KR100209350B1 - 유사도 함수를 이용한 전자지도 정밀도 검증방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지리정보시스템에서 구축된 전자지도의 정밀도를 검증하는 방법에 관한 것으로, 특히 원도를 스캐닝한 래스터 데이터와 그로부터 생성된 벡터 데이터를 역으로 래스터화한 데이터를 비교하므로써 전자지도 정밀도를 검증하는 방법에 관한 것이다. 현재까지 제작되는 전자지도는 이미 작성된 원도를 스캐너로 입력하여 래스터 데이터를 만든 후 래스터 데이터상의 선분을 디지타이징하여 벡터 데이터로 제작하고 있다. 이 과정을 거쳐 제작되는 전자지도는 래스터 데이터의 정보를 충분히 반영하고 있는가를 검증하는 작업은 반드시 필요한 작업이다. 지금까지 원도와 전자지도사이의 검증은 검증자가 두 개의 데이터를 육안으로 관찰하여 비교하는 작업이었다. 이러한 검증방법은 검증시간과 비용이 많이 소요되며 검증의 정밀도가 높지 못하다는 문제점을 가지고 있었다. 본 발명은 상기에서 설명한 시각 검사에 의한 전자지도 검증의 문제를 해결하기 위하여 벡터 데이터를 래스터화 한 데이터와 원도를 래스터한 데이터를 XOR 연산을 한 후 필터링 과정을 거쳐 전자지도의 정밀도를 자동으로 검증하는데 그 목적이 있다. 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 원도를 스캐닝하여 래스터 데이터를 생산하는 단계와 래스터 데이터를 디지타이징하여 벡터 데이터를 만드는 단계, 벡터 데이터를 래스터 데이터로 변환하는 단계, 변환된 래스터 데이터와 원래의 래스터 데이터를 XOR 연산을 하여 비교하는 단계, 그리고 필터링을 통해 원래의 래스터 데이터에 존재하는 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

유사도 함수를 이용한 전자지도 정밀도 검증 방법

제1도는 원도를 래스터한 그림(a)과 벡터 데이터를 래스터한 그림(b)을 도시한 도면.

제2도는 래스터 데이터의 선분을 확대한 도면.

제3도는 래스터 데이터와 벡터 데이터를 래스터화하여 두 데이터에 대해 배타적논리합(exclusive OR) 연산을 수행한 결과를 도시한 도면.

제4도는 제3도의 결과에 대해 필터를 사용하여 노이즈를 제거한 후의 결과를 도시한 도면.

제5도는 전자지도 정밀도 검증 알고리즘 흐름도이다.

본 발명은 지리정보시스템에서 구축된 전자지도의 정밀도를 검증하는 방법에 관한 것으로, 특히 원도를 스캐닝한 래스터 데이터와 그로부터 생성된 벡터 데이터를 역으로 래스터화한 데이터를 비교하므로써 전자지도 정밀도를 검증하는 방법에 관한 것이다.

현재까지 제작되는 전자지도는 이미 작성된 원도를 스캐너로 입력하여 래스터 데이터를 만든 후 래스터 데이터상의 선분을 디지타이징하여 벡터 데이터로 제작하고 있다. 이 과정을 거쳐 제작되는 전자지도가 래스터 데이터의 정보를 충분히 반영하고 있는지를 검증하는 작업은 반드시 필요한 작업이다. 지금까지 원도와 전자지도사이의 검증은 검증자가 두 개의 데이터를 육안으로 관찰하여 비교하는 작업이었다. 이러한 검증방법은 검증시간과 비용이 많이 소요되며 검증의 정밀도가 높지 못하다는 문제점을 가지고 있었다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 지금까지 육안에 의존하던 전자지도 검증을 자동화하였다. 즉, 전자지도 검증을 자동화하기 위해서 벡터 데이터를 래스터 데이터로 만든 후에 원래의 래스터 데이터와 배타적논리합(exclusive OR, 이하 XOR라 한다) 연산을 수행하면, 구축된 벡터 데이터와 원도에서 스캐닝한 래스터 데이터 사이에서의 불일치 부분을 쉽게 찾는 방법으로 전자지도의 정밀도를 자동 검증할 수 있다. 상기의 XOR 연산은 연산자가 같은 값을 가질 경우 0을 출력하고 다른 값을 가질 경우 1을 출력한다.

