The Developing Method of Map Outline Using Caricature Generation Algorism

캐리커처 생성 알고리즘을 이용한 지도 외형선 생성 방법

Sometimes characterized graphic map rather than realistic graphic map can help users to understand information more easily. This paper tried to reveal the relation between the methodology to create outline on the map using caricature automatic algorism and level of human cognition. Caricature algorism such as exaggeration transformation algorism, joint transformation algorism and simplification algorism were used to create outline on the map. In order to apply exaggeration transformation algorism and joint transformation algorism, the method to create average form of the object were developed. We survey how users recognize the similarity of the characterized map with the real map when realistic map is simplified by certain value of simplification rate and transformed into certain value of exaggeration rate or joint transformation rate. We also survey how users recognize the similarity differently according to the scale of the map. As a result of this study, the method to calculate the optimal data is developed for users to recognize caricatured map effectively by shifting scale. This data can be used as basic data, when map developers create outline of map with programming code on computer

때로는 사실적인 그래픽으로 표현된 지도보다 카툰풍의 그래픽으로 표현된 지도가 특정 사용자에게 지도의 정보를 이해하게 쉽게 도와준다. 본 연구에서는 캐리커처의 생성 알고리즘을 이용하여 지도 외형선을 생성하는 방법과 인지 정도의 관계에 관하여 밝히고자 하였다. 그 중에서도 알고리즘 원리로써 강조변화, 공유변화 그리고 단순화를 실험하였다. 강조변화 알고리즘과 공유변화 알고리즘을 적용하기 위해서는 대상 사물의 평균형태가 필요한데, 이를 생성하는 방법에 관하여도 논하였다. 실제 지도에 단순화 정도 값에 따라서 강조변화율과 공유변화율을 적용했을 경우에 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 실제 지도와 얼마나 비슷하게 인지하는가에 대하여 설문 조사하였다. 또한 지도 축척에 따라서 강조변화율과 단순화 값의 관계를 알아보기 위한 설문 조사를 진행하였다. 본 연구의 결과로서, 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 축척변화에 따라 인식하기에 적정한 표현 값을 구하였다. 이러한 데이터는 개발자가 지도 외형선 생성의 프로그램 함수 개발에서 기본 데이터로 활용될 것이다.