“도로표지를 자동으로 감지·분석하는 첨단장비 ‘RRAP’
개발을 통해 안내체계의 정확성을 높이고 유지관리 비용을
획기적으로 절감할 수 있게 되었다.”
도로표지는 사람들이 원하는 곳을 정확하게 찾아갈 수 있도록 길잡이 역할을 한다. 따라서 오류가 없도록
정기적으로 점검하고 개선해야 한다. 본 연구를 통해 개발된 RRAP(도로표지 자동분석장비)를 탑재한
차량은 도로주행만으로 영상을 수집하고 도로표지에 표기된 지명·방향 등의 정보를 자동인식해 잘못
표기된 정보를 찾아내는 것은 물론 도로표지 DB에 반영하여 현장의 도로표지를 정비할 수 있도록 한다.
RRAP의 도입으로 국민안전 강화는 물론 국가예산을 획기적으로 절감할 수 있을 것이라 기대된다.
전국 16만개 도로표지 관리를
더욱 신속하고 정확하게!
현재 전국의 고속국도·일반국도·지방도 등에 약 16만개의 도로표지가 설치되어 있으며, 300여개의 도로관리
청에서 이를 관리하고 있다. 정부는 도로표지의 효율적인 관리·개선을 위해 2001년부터 ‘도로표지시스템’을 운
영하고 있지만 신설·변경되는 도로표지 정보의 실시간 갱신이 어려운 실정이고 도로관리를 위한 현장사진 및
위치정보 취득, 속성정보 입력 등이 수동으로 처리됨에 따라 정보의 현시성 유지도 어렵다. 신규도로 개설 등으
로 매년 도로표지는 지속 변경되고 있으며, 정부는 국민생활 편의도모 및 안전제고를 위해 실시간 갱신을 위해
노력하고 있다. 그러나 전국 16만개 표지를 대상으로 재조사할 경우 현지 조사비용 100억원, 입력·분석 비용 연
간 52억원의 경비가 소요될 뿐만 아니라 취득데이터의 신뢰성도 100% 만족시킬 수 없는 상황이다. 이를 위해서
는 자동으로 도로표지를 감지하고 보다 정확하고 신속하게 분석할 수 있는 첨단장비의 현장 도입이 시급하다.
RRAP의 개발 과정
본 연구는 전국 16만개의 도로표지를 신속하고 정확하게 관리·조사할 수 있도록 관련 첨단장비 개발을 목표로
진행됐다. 연구는 크게 도로영상정보 수집 및 분류 모듈, 도로표지 속성정보 추출 모듈, 도로표지 속성정보 분석
모듈, RRAP(도로표지 자동감지·분석 장비: Road Sign Recognition and Analysis Vehicle Platform)와 도로표지시
스템 간 연동모듈 개발로 나눠 진행됐다. 첫 번째 연구에서는 차량에 탑재해 주행하면서 주변의 지형·지물을
측정하는 MMS(Mobile Mapping System)를 활용하여 도로의 영상공간정보를 수집·처리하고, 도로표지 검출과
관련된 속성정보를 추출하는 기술을 개발했다. 본 연구를 통해 멀티센서 캘리브레이션 SW는 물론, 도로표지 조
사데이터 수집 SW와 도로표지 검출 SW 등이 개발됐다. 두 번째 연구에서는 도로표지 영상정보에서 문자·기호
영역만 따로 추출하여 속성을 인식하고 DB를 구축하는 통합프로그램을 개발했다. 아울러 화살표와 안내지명의
방향별 속성정보와 방향별 안내지명, 노선번호 등에 대한 DB도 함께 구축했다. 세 번째 연구에서는 도로표지시
스템 DB의 내용 및 위치정보와 RRAP의 조사결과를 비교·분석하여 일치성·적합성·연계성을 확인하는 기술
을 개발했다. 마지막으로 RRAP와 도로표지시스템을 연계하는 연동모듈을 개발했으며, 2015년 5월부터 9월까지
서울시 강남구와 인천시 청라지구 일원의 테스트베드에서 시제품을 운영·검증했다. 연구성과의 활용도 제고를
위해 국토교통부 주관의 ‘제1회 도로안전, 관리기술 교류회’와 ‘필리핀 ADB포럼’, ‘2015 세계도로대회’ 등
국내·외 행사에서 본 연구성과를 발표·전시하고 우리나라를 방문한 중국 측해지리신식국 대표단, 몽골 국장급 및
실무원에게 개발기술을 설명하는 자리를 마련했다.
국내·외 패턴인식 및 영상정보수집
본 연구의 가장 큰 성과는 도로표지를 자동으로 감지·분석하는 첨단장비 ‘RRAP’를 개발한 것이다.
특히 자연 노출영상에서 한글정보를 자동 인식하는 기술은 자율주행과 융합하여 도로 정보취득 기술의
토대를 마련 할 것으로 기대된다. 또한 멀티센서 기반의 도로표지 조사차량 및 관련 SW 개발로 고정밀
위치기반 도로표지 정보를 수집·추출할 수 있게 되었으며 이를 통해 도로표지 DB를 신속하고 효율적으로
구축·갱신하는 기술적 토대를 마련하게 됐다. 실제로 본 연구를 통해 도로표지 조사차량 시제품을 제작하여
일반국도 7개노선의 도로표지 전수조사를 실시했고 사진·위치·속성정보 등 수집된 자료를 토대로 도로표지
시스템 DB를 갱신했다.
공공적 성과로는 도로표지 정보갱신을 위한 DB 비교분석 작업자동화로 DB 구축업무의 효율을 극대화했다
는 점이다. 도로표지 DB의 신속하고 효율적인 구축체계를 수립했으며, 이를 통해 도로표지 시스템의 활용성
및 신뢰도를 향상시켜 양질의 공공서비스를 제공할 수 있게 됐다. 이번 연구는 도로표지 속성정보 추출을 위
한 최초의 실용화 연구개발로서, 향후 각종 도로시설물의 DB를 구축하는 연구방법으로 확장·응용할 수 있
을 것으로 보인다. 경제적 성과로는 도로표지시스템 DB구축 및 갱신업무의 효율성 극대화로 데이터구축 비
용 100억원, 분석 비용 50억원 절감효과를 들 수 있다. 이 외에도 조사인력 및 기간 단축을 통해 작업환경의
안전성을 확보했으며 추출정보의 정확성을 높여 전체 사업비용을 획기적으로 절감할 수 있게 됐다.
본 연구성과는 민간 및 공공분야에서도 광범위하게 활용될 것으로 기대된다. 현재 국토교통부에서 정부3.0
에 따라 추진하고 있는 일반국도에 대한 ‘좌표기반의 도로표지 데이터베이스 갱신 사업’에 지속 활용하는 것
은 물론, 도로관리청에서 유지보수가 가능토록 RRAP의 도입이 추진될 것이라 예상된다. 아울러 국토부에서
제작중인 한국형 3D 공간정보 오픈플랫폼(Vworld)의 교통시설물 DB구축과 각종 도로시설물의 영상정보를
수집하는 공간데이터 분야, 옥외시설물과 입간판 등의 난립문제를 해결하는 데에도 폭넓게 활용될 것으로
보인다. 뿐만 아니라 도로·교통분야의 IT관련 기술개발을 통해 국내·외 패턴인식 및 영상정보수집 관련 산
업에 활기를 불어넣을 것으로 기대된다.
이 누리집은 대한민국 공식 전자정부 누리집입니다.
