본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
모바일 환경에서 지도 서비스를 위해서는 휴대 단말기의 제한된 자원(resources)을 고려한 접근방법이 요구된다. 모바일 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 개발하여 사용하지 않는다면 지도 데이터를 축소하여 휴대 단말기로 전송할 필요가 있다. 본 논문은 기존의 유선 지도 데이터베이스로부터 검색한 지도를 휴대 단말기에 출력이 가능하도록 데이터를 축소하는 기법을 제안한다. 이 공간데이터 축소 기법은 Generalization 연산에 기반하여 휴대폰 환경에 적합하도록 변형된다.
모바일(Mobile) GIS 서비스를 위해 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 그러나 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 모바일 GIS 서비스에 적용하는 것은 무선 대역폭, 단말기 자원(resources) 부족 등의 문제를 발생시킨다. 본 논문은 기존 지도 데이터베이스로부터 모바일 GIS 서비스가 가능하도록 하는 공간 데이터 간소화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 지도 일반화(generalization) 기법을 기반으로 모바일 환경에 맞도록 확장 구현된다. 본 논문에서 다루는 내용은, 지도 확대 축소에 따른 차별적 데이터 간소화 기법, 무선 단말기에 적합한 지도 출력 인터페이스 연구 등도 포함한다. 통신 지연, 처리 오버헤드 등 연구 결과의 평가가 실험을 통해 비교 분석된다.
고해상도 전자기후도 기반의 농가맞춤 조기경보서비스를 구현하기 위해서는 실측기상자료가 없는 곳의 평년기후를 복원해야 한다. 일별 기상자료 복원에 드는 시간과 노력을 절약하기 위해 간이산출방식이 널리 사용되어 왔는데, 본 연구에서는 이렇게 간소화된 방식을 통해 제작된 평년 기후값이 어느 정도의 오차를 수반하는지를 분석하기 위하여, 평년기간(1981-2010)에 대한 일별 기상 값을 모두 복원하고, 이를 '시간적', '공간적' 간소화를 진행한 평년기후값과의 비교를 통해 기상위험의 예측 결과의 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 여러 재해관련 지수 중에서 많은 종류의 기상자료를 필요로 하는 농업가뭄지수를 이용하였으며, 섬진강 유역 일대의 10개 시군을 선정하였다. '시간'규모를 간소화한 평년 값은 30개년(1981-2010)에 대해 일별로 평균한 값을 이용하여 고해상도 분포를 제작하였으며, '공간'규모를 간소화 평년 값은 실험지역에 대하여 집수역 단위로 제작한 평년 값을 이용하였다. 먼저 '잔여수분지수'의 경우 '시간'규모 간소화 평년 값의 경우 과대 추정되었으며, '공간'규모 간소화 평년 값의 경우 과소 추정되는 경향을 나타냈다. 또한 2017년 1월부터 7월까지의 가뭄지수를 제작한 결과, 평년 자료 별로 가뭄의 정도를 모의한 결과에 차이가 있었으며, 지역적인 편차 또한 확인 되었다. 본 연구를 통하여 '간소화'된 제작방식을 통한 평년 기후 값이, 이를 이용해 재해위험을 산출한 결과에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.
지형적 경계 (geofence)란 무인기가 침범하거나 또는 벗어나지 말아야 할 영역을 설정해 놓은 가상의 경계로서, 저고도 무인기 교통관리체계(UAS traffic management)의 필수적인 구성요소 중 하나이다. 본 연구에서는 perpendicular 알고리즘을 개선하여 지형적 경계를 단순화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 실제 건물을 측정하여 얻은 데이터에 적용하여 성능을 평가하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해 공간적 낭비를 최소화하면서도 꼭짓점의 개수를 효과적으로 줄임을 확인하였다.
This paper investigates the effects of spatial autocorrelation structures in low resolution data on downscaling without ground measurements or secondary data, as well as the potential of geostatistical downscaling. An advanced geostatistical downscaling scheme applied in this paper consists of two analytical steps: the estimation of the point-support spatial autocorrelation structure by variogram deconvolution and the application of area-to-point kriging. Point kriging of block data without variogram deconvolution is also applied for a comparison purpose. Experiments using two low resolution thematic maps derived from remote sensing data showing very different spatial patterns are carried out to discuss the objectives. From the experiments, it is demonstrated that the advanced geostatistical downscaling scheme can generate the downscaling results that well preserve overall patterns of original low resolution data and also satisfy the coherence property, regardless of spatial patterns in input low resolution data. Point kriging of block data can produce the downscaling result compatible to that by area-to-point kriging when the spatial continuity in block data is strong. If heterogeneous local variations are dominant in input block data, the treatment of the low resolution data as point data cannot generate the reliable downscaling result, and this simplification should not be applied to donwscaling.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.259-261
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2008
GIS-based spatial data integration tasks have used exhaustive thematic maps generated from sparsely sampled data or satellite-based exhaustive data. Due to a simplification of reality and error in mapping procedures, such spatial data are usually imperfect and of different accuracy. The objective of this study is to carry out a sensitivity analysis in connection with input topographic data for landslide hazard mapping. Two different types of elevation estimates, elevation spot heights and a DEM from ASTER stereo images are considered. The geostatistical framework of kriging is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. The effects of different accuracy arising from different terrain-related maps on the prediction performance of landslide hazard are illustrated from a case study of Boeun, Korea.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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