지리정보시스템은 처리 속도의 향상과 비쥬얼라이징의 개선이 필요하다. 이를 위해서는 맵 일반화와 레벨별 상세화 개념이 요구된다. 기존의 공간 인덱싱은 지도 일반화를 지원하지 않거나 지원하더라도 모든 지도 일반화 연산을 제공하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이를 위해 모든 일반화 연산을 지원하는 새로운 인덱스 구조인 LR트리를 제안한다. 또한 LR트리를 검색, 삽입, 삭제하기 위한 알고리즘을 기술하고, 성능 분석을 수행한다. 성능 분석을 통해 제안된 인덱스 구조가 지도 일반화를 지원하는데 있어 다른 공간 인덱싱 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.187-191
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2008
In the mobile environments for the vector map services, a map simplification work through the map generalization steps helps improve the readability of the map on a large scale. The generalization operations are various such as selection, aggregation, simplification, displacement, and so on, the formal operation algorithms have not been built yet. Because the algorithms require deep special knowledge and heuristic, which make it hard to automate the processes. This thesis proposes some map generalization algorithms specialized in mobile vector map services, based on previous works. This thesis will show the detail to adapt the approaches on the mobile environment, to display complex spatial objects efficiently on the mobile devices which have restriction on the resources.
이동 매제를 통한 진자지도 서비스는 전송 정보의 용량이 크고 출력 장치의 자원을 많이 요구하기 때문에 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 사용하여 서비스할 수 없는 문제점이 있다. 또한 무선 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 본 논문에서는 기존의 지도 데이타베이스로부터 무선 서비스에 적합한 지도를 동적으로 생성하는 새로운 기법을 제시한다. 이 기법은 기존 지도의 데이타 크기를 줄이기 위한 generalization과 생성된 지도의 데이타 크기가 임계값을 넘지 않도록 제어하는 filtering을 수행한다. Generalization은 레이어를 통합하는 단계, 세부 객체를 간소화하는 단계, 그리고 사용자 인터페이스를 처리하는 단계로 나누어 처리된다. Filtering은 약도에 포함된 객체를 카운터하는 모듈과 검색 객체와 거리에 따른 중요도로 선택하는 모듈로 데이터 크기를 대역폭 임계값 이내로 처리한다.
최근들어, 우리나라에서는 수치지도 2.0을 이용하여 전산편집에 의해 종이지도를 제작하고 있다. 그러나 수치지도와 종이지도는 표현방법이 상이하기 때문에 축척에 따라 지도일반화가 처리되어야하며 지도일반화 기준은 사람이 눈으로 직접 판독하는 대상물의 크기에 의해 결정되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 각 축척의 지도에서 표현되는 건물의 크기를 표준시력의 눈으로 관측하고 그 결과를 분석하였다. 연구결과 인간의 눈에 적합한 건물의 크기는 단변의 길이가 0.4mm이상인 도형의 면적에 해당되며, 지도일반화를 위한 독립건물, 축소건물, 밀집건물처리에 모두 이 기준을 적용하였다.
모바일 환경에서 벡터 지도 서비스를 위해서는 지도 일반화(map generalization) 과정을 통한 지도 간소화 작업이 지도 인지도를 높이는데 큰 도움이 된다. 일반화 연산은 selection, aggregation, simplification, displacement 등 다양하지만 아직 정형화된 연산 알고리즘이 확립되지 못하고 있다. 그 이유는 지도 일반화 알고리즘을 위해서는 자동화되기 어려운 상당한 전문적 지식과 판단이 필요하기 때문이다. 본 논문은 기존의 시도된 일반화 연산 알고리즘들에 기초하여 모바일 환경에 적합한 알고리즘을 고찰하고 제시한다. 복잡한 공간 객체를 제한된 자원의 모바일 기기에 효율적으로 출력하기 위한 다양한 접근 방법을 모바일 환경에 적용하는 과정을 보인다.
