KR100681119B1 - 링크중심의 최적경로 산출방법 - Google Patents

Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야

본 발명은 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.

2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제

본 발명은, 지리정보시스템(GIS)에서 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려하여, 노드중심 경로연산 방식과 달리, 링크중심 연산방식을 적용함으로써, 연산량과 데이터 크기를 최소화하여 최적화된 메타 데이터의 구축을 통해 최적의 경로를 산출하기 위한, 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.

3. 발명의 해결방법의 요지

본 발명은, 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 방법에 있어서, 노드(지점)와 노드를 연결한 링크를 도로로 정의하는 단계; 메타 데이터 구축 장치가 상기 링크를 구성하는 시점 및 종점 노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 메타 데이터를 구축하는 단계; 및 최적 경로 산출 장치가 상기 구축된 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 찾아, 최단거리 경로를 산출하는 단계를 포함함.

4. 발명의 중요한 용도

본 발명은 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 등에 이용됨.

지리정보시스템(GIS), 최적경로산출, 노드, 링크, 정점(Vertex)

Description

링크중심의 최적경로 산출방법{Method of calculating optimum path in link oriented}

도 1a 및 1b 는 종래의 노드중심 경로산출 방법을 나타낸 설명도.

도 2 내지 도 4 는 종래의 노드중심 경로산출 방법의 문제점을 나타낸 설명도.

도 5 는 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도.

도 6 은 본 발명의 실시예에 따른 위상구조와 객체구조의 특징을 이용한 최적경로 산출방법에 대한 일실시예 설명도.

도 7 은 기존 노드중심 경로산출 알고리즘을 위한 기본적인 노드와 링크 구성도,

도 8 은 기존 노드중심 경로산출 알고리즘 상에서 메모리에 필요한 메타 데이터 구축과정에 대한 설명도.

도 9 는 본 발명에 따른 링크중심 최적경로 산출방법에 대한 일실시예 설명도.

도 10 은 본 발명의 실시예에 따른 링크중심 최적경로 산출방법과 노드중심 경로산출 최적경로 산출방법간의 차이점을 나타낸 비교 설명도.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

11 : 중앙처리장치(CPU) 12 : 주기억장치

13 : 보조기억장치 14 : 출력장치

15 : 입력장치 16 : 레지스터(Register)

본 발명은 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)에서 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려하여, 노드중심 경로연산 방식과 달리, 링크중심 연산방식을 적용함으로써, 연산량과 데이터 크기를 최소화하여 최적화된 메타 데이터의 구축을 통해 최적의 경로를 산출할 수 있는 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.

도 1a 및 1b에 도시된 바와 같이, 종래의 최적(최단) 경로 산출 알고리즘은 각각의 노드 중심으로 이루어졌다. 이러한 노드들을 중심으로 일정한 지점에서 임의의 지점으로 이동하기 위해서는, 우선적으로 이웃 지점들로 이동이 가능한지 여부를 판단하여야 한다.

여기서, "1"은 노드, "2"는 노드와 노드를 연결한 링크, "3"은 노드A를 중심으로 연결 가능한 노드에 대해 양방향으로 연결한 링크, 그리고 "4"는 B, C, D, E 노드간에 연결 가능한 양방향의 링크를 각각 나타낸다.

여기에서는, 노드를 이용한 일반적인 최적 노선 산출의 가장 첫 단계를 나타낸다. 이는 무작위로 축출되어 있는 노드들에 링크를 생성하기 위한 과정을 보여준다. 그리고, 임의의 지점에서 나머지 점들에 이를 수 있는 링크가 여러 가지 있음을 보여준다.

도 2 는 도 1a 및 1b에서 결정되어진 링크를 연산하기 위하여 컴퓨터 메모리상에 링크드 리스트를 구현하는 모습을 보여준다.

도 2에 도시된 바와 같이, 원하지 않는 노드로 이동하지 않기 위해서는 추가적인 데이터와 링크를 생성하기 위한 연산과정이 필요하다. 또한, 데이터량이 클수록 이 연산과정에 소요되는 시간량은 증가한다.

