Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.
Vector data represents a map by its coordinate and Raster data represents a map by its pixel. Since these data types have very large data size, data compression procedure is a compulsory process. This paper compare the results from three different methodologies; GIS (Geographic Information System) vector map data compression using DP(Douglas-Peucker) Simplification algorithm, vector data compression based on Bin classification and the combination between two previous methods. The results shows that the combination between the two methods have the best performance among the three tested methods. The proposed method can achieve 4-9% compression ratio while the other methods show a lower performance.
본 연구는 선형사상 일반화에서 사상들 간의 공간적 충돌, 벡터변위에 따른 위치변동 등의 문제를 개선하기 위해 새로운 Simoo 알고리즘을 제안하고자 하였다. Simoo 알고리즘의 원리는 단순화와 완만화를 채택하였다. Simoo 알고리즘에서 사용된 임계치는 수선길이, 편각, 평균 vertex 길이이다. Simoo 알고리즘은 축척별 적용 가능, 지도학적 세련미, 자료점의 위치 변동에 따른 논리적 오류 발생의 감소, 공간현상특징 유지 등의 특징을 갖는다. Simoo 알고리즘의 적용 결과는 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 두 알고리즘에서 해안선과 하계망 길이는 97% 이상 유지되었으며, 자료점 제거율은 Simoo보다 Douglas-Pecuker 알고리즘이 효과적이었고, 사상들간의 충돌은 Simoo에서 최소화되었다. 선의 곡률과 완만화는 Simoo 적용시 축척에 따라 감소하였다. 결과적으로 Douglas-Peucker보다는 Simoo 알고리즘이 지도학적 일반화에 적합하다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 건설도면 CAD 자료를 활용하여 수치지도의 건물데이터를 수정, 갱신하기 위한 과정 중 건설도면의 건물외곽선을 추출하여 수치지도의 건물데이터 수준으로 일반화하는 단계에서의 선형 단순화 알고리듬을 비교 분석하였다. 특히 단순화 결과가 수치지도 작성내규에 부합하는지 여부에 중점을 두어 비교분석을 실시하였다. 선형 단순화 알고리듬은 가장 널리 이용되고 있는 Douglas-Peucker 알고리듬, Lang 알고리듬, Reumann-Witkam 알고리듬, Opheim 알고리듬을 적용하여 비교하였으며 분석방법으로는 각 절점이 수치지도 작성내규를 만족하는 비율과 시각적 분석, 절점 수, 총길이, 면적 변화율을 이용하였다. 분석 결과 수치지도 작성내규 만족도 측면에서 Lang 알고리듬과 Douglas-Peucker 알고리듬이 다소 우수한 결과를 보여주고 있으나 전반적으로 50~60% 수준의 만족도를 보이고 있어 국내 수치지도의 건물데이터를 작성하기 위한 선형 단순화 기법으로는 한계가 있는 것으로 나타났으며 이를 만족시키기 위한 선형 단순화 알고리듬의 개발이 필요하다고 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1562-1578
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2020
Vector data compression algorithm can meet requirements of different levels and scales by reducing the data amount of vector graphics, so as to reduce the transmission, processing time and storage overhead of data. In view of the fact that large threshold leading to comparatively large error in Douglas-Peucker vector data compression algorithm, which has difficulty in maintaining the uncertainty of shape features and threshold selection, a segmented Douglas-Peucker algorithm based on node importance is proposed. Firstly, the algorithm uses the vertical chord ratio as the main feature to detect and extract the critical points with large contribution to the shape of the curve, so as to ensure its basic shape. Then, combined with the radial distance constraint, it selects the maximum point as the critical point, and introduces the threshold related to the scale to merge and adjust the critical points, so as to realize local feature extraction between two critical points to meet the requirements in accuracy. Finally, through a large number of different vector data sets, the improved algorithm is analyzed and evaluated from qualitative and quantitative aspects. Experimental results indicate that the improved vector data compression algorithm is better than Douglas-Peucker algorithm in shape retention, compression error, results simplification and time efficiency.
우리나라의 수치지도제작은 축척에 따라 독립적으로 제작되어 활용되어 왔다. 따라서 다른 축척의 공간자료를 원할 경우 다시 제작해야 하기 때문에 막대한 시간과 경제적인 손실을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 대축척 수치지도를 원시데이터로 하여 다양한 소축척 수치지도를 제작하기 위한 지도 일반화의 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구는 여러가지 일반화 처리 기법중 단순화에 의한 선형요소와 건물 레이어의 소축척 변환 특성을 연구하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 단순화 처리를 위한 알고리즘을 제시하였으며, 1:5,000수치지도로부터 1:25,000 수치지도로의 변환에 이를 적용, 수치지도의 단순화 특성을 분석하였다. 연구결과 면적분배 알고리즘이 Douglas-Peucker 알고리즘이나, Reumann-Witkam 알고리즘보다 건물의 최초면적과 형상을 잘 유지함을 알 수 있었다.
