자율주행 기술이 발전함에 따라 일부 완성차 회사에서는 제한적인 자율주행 기술을 탑재한 차량들을 양산화하여 판매하고 있다. 그러나 자율주행 차량에 탑재된 센서는 주변 환경에 민감하게 반응하며 오작동할 가능성을 가지고 있다. 따라서 자율주행 차량의 안전성을 높이기 위한 여러 방안이 연구되고 있으며, 그 중 정밀 도로지도를 활용하는 방안이 대두되고 있다.
정밀 도로지도는 매우 정확한 차로 수준의 3차원 공간 데이터를 포함하고 있어 크기가 방대하다. 빠른 속도로 이동하는 자율주행 차량의 환경상 차로 수준의 교통 정보가 신속하게 전송돼야하며, 다양한 차량 및 센터 간의 교환이 가능해야 한다. 하지만 기존 방법으로는 대용량의 공간 데이터를 빠르게 전송하기에 어려움이 있다.
이에 이 연구에서는 정밀 도로지도의 대용량 공간 데이터를 대상으로 하여 다양한 시스템에 적용할 수 있고 무손실 압축이 가능한 공간 데이터 직렬화 기법을 설계 및 구현하였다.
이를 위해 공간 데이터 표현 형식 관련 표준 및 공간 데이터베이스의 공간 객체 저장 방식과 다양한 데이터 직렬화 기법을 분석하였다. 분석 내용을 바탕으로 Well-Known Binary(WKB) 형식을 확장한 바이너리 형식의 공간 데이터 직렬화 구조를 정의하였으며, ZigZag-Z-order 곡선을 활용한 효율적인 좌표값 인코딩 방식을 설계하였다.
설계한 공간 데이터 직렬화 기법을 Python 기반으로 구현하였으며, 국토지리정보원에서 제공하는 넓은 지역(경부고속도로) 및 좁은 지역(대구 테크노폴리스)의 정밀 도로지도 데이터에 적용하였다. 제안한 공간 데이터 직렬화 방식의 성능을 검증하기 위해 Protocol buffer, Geobuf와 변환 후 데이터 크기, 인코딩/디코딩 속도를 비교하였다.
실험 결과, 제안한 공간 데이터 직렬화 기법을 적용하였을 때 점(Point) 유형의 공간 객체는 측정한 3개 부문에서 가장 우수한 수치를 보였다. 선(LineString) 유형과 면(Polygon) 유형의 공간 객체의 경우, 인코딩 시간은 빨랐지만 변환 후 데이터 크기는 Geobuf와 유사하게 나타났고, 디코딩 시에 기존의 직렬화 기법보다 많은 시간이 소요되었다. 이는 알고리즘 상의 오버 헤드가 많이 발생한 것으로 보이며 추후 최적화 작업을 통해 개선할 수 있을 것으로 보인다. 또한 추가적으로 무손실 압축 알고리즘(gzip, zlib, lzma)을 활용하는 경우, 인코딩/디코딩 속도는 느려지지만 전체적으로 압축률이 높아졌으며, 특히 선 유형 객체에서 압축률이 크게 상승하는 것을 볼 수 있었다. 이러한 성능은 공간 데이터의 공간적 범위에 상관없이 좁은 지역과 넓은 지역 모두 일정한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
이 연구를 통해 방대한 크기를 갖는 정밀 도로지도의 공간 데이터를 별도의 파일 없이 바이너리 형식으로 직렬화하였다. 이를 통해 다양한 시스템 간의 교환이 가능하며 대용량 정밀 도로지도 데이터를 효율적으로 저장 및 전송할 수 있을 것으로 예상된다. 직렬화 기법 간의 성능 비교 실험을 통해 바이너리 기반 직렬화 기법을 사용하여 공간 데이터를 경량화 할 수 있다는 것을 입증하였으며, 대용량 공간 데이터의 효율적 교환을 위한 새로운 방법의 필요성을 시사하였다.
하지만 본 연구에서는 데이터 전송 테스트가 진행되지 않아 실제 정밀 도로지도 데이터 전송 시의 성능 향상 수준을 파악하기에는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 추후 공간 데이터 직렬화 기법을 적용한 교통 정보 메시지 구성 및 데이터 전송 실험을 통해 효용성을 더욱 입증할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 교통정보 교환 시 같이 전송되는 다양한 속성 데이터에 적합한 직렬화 방식에 관한 연구도 필요할 것으로 판단된다.