도 3 은 상기 도 1a 및 1b, 그리고 도 2에 의해 결정된 것을 이용하여 최적 경로를 찾는 나머지 과정들을 설명한 것이다. 이 과정에서, 노드로 구축된 링크가 도로상의 위치를 제대로 나타내지 못하기 때문에 별도의 데이터나 이 노드 키(Key)를 참조하여 한 노드에서 다른 노드에 이르는 경로상의 정점(Vertex)들을 모두 가져와야 한다. 이것은 노드가 기본키(Primary Key)로서 부적합함을 나타낸다.

도 3에 도시된 바와 같이, 각 노드간의 연결여부를 일정한 데이터 테이블로 구성하고, 이를 통해 행렬연산을 수행한다. 그러나, 이 연산에 있어서 데이터의 크기가 커지면, 그 연산이 제곱에 비례하여 기하 급수적으로 증가한다. 또한, 메모리의 요구량도 이에 비례하여 증가한다. 이는 지리정보체계와 같이 비정형적인 대용량의 데이터를 사용하는 곳에는 적합하지 않음을 뜻한다.

도 4는 일단 구축된 간선을 따라서 이제 B지점에서 갈 수 있는 여러 경로 C, D, E중에서 C가 선택됨을 나타낸다. 특히, 링크방식의 경우 링크가 선택되면 다음 연결 링크가 자동 결정됨에 반하여, 노드의 경우 매번 특정 노드에 연결된 개별 노드들을 통해 연결 지점을 선별해야 한다.

전술한 바와 같이, 일반적으로 널리 사용되고 있는 최적 경로 산출 알고리즘은 노드를 중심으로 산출되는데, 데이터의 양이 커짐에 따라 연산 시간이 급격히 증가하는 문제가 발생한다. 그래서, 기하학적 요소나 사용 목적에 따라 여러 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히, 지리정보체계 분야의 경우에, 그 데이터의 용량이 매우 클 뿐만아니라, 데이터의 구조가 비선형적 요소를 많이 지님으로 인하여 데이터 추상화에 많은 어려움이 있고, 실세계의 지형 지물을 표현함에 있어 정확도가 떨어지고 현실적인 제약이 따른다.

이상에서와 같은 종래의 노드중심 알고리즘들은 지리정보체계의 응용이 아닌 수학의 그래프 이론을 토대로 생성되어 1차원적인 점에서 출발을 한다. 그러나, 지리정보체계분야에 이를 응용하기 위해서는 다른 각도의 수학적 모델링이 필요하다.

그런데, 지리정보체계에서는 기본적으로 위치를 나타내는 노드 데이터 뿐만아니라, 두 노드간을 연결한 하나의 링크 모델에 따라 위상관계를 결정할 수 있는데, 단위 2점을 최소 링크라고 가정하면 이는 2차원의 수학적 모델인 링크를 충실히 따른다.

따라서, 이러한 링크를 가장 기본 단위체로 보고 경보산출 문제에 접근함으로써, 효과적인 데이터 추상화와 링크중심의 알고리즘을 통하여 기존 방식의 문제 점을 좀더 효과적으로 개선하고, 지리정보체계 도로 데이터 구축시의 비용 절감 효과를 유발함과 동시에 고속의 연산 알고리즘을 가능하도록 하는 방안이 필수적으로 요구된다.

상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 지리정보시스템(GIS)에서 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려하여, 노드중심 경로연산 방식과 달리, 링크중심 연산방식을 적용함으로써, 연산량과 데이터 크기를 최소화하여 최적화된 메타 데이터의 구축을 통해 최적의 경로를 산출하기 위한, 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 방법에 있어서, 노드(지점)와 노드를 연결한 링크를 도로로 정의하는 단계; 메타 데이터 구축 장치가 상기 링크를 구성하는 시점 및 종점 노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 메타 데이터를 구축하는 단계; 및 최적 경로 산출 장치가 상기 구축된 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 찾아, 최단거리 경로를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명은, 링크중심의 최적경로 산출을 위하여, 프로세서를 구비한 지리정보시스템에, 노드(지점)와 노드를 연결한 링크를 도로로 정의하는 기능; 메타 데이터 구축 장치가 상기 링크를 구성하는 시점 및 종점 노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 메타 데이터를 구축하는 기능; 및 최적 경로 산출 장치가 상기 구축된 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 찾아, 최단거리 경로를 산출하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

본 발명은 지리정보체계 데이터베이스(DB)의 특성을 충분히 활용하여 최적경로 산출을 위해 요구되는 데이터 크기와 연산시간을 최소화하고자 한다.