최근 들어 모바일 단말기를 휴대하고 이동하는 사용자에게 경로안내 및 주변 위치정보 안내와 같은 개인화된 서비스가 가능해졌다는 점에서 보행자용 도로망의 중요성이 커지고 있다. 한편, 전국단위 도로망 신규 구축과 갱신에 많은 비용이 소요된다는 점은 활성화의 제약조건으로 작용하고 있어 래스터 데이터를 기반으로 한 보행자용 도로망 추출 알고리즘을 적용한 자동 생성 방안이 필요한 상황이다. 그러나 생성된 도로망은 불필요한 결절점이 다수 포함되어 경로 안내 시 과도한 방향전환을 야기하고 데이터 용량 증가를 초래하는 등 유지관리 차원에서의 비효율이 발생한다. 본 연구에서는 이를 제거하기 위해 Douglas-Peucker 알고리듬 적용 과정에서 수치지도 도로의 속성정보를 이용하여 각 선형 객체별로 적합한 임계값을 부여함으로써 선형단순화의 효과는 극대화하고 실제 도로의 형태를 왜곡하지 않도록 최적의 임계값을 자동 선정하였다. 실험 대상 지역의 보행자용 도로망에 적용한 결과 결절점 감소율과 위치정확도 측면에서 제안된 방법이 자동 선형단순화에 적합하다는 결과를 얻을 수 있었다.
GIS 분야에서 다양하고 복잡한 원시 선형데이터로부터 수치지도 형태의 건물데이터를 형성하기 위한 일반화 기법 중 선형 단순화기 법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 국내의 수치지도 작성내규를 고려한 단순화기 법은 연구사례가 많지 않다. 본 연구에서는 건물 준공 시 이용되는 CAD 도면자료로부터 건물 외곽선을 추출하여 수치지도 건물데이터를 생성 또는 갱신하기 위해 방법론으로 수치지도 작성내규에 근거한 선형단순화 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위하여 Douglas-Peucker 알고리듬 등 가장 효율적이고 일반적으로 사용되는 4개의 선형 단순화기법과 본 기법을 동일한 건물 외곽선에 적용하여 수치지도 작성내규 만족도 형상유사도 절점수, 선길이, 면적에 대해 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안된 알고리듬의 경우 수치지도 내규 만족도 면에서 100%에 가까운 만족도를 보였으며 형상유사도, 절점수, 선길이, 면적의 측면에서도 다른 알고리듬들에 비해 거의 손실이 발생하지 않아 추후 건설도면을 이용한 수치지도의 갱신 시에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
친수지구는 주민들의 친수활동을 위한 공간을 계획적으로 관리하기 위하여 지정한 곳을 의미하며, 하천 친수공원의 효율적인 관리를 위해서는 친수시설의 GIS 자료 및 DB구축의 자동화 작업이 필요하다. 이에 대한 대안으로 드론영상이나 항공영상을 활용한 객체기반 분류 방법이 국토의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 효율적 수단으로 주목받고 있다. 추출된 윤곽선에 포함된 잡영을 제거하기 위해서는 윤곽선의 선형 평활화 작업이 필요하며 수동으로 적용하기에는 많은 어려움이 따르므로 이를 극복하기 위한 여러가지 자동화 방법들이 개발되었고, 그 중 현재까지 가장 널리 연구되고 활용되어지고 있는 방법은 선형 평활화 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 친수시설의 기하학적 형상에 대하여 선형 평활화 알고리즘인 Douglas-Peucker, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리즘에 대한 적합성을 판단하였다.
본 연구에서는 건물공사에 사용되는 CAD 도면자료를 공간데이터로 변환하기 위한 과정의 일환으로 수치지도 작성내규에 근거한 선형단순화 기법을 제안하였다. 이 기법은 외곽선의 절점들이 수치지도 작성내규의 곡선데이터 점간거리 규정에 만족할 때까지 반복적으로 절점의 구간을 늘려나가는 방식이다. 제안된 기법의 단순화효과를 비교하기 위하여 Douglas-Peucker 알고리듬 등 가장 흔히 사용되는 4개의 선형 단순화기법을 동일한 건물 외곽선에 적용하여 수치지도작성 내규 만족도, 절점수, 선길이, 면적에 대해 비교, 분석하였다. 분석결과 제안된 알고리듬의 경우 수치지도 내규 만족도 면에서 100%에 가까운 만족도를 보였으며 절점수를 효율적으로 줄이면서, 선길이, 면적의 측면에서도 다른 알고리듬들에 비해 거의 손실이 발생하지 않아 추후 건설도면의 변환에 유용하게 사용될 가능성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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