• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.22 no.1
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• pp.63-71
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• 2004

This research is to reconstruction of railway alignment using GPS data, an investigation is made on the method of optimum simplification for reduction of unnecessary linear data, improve the accuracy by using four simplification algorithms among the methods. By applying two measured of displacement between observed data and it's simplification methods have been evaluated. The results showed that the complexities of lines is not practical to investigate simplification algorithms, the Douglas-Peucker method produced a little displacement between observed data and it's simplification. Its by using the Douglas-Peucker method to observed linear GPS data in railway track, design elements of horizontal alignment have been calculated. Then we could know that obtain the good results fur reconstruction of alignment elements through the methods and algorithns of this study.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.363-368
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• 2012

The result of the line simplification algorithm varies with the choice of algorithms, the change in tolerance and the selection of target objects. Three of the algorithms used in this study are Sleeve-fitting, Visvalingam-Whyatt, and Bend-simplify. They were applied to the three kinds of objects which were buildings, rivers, and roads with the five degrees of the tolerance. Through this experiments the vector displacement, the areal displacement, and the angular displacement were measured and the qualitative analysis was performed with the trend line of the errors. The experimental results show that errors were differ from tolerance values, and characteristics of line simplification algorithms based on changes of tolerance were understood.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2009.04a
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• pp.15-17
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• 2009

The line simplification method based on the turning function is studied in this paper for conversion of ground plan data to geospatial data to update the digital map. This method eliminate vertices effectively by estimating the length and the angle between the vertices based on the turning function which is useful to express the shape of linear feature. As the result, this method shows high shape similarity, high elimination rate of vertices and 100% of satisfaction degree to the drawing rules. Thus this line simplification method is judged to be effective in updating the digital map with ground plans.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.449-450
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• 2012

오늘날 컴퓨터와 정보통신 기술에 의해 생성된 디지털 맵(map)은 다양한 분야에서 응용 활용되고 있다. 이에 디지털 맵 제작 기술의 발전과 함께 선형 단순화(line simplification) 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문은 라인의 형상을 최대한 보존하기 위하여 최소영역오차(minimum area error, MAE) 구간을 이용한 혼합형 선형 단순화 기법을 제안한다. 기존의 선형 단순화 기법과의 비교 실험을 통하여, 제안하는 기법의 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.437-444
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• 2008

최근 유비쿼터스 시대를 맞아 건설 분야에서 이용되는 CAD 자료에서 GIS 자료로의 변환 및 융복합에 대한 요구가 증대되면서 상호변환을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 건설도면 CAD 데이터를 활용하여 수치지도의 건물데이터를 수정, 갱신하기 위한 방법론의 일환으로 건설도면의 건물외곽선을 추출하여 수치지도의 건물데이터 수준으로 일반화하는 선형 단순화 알고리즘을 비교 분석하였다. 선형 단순화 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘, Lang 알고리즘, Reumann-Witkam, Opheim 알고리즘을 적용하였으며 분석방법으로는 시각적 분석, 절점 수, 총길이, 면적 변화율 분석 그리고 각 절점이 수치지도 작성내규를 만족하는 비율을 이용하였다. 분석 결과 Douglas-Peycker 알고리즘이 시각적 측면과 절점 수 감소율 측면에서 상대적으로 우수한 단순화 결과를 보여주었으나 수치지도 작성내규 만족도 측면에서는 공통적으로 $50{\sim}60%$ 수준의 만족도를 보이고 있어 국내의 수치지도의 건물데이터를 작성하기 위한 단순화 기법으로는 한계가 있는 것으로 나타났으며 이를 만족시키기 위한 일반화 알고리즘의 개발이 필요하다고 판단된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.3
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• pp.35-41
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• 2008

Recently needs for the convergence of CAD and GIS data are increasing, and many studies on converting two systems to each other are being carried out. In this study, to revise and update the building data of digital map using CAD data for construction, the outline of building is abstracted from the CAD data and the outline is generalized to the same level of detail with the building data of digital map. Several line simplification algorithms to generalize the outline are adopted and compared, especially at the view of satisfaction to the drawing rule for digital map. Douglas-Peucker algorithm, Lang's algorithm, Reumann-Witkam algorithm, and Opheim algorithm are applied as the line simplification method. To evaluate the results of these algorithms, visual assessment and variation ratio of the number of points, total length of lines, the area of polygon, and satisfaction ratio to the drawing rule of digital map are analyzed. The result of Lang algorithm and Douglas-Peucker algorithm show superior satisfaction ratio. But general satisfaction ratio is 50~60% for all algorithm. Therefore there seems to be a limit to use these algorithms for the simplification method to update the building data in digital map and it is necessary to develop line simplification algorithm which satisfy the drawing rule well.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.10
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• pp.759-767
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• 2006

The level-of-detail (LoD), which is a method of reducing polygons on mesh, is one of the most fundamental techniques in real-time rendering. In this paper, we propose a novel level-of-detail technique applied to the virtual character's motion (Motion LoD). The movement of a virtual character can be defined as the transformation of each joint and it's relation to the mesh. The basic idea of the proposed 'Motion LoD' method is to reduce number of joints in an articulated figure and minimize the error between original and simplified motion. For the motion optimization, we propose an error estimation method and a linear system reconstructed from this error estimation for a fast optimization. The proposed motion simplification method is effectively useful for motion editing and real-time crowd animation.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.1
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• pp.39-51
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• 2004

This study aims to suggest new algorithm, named as Simoo, in order to improve spatial conflicts and vector displacement between linear features in generalization of the linear features. Main principles of Simoo algorithm is adoption of simplification and smoothening methods. Tolerance conditions used in Simoo are perpendicular length, external angle, and average vertex length. Main characteristics of Simoo are the application of scale, cartographic refinement, minimization of logical errors, and maintenance of geographical properties. The Simoo was applied through comparison to existing Douglas-Peucker algorithm. Resultantly, maintenance ratios of line such as coastal line and stream network were over 97% in both algorithms. The elimination ratio of vertex points may be more effective in Douglas-Peucker than in Simoo. Spatial conflicts between linear features may be more minimized in Simoo. The curvature and smoothening of lines become decreased in scale in application of Simoo. Finally, Simoo algorithm may be more effective than Douglas-Peucker for cartographic generalization.