데이터 중 도로표지의 위치
정보는 Fig. 1과 같이 도로표지대장에서 조회가 가능하다. 도
로표지의 위치정보는 베셀좌표계(Bessel)를 기준으로 하여
X와 Y 좌표 값을 제공하고 있다. 현재 도로표지관리시스템
의 위치정보는 한국건설기술연구원의 도로표지 자동감지 분 석 장비인 RRAP 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있 다 . 그러나 이 과정에서 자동감지 분석 장비의 오측으로 인 한 도로표지의 위치정보 오차가 발생할 수 있다. 또한 도로표 지의 위치정보를 제외한 데이터는 지도와 온라인 조사를 통
한 검증이 가능하나, 위치정보는 상대적으로 검증이 어려워 현장 조사를 통한 검증과 신뢰성 확보가 필요하다. 이에 따 라 본 연구에서는 도로표지관리시스템의 도로표지 위치정보 에 대한 정확도를 검증하고자 도로표지 좌표측량 현장조사 를 수행하였다.
Type Contents Example
Serial number Unique number for management of road sign RR-98[Goyang-daero]-Up-10 Management
organization Name of management organization Goyang-si, Gyeonggi-do Category Type of road sign and post 3-way notice / one support Route number Route number on the way Regional Route 98
Installation location Address where road sign is installed Goyang-daero, Ilsanseo-gu, Goyang-si, Goyang-si, Gyeonggi-do Coordinates Mounting position coordinate of road sign 177191.1771, 463277.4632 Registration date Road sign management system input date 2006-12-15
Destination Destination name on the road sign Geumchon, Daehwa Stn, Daehwamaeul, Hosu Park
Picture Picture of road sign
Table 1. Examples of information in the road sign management system
Fig. 1. Road sign coordinate information of road sign document
2.2 도로표지 좌표측량 현장조사
도로표지 위치데이터 정확도 검증 현장 조사는 Fig. 2와 같 이 4단계로 구분하여 수행하였다. 1단계로 현장 조사할 노선 및 구간을 선정하였으며, 2단계로 도로표지 현장 측량 조사 를 2차에 걸쳐 수행하였다. 3단계로 측량 조사된 도로표지의 좌표 값을 도로표지관리시스템에 입력되어 있는 위치 데이터 와 비교 분석하였다. 마지막으로 4단계로 검출된 도로표지관 리시스템의 오류 데이터를 갱신 수정하였다. 도로표지 위치데 이터 정확도 검증 현장 조사는 총 2차 조사에 걸쳐 수행하였 으며 , 조사 일정은 Table 2와 같다.
Fig. 2. Field survey flowchart for verification of road sign location data accuracy
Table 2. Field survey schedule for road sign location
Order Date Route number
1
stfield
survey ‘18. 01. 21 ~ ’18. 01. 23 National Road 87 2
ndfield
survey ‘18. 02. 18 ~ ’18. 02. 20 National Road 77
도로표지 위치데이터 정확도 검증 현장 조사 대상은 Fig. 3 과 같이 “2019년도 도로표지센터 운영”과제에서의 기존표지 검토대상인 8개 일반국도 노선(38, 42, 46, 59, 75, 77, 87, 88호 선) 중 77호선과 87호선을 선정하였다(KICT, 2019). 국도 87 호선의 조사 구간은 경기도 포천시 내촌면에서부터 창수면까 지의 20km 구간으로 선정하였고, 국도 77호선은 전남 여수 시 봉계동에서부터 돌산읍까지의 30km 구간을 선정하였다 (Table 3, Fig. 4, Fig. 5).
Fig. 3. 2019 ’Road sign verification routes
Table 3. Field survey site Route
number Survey
area Start
loacation End location National
road 87 Gyeonggi
Pocheon Naechon-myun,
Pocheon-si Changsun-myun, Pocheon-si National
road 77 Jeonnam
Yeosu Byeokgye-dong,
Yeosu-si Dolsan-eup, Yeosu-si
Fig. 4. Road map for field survey of National road 87
Fig. 5. Road map for field survey of National road 77
본 연구에서 수행한 도로표지 위치데이터 검증 현장 조사 에서는 교량 구간, 터널 진출입 구간, 편도 1차선 도로 구간, 정 차 불가능 지점, 방음벽 간섭 구간 등의 도로표지 측량 조사가 불가능 한 지점의 도로표지는 조사 대상에서 제외하였다. 일 반국도 87호선에서는 전체 도로표지 302개소 중 약 21%인 64 개소를 대상으로 하였으며, 일반국도 77호선에서는 전체 도 로표지 2,749개소 중 약 1.3%인 36개소를 대상으로 하였다.
