초록
본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.
The purpose of this study is to suggest the methodology to develop variable-scale network model, which is able to induce large-scale road network in detailed level corresponding to small-scale linear objects with various abstraction in higher level. For this purpose, the definition of terms, the benefits and the specific procedures related with a variable-scale model were examined. Second, representation level and the components of layer to design the variable-scale map were presented. In addition, rule-based data generating method and indexing structure for higher LoD were defined. Finally, the implementation and verification of the model were performed to road network in study area (Jeju -do) so that the proposed algorithm can be practical. That is, generated variable scale road network were saved and managed in spatial database (Oracle Spatial) and performance analysis were carried out for the effectiveness and feasibility of the model.