수치지도 지형지물 분류체계 개선 및 자료사전에 관한 연구

A Study on Feature Classification and Data Dictionary of Digital Map

국토의 효율적인 관리를 위해 국립지리원은 1980년대 중반부터 지도 자동제작을 추진하였으며, 1995년부터 국가지리정보체계(NGIS) 구축사업의 일환으로 다양한 수치지도 제작사업을 본격적으로 착수하였다 현재 국립지리원은 1:1,000 1:5,000 1:25,000 축척의 수치지형도를 제작 수정하고 있으며, 짧은 기간에 수치지도 제작사업을 추진하는 과정에서 관련기술 및 경험 부족 등으로 인하여 수정 및 보완해야 할 사항이 발생하게 되었다. 따라서 수치지도를 제작하면서 발생한 문제점을 개선하고 제작자와 사용자에게 수치지도가 지니고 있는 정보의 특성을 명확하게 제공하고 수치지도가 적절하게 활용될 수 있도록 하며, 또한 다양한 종류의 수치지도들을 연계시킬 수 있는 정보를 제공하기 위해서는 수치지도 자료사전(Data Dictionary)이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 수행되었던 연구를 분석하고, 기존 수치지도가 갖고 있는 문제점을 파악하여 대축척 수치지도에 대한 새로운 지형지물 분류체계를 제안하고 축척에 따라 지형지물에 대한 자료사전을 제안하였다. 본 연구의 결과물인 축척별 수치지도 자료사전을 이용하여 제작된 수치지도는 다양한 종류의 수치지도와 연계가 가능할 것으로 판단된다.

Toward the systematic and efficient management of national land, National Geography Institute(NGI, National mapping agency) has been producing national basemap in automated process since middle of 1980's. Under the National Geographic Information System(NGIS) Development Plan, NGI began to produce digital maps in the scales of 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000 since 1995. However, those of digital maps that have been generated under NGIS Development Plan need to be modified and corrected due to lack of technology and experience in making digital maps. In this context, those digital maps generated are currently in great need for improving the data dictionary. It is fully appreciated in previous research that data dictionary will be a key element far users and generators of digital maps to rectify the existing problems in digital maps as well as to maximize the application of digital maps. In this paper, we analyzed existing problems in digital maps based on previous researches and interviews with engineers in different fields of geospatial engineering. And then, the existing data dictionary has been redefined and modified. In the line of modification process, a relational matrix was established fur each topographic feature defined in the existing feature classification system. This paper presents newly proposed data dictionary which conforms to newly defined feature classification system from previous research performed by NGI.