현장 조사 대상인 도로표지는 총 100개소로 이는 2개 노선 전 체 도로표지의 3.27%에 해당하는 것으로 나타났다.
도로표지 좌표측량 현장조사에서는 GNSS (Global Navigation Satellite System) 수신기와 컨트롤러 측량 장비를 사용하였으며, 장비의 제원은 Table 4와 같다. 해당 측량 장비 는 베셀좌표계와 GRS80 좌표계를 선택하여 측량이 가능하 며, 다양한 유형의 저장파일 기능을 제공한다.
Table 4. Specification of GNSS surveying instrument
Item Specification
Name HI-Target V30(Receiver), SurveyPro(Controller) Manufacturer Koseco
Coordinate
system Bessel, GRS80
Output files DWG, CPX, NEZ, elt, WGS84(XYZ, Latitude, Longitude)
도로표지 좌표측량 현장조사는 2인 1조로 수행하였다. 이 때 , 한 명의 조사원이 GPS 수신기를 도로표지의 지주에 위치 시키고 , 다른 한 명의 조사원이 GPS 컨트롤러로 해당 도로표 지의 좌표를 측량하였다(Fig. 6).
Fig. 6. Field surveying of road sign location
2.3 도로표지 위치데이터 정확도 검증 결과
현장 조사에서 측량된 도로표지 좌표 값과 도로표지관리 시스템에 입력된 해당 도로표지의 위치데이터를 비교·분석하 였다. 본 분석에서는 직각좌표계에서 베셀좌표계로 변환하면 서 발생할 수 있는 오차와 도로표지 자동감지 분석 장비인 RRAP의 측량오차를 고려하여 현장 측량 값과 도로표지관리 시스템 위치데이터의 오차가 ±1m 이상인 데이터를 오류 데이 터로 선별하였다. 국도 87호선에서는 측량한 도로표지 64개 소 중 21.9%인 14개소가 오류 표지로 검출되었으며, 국도 77 호선에서는 측량한 도로표지 36개소 중 50%인 18개소가 오 류 표지로 검출되었다. 현장 측량 조사된 도로표지 총 100개 소 중 32개소가 오류 표지로 검출되었으며, 이는 32%에 해당 하는 것으로 나타났다.
현장 조사에서 측량된 일반국도 87호선의 도로표지는 총
64개소이며, 측량 값과 시스템 데이터의 오차 결과는 Table
5와 같다. 표에서 제시한 것과 같이 측량 오차가 1m 이상인
도로표지는 14개소로 조사되었으며, 이 중 가장 큰 오차는
5.773m로 분석되어 약 21.9%의 오차율을 보이는 것으로 파
악되었다. 국도 77호선에 대한 현장 조사에서 도로표지는 총
36개소이며, 측량 값과 시스템 데이터의 오차 결과는 Table 5
와 같다. 국도 77호선의 경우 측량 오차가 1m 이상인 도로표
지는 18개소로 조사되었으며, 이 중 가장 큰 오차는 9.825m
이었으며 도로 표지의 약 50%의 오차율을 보이는 것으로 파
악되었다.
3. 드론 항공측량에 의한 도로표지 위치데이터 정확도 검증
도로표지의 실시간 위치 측량 값과 시스템 데이터의 비교 분석에 이어 현장 측량 값의 정확도를 검증하고자 도로표지 항공측량 조사를 수행하였다.
3.1 드론 항공측량 조사 방법
도로표지 항공측량 조사에서는 Table 6의 제원을 갖는 자 동비행을 통한 항공촬영이 가능한 저가의 드론 장비를 사용 하였다. 드론 항공사진측량은 지상 기준점 측량, 항공사진 촬 영, 정사사진 후처리 작업 순으로 진행하였다. 조사한 지점은 구간 내 다수의 도로표지가 설치되어 있는 지점으로 선정하 였다.