본 발명은 앞서설명한 시각 검사에 의한 전자지도 검증의 문제를 해결하기 위하여 벡터 데이터를 래스터화 한 데이터와 원도를 래스터한 데이터를 XOR 연산을 한 후 필터링 과정을 거쳐 전자지도의 정밀도를 자동으로 검증하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 원도를 스캐닝하여 래스터 데이터를 생산하는 단계와 래스터 데이터를 디지타이징하여 벡터 데이터를 만드는 단계, 벡터 데이터를 래스터 데이터로 변환하는 단계, 변환된 래스터 데이터와 원래의 래스터 데이터를 XOR 연산을 하여 비교하는 단계, 그리고 필터링을 통해 원래의 래스터 데이터에 존재하는 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 목적 및 기타의 목적과 특징, 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.

먼저 유사도 함수를 설명하기로 한다. 원도를 래스터화한 데이터 R₁과 래스터 데이터를 벡터화한 후 다시 래스터화 한 데이터 R₂의 유사도를 측정하기 위한 유사도 함수를 f_m이라 하면 유사도 측정을 위한 함수는 다음의 조건을 만족하여야 한다.

f_m(R₁,R₂) = 0↔ R₁= R₂

즉 R₁과 R₂이 같은 데이터인 경우 유사도 함수의 함수값은 0을 갖는다. 역으로 유사도 함수의 값이 0인 경우 R₁과 R₂는 같은 데이터값을 갖는다. 이러한 특징으로 인하여 XOR 연산은 래스터 데이터간의 유사도 함수의 연산을 위해 사용될 수 있다. 래스터 데이터를 O_i, 래스터 데이터로부터 생성된 벡터 데이터를 V_i, 래스터화 한 함수를 fr이라 하고 XOR 연산을라 하면, I=O_i fr(V_i)로 표시할 수있다. fr(V_i)는 벡터 데이터 V_i를 래스터화한 데이터를 의미한다. 이 연산으로 구해진 I의 모든 데이터 값이 0이 되면 두 데이터는 100% 일치하는 것으로 볼 수 있다. 만일 I의 값이 0이 아니라면 O_i와 V_i가 일치하지 않는 것이다.

제1도의 (a)도는 원도를 래스터화 한 것이고 (b)도는 래스터 데이터를 벡터화한 후 다시 래스터화한 그림이다.

제2도는 원래의 래스터 데이터를 확대한 것으로 선분에 노이즈가 포함된 것을 알 수 있다. 그런데 원도로부터 래스터 데이터를 만들 때, 원도 자체에 존재하는 노이즈 뿐만 아니라 스캐닝 과정에서 왜곡 현상으로 인해 많은 노이즈가 발생하게 된다. 이 노이즈와 벡터화 과정에서의 오류는 명백히 다르기 때문에 노이즈를 제거하는 작업이 필요하며, 대부분의 노이즈는 실제 데이터에 비해 크기가 작기 때문에 필터링 작업을 통해 제거할 수 있다.

