본 논문에서는 디지털논리회로의 설계에 있어 필수적인 카르노 맵 간략화 과정을 자바 애플릿을 이용하여 웹 기반 교육용 툴로 구현하였다. 학습자들은 웹브라우저를 통해서 구현된 Java 애플릿에 접근하게 되며, 디지털 논리회로의 간략화 과정에 대해 마우스로 버튼을 클릭하거나 텍스트를 채워가면서 가상실험하게 된다. 본 논문에서 자바 애플릿을 구현하는데 사용한 간략화 알고리즘은 수정된 Quine-McCluskey 기법에 기초하였으며, 구현된 자바애플릿은 효율적인 교육보조도구로서 학습자의 학습효과를 증대시킬 수 있으리라 생각된다.
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.
Needs for the methodology of segmentation of linear feature according to the shape characteristics of line feature are increasing in cartographic linear generalization. In this study, the line segmentation method using expansible moving window is presented. This method analyzes the generalization effect of line simplification algorithms depend on the line characters of linear feature and extracts the sections which show exclusively low positional error due to a specific algorithm. The description measurements of these segments are calculated and the target line data are segmented based on the measurements. For segmenting the linear feature to a homogeneous section, expansible moving window is applied. This segmentation method is expected to be used in the cartographic map generalization considering the shape characteristics of linear feature.
Preservation of geometrical context of terrains in a digitized format is useful in handling and making modification to the data. Digitization of three-dimensional terrain still proves a great challenge due to heavy load of context required to retain details of topological and geometrical information. Methods of simplification, restoration and multi-level terrain generation are often employed to transform the original data into a compressed digital format. However, reduction of the stored data size comes at an expense of loss of details in the original data set. This article reports on an alternative scheme for simplification and restoration of terrain data. The algorithm utilizes the fact that the terrain formation and patterns can be predicted and modeled through the fractal algorithm. This method was used to generate multi-level terrain model based on NGIS digital maps with preserving geometrical context of terrains.
선형 단순화 알고리듬의 결과물은 단순화 알고리듬의 선택, 임계값의 선택, 대상 객체의 선택 등에 의해 달라진다. 본 연구에서는 Sleeve-fitting, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리듬의 임계값을 5단계로 조절하여 건물, 하천, 도로 객체에 적용하고, 단순화 결과물에 대해 거리오차, 면적오차, 각오차를 측정하였다. 그리고 오차값들의 추세선을 통해 정성적인 분석을 실시하였다. 실험 결과 선형 단순화 알고리듬에서 임계값의 조절에 따른 오차값의 변화를 알 수 있었고, 선형 단순화 알고리듬들의 임계값의 변화에 따른 특징을 파악할 수 있었다.
컴퓨터 게임에서 사용하는 복잡한 3차원 캐릭터 모델을 단순한 모델로 만드는 것은 매우 중요하다. 제안 방법은 3차원 게임 캐릭터에서 특징선을 추출하여 모델을 단순화 시키는 새로운 방법에 대해 제안한다. 주어진 3차원 캐릭터 모델은 텍스처 정보를 포함하고 있다. 3차원 캐릭터 모델에서의 텍스처 및 곡률의 변동을 이용해서 2차원 맵인 모델특징맵(Model Feature Map)을 생성한다. 모델특징맵은 곡률 맵(curvature map)과 텍스처 맵(texture map)으로부터 생성되며, 본 맵을 통해 에지 추출 기법을 이용하여 특징선을 추출한다. 모델특징맵은 표준 영상처리툴을 이용해 쉽게 편집할 수 있다. 실험을 통하여 본 알고리즘의 효율성을 보여주며, 실험은 얼굴 캐릭터에 한정하지 않는다.
최근의 지형시각화 연구에서는 대용량 데이터를 실시간에 처리하기 위하여 여러 가지 상세단계조절 기법을 사용한다. 하지만 상세단계조절을 통한 메쉬 간략화 과정에서 발생하는 기하오차 때문에 연속된 프레임에서 기하파핑 현상이 열어난다. 본 논문에서는 거칠기맵과 편향맵을 이용하여 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 거칠기맵과 편향맵은 지형 메쉬를 구성하는 정점이 적은 기하오차를 가지는 위치로 이동 시켜주는 역할을 한다. 거칠기맵과 편향맵은 텍스쳐로 저장되기 때문에 GPU에서 사용하기 적합하다. 또한 편향맵을 이용한 정점 이동 연산은 GPU에서 수행되므로 병렬처리를 통한 빠른 시각화가 가능하다.
모바일 GIS를 구현하는 방식은 휴대 단말기로 전송되는 지도 데이터의 형식에 따라 벡터(Vector) 기법과 래스터(Raster) 기법으로 나뉜다. 각 기법에 따라 모바일 지도 서비스를 위한 서버 및 클라이언트 구현 방법을 달리 요구한다. 또한, 각각이 서로 다른 측면에서 장단점을 지니고 있다. 본 논문은 이 두 접근 방법을 구현하고 실험을 통해 그 장단점을 비교한다. 전송 성능, 지도 품질 등 다양한 요소를 비교하고 평가한다.
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.
수치지도 일반화 과정을 통해 생성된 수치지도의 공간데이터에 관한 품질을 평가하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는, 공간데이터 품질유지 측면에서, 변환된 수치지도 데이터가 해당 축척의 수치지도 규정 및 정확도에 위배되지 않도록 하기 위해 이론적 기대정확도의 허용범위를 살펴보고 공간데이터의 품질 평가 기준을 정립하였다. 그리고, 대축척 수치지도를 소축척 수치지도로 변환할 때, 단순화, 완만화, 정리 등과 같은 처리과정을 통해 복잡성을 감소시키게 되면 공간적인 위치변화는 항상 발생하게 될 것이다. 따라서, 각 지점의 변환된 위치에 관한 공간정확도를 분석하는 것은 매우 힘든 일이기 때문에 평가방법으로서 버퍼링기법을 이용하였다. 비록 축척 1/1,000 및 l/5,000에 대한 일반적인 위치오차의 허용범위는 관련법규를 기준으로 결정되었다 하더라도, 각 처리요소에 적용된 알고리즘들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 알고리즘에 따라 적절한 매개변수와 허용오차를 결정하지 않는다면, 일반화 처리후의 허용범위를 만족할 수 없을 것이다. 허용범위에 근거를 둔 각 알고리즘의 변수에 관한 본 연구에서의 실험결과는 단순화 및 위치오차의 매개변수가 각각 0.2617 m, 0.4617 m를 나타내고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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