Table 6. Specification of the drone and camera
Drone Camera
Weight 1380 g Focal length
3.70 mm / 20 mm (35 mm equivalent) speed Max 72 km/h Pixel pitch 0.00158 mm
Flight
time 28 mins FOV (Field
Of View) 94 deg
GNSS GPS/
GLONASS Sensor size 4000x3000
지상 기준점은 측량조사 지점 인근의 도로에 설치되어 있 는 차선, 맨홀 등 고정된 도로시설물을 활용하였다. 항공사진
측량 정확도에서 가장 큰 영향을 미치는 요소 중 하나는 기준 점의 분포와 기준점의 수이다. 특히 기준점 측량 작업(Fig. 7) 은 많은 시간과 비용이 소요되므로 적절한 기준점의 수를 분 석할 필요가 있다. 따라서 기준점 수에 따른 번들조정의 정확 도를 분석하기 위해 조사지역에 골고루 분포하도록 기준점의 수를 변화시켜가며 정확도를 평가하였다.
Fig. 7. GNSS survey for ground control/check points for drone photogrammetry
항공삼각측량은 3D매핑 프로그램인 Pix4d Mapper를 이 용하여 사진에 저장된 외부표정요소와 자동으로 추출된 접합 점을 이용하여 초기 표정요소를 계산하고 지상기준점에 수를 변화시키면서 표정작업을 수행하였다. 측량한 지점의 면적은 약 40m×300m이며 평균 GSD (Ground Sampling Distance) 는 3.3cm, 약 5분간의 자동비행으로 지상 50m의 고도에서 촬 영하였다 . 측량은 총 5개소의 도로표지를 대상으로 하였으며, Route Number The number of road signs for
the field survey (A)
The number of road signs assigned error
(B)
The ratio of road signs assigned error (B/A)
National road 87 64 14 21.9%
National road 77 36 18 50.0%
Total 100 32 32.0%
Table 5. Error ratio of road sign location
프로그램 설정과 촬영한 항공사진의 경로 및 지상기준점 분 포는 Fig. 8과 같다. 촬영중복도는 종중복도와 횡중복도 모두 80%로 하였다. 도로표지 식별을 위해 경사각은 드론의 진행 방향에 30도로 고정하여 93장 항공사진을 촬영하였으며, Fig.
9에 샘플 영상을 제시하였다.
Fig. 8. Test area and GNSS-surveyed point distribution
(a) (b)
Fig. 9. 30 degree oblique photographs for drone photogrammetry (a) oblique photograph of road sign
(b) close-up photograph for road sign identification
본 연구에서는 앞서 획득된 지상 기준점 및 드론 영상을 사 용하여 , 번들 조정을 수행하였다. 이 때, 기준점 수 및 촬영 종 중복도를 변화시킴에 따른 번들조정 정확도 평가를 수행하였 으며 그 결과는 Table 7과 같다. 무기준점 대비 기준점을 1개 사용했을 때 정확도가 크게 향상되었으나, 수평위치 RMSE (Root Mean Square Error)가 1m의 오차를 넘어서는 것을 보 였으며 , 2개 이상 사용했을 때 수평/수직 모두 1m 이내의 정 확성을 보이는 것을 알 수 있었다. 기준점이 3, 4개의 경우 보 다 안정적인 정확성 확보가 가능할 수 있음을 알 수 있었다.
번들 조정 이후, 촬영한 도로표지 항공 영상을 통해 Fig. 10 과 같이 3차원 모델 및 정사사진을 추출하고, 후처리를 통한 매핑사진에서 도로표지의 좌표 값을 도출하였다.
Fig. 10. Post processing results of drone photogrammetry (left: 3D model, right: ortho)
3.2 측량 값과 시스템 데이터의 비교 분석
도로표지 위치데이터의 정확도를 검증하고자 먼저 지상 GNSS 측량값과 도로표지 시스템 데이터를 비교하였으며, 두 번째로 GNSS 측량값과 드론 항공사진 측량을 이용한 도로 표지 좌표 값을 비교 분석하였다. 먼저 지상에서 GNSS 측량 한 5개소 도로표지에서는 도로표지 시스템 좌표값과 2m 이
Overlap No GCPs 1 GCP
(P4) 2 GCPs
(P2,P8) 3 GCPs
(P1,P2,P8) 4 GCPs
(P1,P2,P7,P8) 80%
-1.36/ -0.81/ 8.18 Mean RMS Error 1.38/ 1.20/ 8.18
0.19/ -0.58/ 0.54 Mean RMS Error 0.42/ 1.68/ 0.91
-0.09/ 0.02/ 0.04 Mean RMS Error 0.10/ 0.03/ 0.35
-0.01/ 0.01/ -0.16 Mean RMS Error 0.02/ 0.02/ 0.17
-0.00/ 0.02/ -0.03 Mean RMS Error 0.01/ 0.02/ 0.07
60%
-1.29/ -0.67/ 8.20 Mean RMS Error 1.31/ 1.06/ 8.21
0.16/ -0.52/ 0.58 Mean RMS Error 0.39/ 1.57/ 0.98
-0.08/ 0.04/ 0.04 Mean RMS Error 0.10/ 0.06/ 0.35
-0.01/ 0.04/ -0.16 Mean RMS Error 0.02/ 0.05/ 0.17
0.00/ 0.01/ -0.03 Mean
RMS Error
0.02/ 0.02/ 0.07
Table 7. Bundle adjustment accuracy (X/Y/Z [m])
상 차이가 나타나는 도로표지가 2번 및 5번 2개소로 파악되 었고, 최대 차이가 5.672m에 이르는 것으로 나타났다. GNSS 지상측량 값과 드론 항공사진 측량 좌표값의 차이에서는 가 장 큰 오차가 5번 표지인 0.158m로서, 5개소 모두 20cm이하 수준을 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서, 저가의 드론 사 진측량 기법을 도로 표지 시스템 데이터베이스 도로 표지 좌 표값의 오류를 찾아내거나, 수정 갱신하는 작업에 활용 가능 함을 알 수 있었다.
