Abstract
This study proposes a network matching method based on a network division technique. The proposed method generates polygons surrounded by links of the original network dataset, and detects corresponding polygon group pairs using a intersection-based graph clustering. Then corresponding sub-network pairs are obtained from the polygon group pairs. To perform the geometric correction between them, the Iterative Closest Points algorithm is applied to the nodes of each corresponding sub-networks pair. Finally, Hausdorff distance analysis is applied to find link pairs of networks. To assess the feasibility of the algorithm, we apply it to the networks from the KTDB center and commercial CNS company. In the experiments, several Hausdorff distance thresholds from 3m to 18m with 3m intervals are tested and, finally, we can get the F-measure of 0.99 when using the threshold of 15m.
본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.