핸드폰의 화면 크기 때문에 핸드폰에서의 지도 서비스는 문제점을 가지고 있다. 핸드폰과 같은 작은 화면에서 효율적으로 지도 데이터를 표현하기 위해서는 첫째, 지도 일반화를 이용하여 상세한 지도 데이터를 간략하게 만드는 과정이 필요하며, 둘째, 간략화된 데이터를 계층화하여 사용자의 확대 축소 명령을 빠르게 수행할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 연구들은 일부의 지도 일반화만 지원하거나 실시간으로 처리하지 못하는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 LMG-tree는 계층화된 하나의 색인 트리를 사용함으로 저장 공간의 효율성을 가지고 있으며, 지도 일반화를 지원하여 실시간 지도 서비스가 가능하도록 하였다.
국가지리정보체계를 구축하는데 핵심자료가 되는 수치지도는 동일지역에 대한 다양한 축척을 필요로 하고 있으며, 제작방법에 따라 그 효용성이 다르기 때문에 제작기관은 경제성과 고품질을 갖춘 수치지도 제작방법을 모색하고 있다. 본 연구는 이러한 사항을 해결하기 위하여 수치지도 일반화시스템을 개발하였다 시스템개발을 위하여 수치지도 일반화 작업공정을 정립하고, 관련 법규 및 축척간의 상관성 분석 등을 수행하였으며, 사용되어지는 일반화 알고리즘들에 대해서도 비교 분석하였다. 본 시스템을 통하여 제작된 1/25,000수치지도와 자료원이 되는 1/5,000수치지도의 위치정확도를 비교하여 만족한 결과를 얻을 수 있었으며, 경제적 측면에서도 기존 방법에 비하여 80% 이상의 데이터 크기 감소 및 경제적 효과를 얻을 수 있었다. 이상과 같은 결과를 통하여 본 연구에서 개발한 수치지도 일반화시스템이 대축척 수치지도를 이용한 소축척 수치지도의 제작에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
In this study, regarding to the generalization of the map, we analyze how the different tolerances influence on the performances of linear generalization operators. For the analysis, we apply the generalization operators, especially two simplification algorithms provided in the commercial GIS software, to 1:1000 digital topographic map for analyzing the aspect of the changes in positional error depending on the tolerances. And we evaluate the changes in positional error with the quantitative assessments. The results show that the analysis can be used as the criteria for determining proper tolerance in linear generalization.
웹 환경에서의 지도서비스 및 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 다축척 지도 데이터베이스를 구축하여야 하나, 제작과정이 아직까지 수동편집에 의존하는 경우가 많았다. 본 연구에서는 기본 지도 자료로부터 다축척 지도 데이터베이스를 자동으로 구축하기 위한 지도 일반화 기법을 제안하고 이를 실제 지도 데이터에 적용하여 프로토타입의 다축척 지도 데이터셋을 생성하고자 한다. 지도 일반화 기법으로는 선택 및 삭제, 단순화, 병합 등의 연산자를 조합하여 적용하였으며, 각각 연산자의 알고리듬과 파라미터들은 T$\ddot{o}$pfer's radical law, 지도의 최소도화 기준, 시각적 표현정도 등을 종합적으로 고려하여 실험적으로 결정하였다. 목표 축척수준은 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000 의 5단계로 설정하였으며, 대상이 되는 기본 지도 자료는 도로명주소 전자지도와 수치지형도를 사용하였다.
기존의 수치지도 1.0에서는 가장 대축척인 1/1,000수치지도를 이용하여 1/5,000과 그 이하 소축척 수치지도를 제작하는 것이 불가능하였다. 이러한 이유로 1/1,000과 1/5,000 이하의 수치지도는 각각 다른 축척의 항공사진으로부터 제작되었다. 차세대의 수치지도는 가장 대축척인 수치지도를 기반으로 점차 소축적의 수치지도가 연속으로 연관되어져야 하며, 이것은 데이터의 공유와 일괄갱신 측면에서 매우 중요한 일이다. 수치지도 2.0이 개발된 이래 다축척 연속수치지도제작에 관한 가능성이 제기되면서 이에 대한 연구가 다시 시작되었다. 다축척 연속수치지도에서 가장 기본이 되는 것은 축척간에 연계되는 일반화 기준을 결정하는 것이며, 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 1/5,000수치지도를 제작할 수 있는 일반화 기준을 정립하였다. 또한, 정립된 기준을 이용하여 자동일반화를 수행함으로서 일괄갱신에서의 활용 가능성을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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