이를 위해, 본 발명은 데이터 추상화와 링크중심의 경로산출 방식을 제공함으로써, 기존의 노드중심 방식의 문제점을 개선하고, 지리정보체계의 도로 데이터 구축시의 비용 절감 효과를 유발함과 동시에 고속의 연산 알고리즘을 가능하도록 한다. 이러한 알고리즘의 개선을 통한 비용경감 효과는 특히 빠른 결과를 도출하고자 하는 각종 어플리케이션 분야에 응용하기 적합하며, 특히 이러한 부분들을 독립적인 모듈 형태로 제공하고 있기 때문에 타 어플리케이션에 접목시키기 용이한 편이성을 제공할 수 있다.

이처럼, 본 발명은 최적 경로를 산출하기 위한 고전적 노드중심 알고리즘을 지리정보체계 도로 DB의 특성을 활용하여 개선하고자 하는 것으로, 링크중심 알고 리즘을 통해 최적경로 산출에 많은 시간 절감 효과를 가져올 수 있다.

고전적인 알고리즘이 데이터의 추상화와 수학적 모델링을 통하여 이루어지는데, 이 추상화에 따라 완전히 상이한 결과와 수행 시간을 초래한다. 또한, 지리정보체계 데이터를 기반으로 고전적 기법을 적용하여 최적경로 산출을 할 경우에, 추가적인 정보를 구축해야 하는 문제로 인해 많은 시간과 비용의 낭비를 초래한다.

일반적으로, 각 알고리즘이 노드(지점)를 연결하는 링크를 구하는 문제에서 출발하며, 지리정보체계 도로 DB에서는 링크가 반드시 실존하는 도로를 의미해야 한다.

본 발명은 이러한 문제들에 대하여, 1차원적인 노드를 사용하지 않고, 2차원의 링크를 이용하였으며, 지리정보체계 DB의 특징들을 이용하여 효과적인 대안을 제시하고, 이를 프로그램으로 구현하고자 한다. 이로써, 본 발명은 방대한 양의 지리정보체계 DB를 기반으로 최적경로 산출 기능을 수행시 경로를 추출하기 위해 데이터의 추상화와 링크중심으로 경로산출을 위한 메터 데이터의 양을 최소화하는데 이용될 수 있다.

상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.

도 5 는 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도로서, 일반 컴퓨터나 중대형 메인프레임의 기본적인 하드웨어 구성을 나타낸다.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템은, 컴퓨터의 전체 동작을 제어하고 관리하는 중앙처리장치(11)와, 중앙처리장치(11)에서 수행할 프로그램을 저장하고 작업 수행중 이용되는 각종 데이터들중에서 최우선 순위의 데이터를 캐슁하는 임시 보관소인 레지스터(Register)(16)와 이를 저장하는 주기억장치(12)와 접속되고, 이 물리적 용량이 초과했을 경우나 추가적인 데이터를 임시 보관해 놓거나 영구 보관해 놓을 보조기억장치(13)와 기본적으로 사용자의 요구를 입력하는 입력장치(키보드, 마우스)(15)와 결과를 디스플레이할 출력장치(모니터 등)(14)를 구비한다.

그러나, 상기한 바와 같은 구성을 갖는 컴퓨터 하드웨어 환경은 당해 분야에서 이미 주지된 기술에 지나지 아니하므로 여기에서는 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 상기한 바와 같은 일반 컴퓨터 및 중대형 메인프레임에서 본 발명이 적용되는 컴퓨팅 환경에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다. 일반적인 환경은 (표 1)에 도시된 바와 같다.

CPU	Pentium Ⅱ300
HDD	10.1G(UDMA 33), 7,2000RPM
Memory	512Mbyte
O/S	Windows NT 4.0

기본적으로 중앙처리장치(CPU)(11)는 "펜티엄(Pentium) Ⅱ Core"를 사용하므로 하드웨어는 최소한 펜티엄Ⅱ 이상을 요구한다.

보조기억장치(HDD)(13)의 경우는 7,200RPM급 이상을 요구한다.

주기억장치(Memory)(12)는 GIS DB의 크기(Size)에 따라 변하나, 최소 256MB 이상을 요구한다.

운영체계(O/S)는 기본적으로는 "윈도우(Windows) NT 4.0" 이상을 요구한다.