제3도는 두 데이터의 유사도를 구하기 위하여 XOR 연산을 수행한 결과를 나타낸다. 제3도에 나타나는 작은 점(pixel)들의 무리는 대부분 원래의 래스터 데이터에 존재하는 노이즈이며 나머지 선분들은 원래의 래스터 데이터와 래스터화된 벡터 데이터가 일치하지 않는 부분들이다. 래스터 데이터와 벡터 데이터에 XOR 연산을 수행하면 래스터 데이터에 존재하는 노이즈로 인해서 일치하지 않는 많은 점(pixel)들이 나타난다. 정확한 검증을 위해서는 이러한 노이즈들을 필터링 작업을 한 후에 비교를 하는 것이 바람직하다. 필터링 작업은 첫째, XOR 된 데이터를 왼쪽 위에서부터 스캐닝하여 1로 설정되어 있는 점(pixel)을 찾는다. 둘째, 이 점으로부터 4방향 또는 8방향 으로 이웃한 점들 중에서 값이 1인점들을 찾아서 점들의 무리를 구한다. 셋째, 이렇게 구해진 점들을 모두 포함하는 최소 크기 사각형의 너비와 높이 W_i, H_i를 구한다. 넷째, 계산된 W_i, H_i에 대하여 max(W_i, H_i) ≤ ε₀인 경우 이 점들의 무리를 모두 0으로 설정한다. (ε₀은 사용되는 필터의 크기이다.)

제4도는 제1도의 래스터 데이터 O_i와 래스터화된 벡터 데이터 V_i의 래스터 데이터를 XOR 한 결과에 필터의 적정크기 ε₀로 4방향으로 이웃한 점들을 필터링하여 노이즈를 제거한 결과이다. 최종적으로 제4도의 결과를 통해 불일치하는 데이터의 다소를 알아볼 수 있으므로 전자지도의 정밀도를 검증할 수 있게 된다.

제5도는 상기에서 설명한 전자지도 정밀도 검증방법을 일목 요연하게 나타내는 알고리즘의 흐름도이다. 제5도를 보면, 원도를 스캐너로 읽어 래스터 데이터를 생성(50)한 후에 래스터 데이터를 디지타이징(51)하여 벡터 데이터를 생성(52)한다. 그리고, 원도의 래스터 데이터와 XOR 수행하기 위해 벡터 데이터를 래스터 데이터로 만든다(53). 다음으로, 래스터화된 벡터 데이터와 원도의 래스터 데이터에 대해서 XOR 연산을 수행(54)하고 노이즈를 제거하기 위한 필터링 작업을 하여(55) 최종적으로, 불일치되는 데이터를 확인(56)하므로써 전자지도의 정밀도를 검증하게 된다.

이상에서와 같이 본 발명은 구축된 전자지도(벡터 데이터)의 정밀도를 자동으로 검증하기 위해서 원도를 스캐닝한 래스터 데이터와, 벡터 데이터를 역으로 래스터화한 데이터에 대하여 XOR 연산 및 필터링 과정을 거쳐 전자지도의 정밀도를 검증할 수 있게 하므로써 검증시간과 비용, 그리고 검증의 정밀도를 높이는 효과를 수반한다.

본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 당업자라면 본 발명의 사상과 범위안에서 다양한 수정, 변경, 부가 등이 가능할 것이며 이러한 수정 변경은 이하의 특허 청구의 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (2)

1. 원도의 래스터 데이터와 상기 래스터 데이터를 벡터 데이터화한 후 상기 벡터 데이터를 래스터화하여 얻어진 래스터 데이터를 유사도 함수를 이용하여 비교하므로써 검증함을 특징으로 하는 전자지도 정밀도 검증 방법.
2. 전자지도 정밀도 검증 방법에 있어서, 원도를 스캐닝하여 래스터 데이터를 생산하는 단계; 상기 래스터 데이터를 디지타이징하여 벡터 데이터를 만드는 단계; 상기 벡터 데이터를 래스터 데이터로 변환하는 단계; 래스터화된 벡터 데이터의 상기 래스터 데이터와 원래의 래스터 데이터를 유사도 함수를 이용하여 비교하는 단계; 및 필터링을 통해 원래의 래스터 데이터에 존재하는 노이즈를 제거하는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 전자지도 정밀도 검증 방법.