4. 결 론
본 연구에서는 도로표지관리시스템의 도로표지 위치정보 에 대한 정확도를 검증하고자 도로표지 좌표측량 현장조사 를 수행하고 저가의 드론을 이용한 항공사진측량을 수행하 여 정확성을 평가해보았다. 조사 대상 구간은 일반국도 87호 선과 77호선 2개 노선으로 선정하여, 일반국도 87호선에서는 64개소, 77호선에서는 36개소 도로표지를 대상으로 현장 측 량 조사를 수행하였다. 이는 총 100개소 도로표지로 2개 노 선 전체 도로표지의 약 3%에 해당한다. 현장 측량조사 값과
ID GNSS Survey(m) Road Sign Management
System DB(m) Differences(m)
X Y X Y X Y
1 218428.814 487983.992 218428.720 487983.787
-0.094 -0.2052 218455.107 488120.085 218453.464 488116.041 -1.643 -4.043 3 218450.328 488203.068 218450.309 488202.792 -0.019 -0.276 4 218429.619 488202.339 218429.686 488202.423 0.068 0.084 5 218430.037 488080.603 218433.289 488086.275 3.252 5.672
Table 8. Coordinates comparison (GNSS survey vs the road sign management system DB)
Table 9. Coordinates comparison (GNSS survey vs drone photogrammetry)
ID GNSS Survey(m) Drone photogrammetry(m) Differences(m)
X Y X Y X Y
1 218428.814 487983.992 218428.722 487984.039 -0.092 0.047 2 218455.107 488120.085 218455.202 488120.023 0.096 -0.062 3 218450.328 488203.068 218450.375 488203.054 0.047 -0.014 4 218429.619 488202.339 218429.643 488202.332 0.025 -0.007 5 218430.037 488080.603 218430.195 488080.538 0.158 -0.065
도로표지관리시스템 위치데이터의 오차가 ±1m 이상인 데이 터를 오류 데이터로 선별하였다. 그 결과, 국도 87호선에서는 14개소, 77호선에서는 18개소가 오류 표지로 검출되어 현장 측량 조사된 도로표지 총 100개소 중 32개소가 오류 표지로 나타났다. 도로표지 위치데이터의 정확도를 검증하고자 실시 간 지상측량 값과 시스템 데이터를 비교하였으며, 항공측량 을 이용한 도로표지 좌표 값과 실시간 지상측량 값 또한 비교 분석하였다. 분석 결과, 항공측량과 비교를 통한 실시간 지상 측량의 정확도가 검증됨에 따라 오차가 있는 시스템 데이터의 수정 갱신이 반드시 필요함을 알 수 있었고, 또한 드론을 활용 한 효율적인 도로표지 측량 방안에 대한 추가적인 연구가 필 요함을 알 수 있었다.
향후 본 연구에서 조사한 노선 외 일반국도의 도로표지 위
치정보 정확도 검증을 위하여 전수 조사가 필요할 것으로 판
단된다. 또한, 도로표지 자동감지 분석 장비인 RRAP를 활용
한 주기적인 도로표지 정보 갱신 시, 측량 오측의 발생을 줄이
기 위하여 교차 측량 방법 등의 보다 상세하고 체계적인 작업
수행이 필요할 것으로 판단된다.
감사의 글
이 연구는 서울과학기술대학교 교내연구비의 지원으로 수 행되었습니다.
References
