Earticle

초록

영어

Autonomous driving technology is entering a full-fledged commercialization phase, with real-road test drives and pilot projects actively underway. In addition, autonomous driving services rely on vast amounts of heterogeneous data throughout the perception, decision-making, and control processes, including sensor, vehicle, and infrastructure data as well as high-precision maps. These data are currently distributed across institutions, devices, systems, and platforms, and even for identical data, differences in representation methods, formats, and structures hinder interoperability. In response, metadata has emerged as a key strategy for resolving these issues. This study designed a metadata model applicable to datasets and service environments, ensuring structural consistency and enhancing interoperability. Accordingly, six classes were defined according to the DCAT (Data Catalog Vocabulary) structure, and 144 properties were designed. The study focused primarily on property definition and structural design, and did not include empirical validation using real-world datasets or platform environments. Future research should involve validation with actual data, the establishment of evaluation indicators for data quality, reusability, and connectivity, and the extension of the model to reflect dynamic changes in properties. Such efforts are expected to support integrated management across the entire data life cycle and contribute to the development of intelligent data platforms.

한국어

자율주행 기술은 상용화 단계에 본격 진입하며 실도로 기반 시험 주행과 시범사업이 활발히 추진되고 있다. 자율주행 서비스는 인지·판단·제어의 전 과정에서 센서·차량·인프라 데이터와 고정밀 지도 등 방대한 이질적 데이터에 의존하지만, 현재 데이터는 기관·장비·시스템·플랫폼별 로 분산 수집·관리되어 동일 데이터라도 표현 방식, 형식, 구조가 달라 상호운용성이 크게 저해되 고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 메타데이터의 역할이 부각되고 있으며, 본 연구는 데이터셋과 서비스 환경 모두에서 활용 가능한 메타데이터 모델을 설계하고 이를 통해 구조적 정합성과 상호운용성 강화를 도모하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 DCAT(Data Catalog Vocabulary) 구조를 기반으로 6개 클래스를 정의하고 총 144개 속성을 설계하였다. 다만 본 연구는 속성 정의와 구조 설계에 중점을 두어 실제 데이터셋 및 플랫폼 환경에 대한 실증적 검증까지는 수행하지 못했으며, 후속 연구에서는 실 데이터 기반 검증과 더불어 데이터 품질·재 사용성·연계성 평가 지표 확립 및 동적 속성 변화를 반영한 모델 확장이 요구된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구고찰
1. 메타데이터 개념
2. 메타데이터 사례 분석
3. 시사점
Ⅲ. DCAT 구조 분석
1. DCAT의 개요
2. DCAT v3의 주요 클래스 및 속성 구조
Ⅳ. 데이터 설명 및 데이터 카탈로그 클래스 설명
1. 데이터 설명
2. 자율주행 메타데이터 클래스 정의
3. 메타데이터 속성 설계 및 표준 어휘 매핑
Ⅴ. 메타데이터 모델 적용 사례 및 활용 시나리오
1. 과제 기반 메타데이터 모델 적용 예시
2. 검색 및 연계 활용 시나리오
Ⅵ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 남상기 [ Sanggi Nam | 영남대학교 도시공학과 박사수료 ] 주저자
• 정연식 [ Younshik Chung | 영남대학교 도시공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338