"ANSI"의 규정을 준수함으로서, 유닉스(UNIX)와 Source Level의 호환이 고려되어 있다.

이를 최종적으로 정리하면, 하기의 (표 2)와 같으며, 그외에 키보드(입력장치), 모니터(출력장치)로 구성된다.

CPU	Pentium Ⅱ 데슈츠 300 이상
Memory	PC-100용 SDRAM 256M
Main Board	BX급 이상(UDMA 지원)
HDD	AGP 지원 Card
VGA	Windows NT 4.0+Service Pack 6.0 이상
O/S	Linux Kernel 2.3 이상
(변경적용가능)	x86용 솔라리스 2.5.1 이상

도 6 은 본 발명의 실시예에 따른 위상구조와 객체구조의 특징을 이용한 최적경로 산출방법을 나타낸 설명도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 위상구조와 객체구조의 특징을 이용한 최적경로 산출방법은, 크게 메타-데이터(Meta-Data)를 구축하는 과정(201), 에지(Edge)를 이용한 간선 구축 과정(202), 최적경로 산출 과정(203)으로 나눌 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 메타 데이터 구축 과정(201)에서는 대용량의 GIS 데이터중에서 도로 에지(Edge)에 관한 연산을 처리하기 위하여 전체 데이터베이스중에서 관심의 대상이 되는 특정 데이터의 특성을 이용하여 메타-데이터를 구축한다.

여기서, 다양한 GIS 툴(Tool)이나 여러 가지 독립 모듈을 이용하여, 생성된 GIS 데이터에서 메타-데이터 구축자(Meta-Data Builder)를 통하여 에지(Edge) 데이터를 추출한다. 이때 추출된 데이터는 호환성, 용량, 처리 시간 등을 모두 고려하여, 순차적 아스키(ASCII) 표준을 준수한 형태로 일정한 법칙에 의하여 구축된다.

여기서, 중간 출력물을 고려한 것은 다른 응용 프로그램의 접근과 응용을 용이하도록 하기 위함이다. 이 중간 출력물의 형태인 아스키(ASCII) 파일은 운영체계와 플랫폼에 상관없이 동일하게 사용할 수 있는 형태로 제공된다. 이러한 이유로 중간 포맷으로 선택되어 생성된 것이다.

이러한 중간 포맷을 제어하는 하나의 모듈의 예이자, 본 발명에서 추구하는 형태의 모듈이 바로 연결된 노드 구축자(Connected Node Builder)이다. 이것은 "Mil-STD-2047"의 근본적 개념을 수용하고 있으나, 형식과 적용 및 응용에 있어서는 완전히 다르다. 여기서, 파생된 결과물은 도로 데이터의 연결성을 검증 및 보장함과 동시에 이를 응용하여, 최적 경로 등의 산출에 있어 최대한의 편이성을 제공하는 형태가 된다.

일반적인 최적 경로 산출에서는 점과 점사이의 연결 링크를 구하는 과정(즉, 에지를 이용한 간선 구축 과정)(202)이 있는데, 일단 데이터 추상화 모듈을 통과하고 나면, 벡터좌표와 벡터좌표 사이의 연결링크라는 형태로 데이터 추상화가 이루어져 GIS 데이터의 현실성을 반영하게 된다. 이것은 전체 대상 데이터의 엔티티(Entity) 개수를 줄임으로써, 속도의 향상과 더불어 실제 도로를 축출해야 하는 문제에 대한 선처리가 미리 일어남으로써, 이후 최적 경로 산출 알고리즘의 적용에 있어 유연성을 제공하게 된다.

또한, 다양한 가중치를 이 과정을 통해 부과할 수 있으며, 이렇게 부과된 형태의 결과물들이 링크드 리스트 관리자라는 객체를 통하여 관리됨으로써 객체의 복사와 생성 등을 통한 다양한 응용과 접근이 용이하도록 설계된다. 이렇게 보존된 링크드리스트는 추후 최적 경로 산출 등에 직접적인 사용이나 응용이 가능하다.

데이터 추상화 모듈 및 링크드 리스트 관리자를 통과한 결과물은 에지 리스트 생성자(Edge List Creator)를 통하여 하나의 전체 리스트로 재정렬되어 결과로 보존되어 가상의 도로 연결 상태가 가상메모리에 탑제됨으로써, 도로 벡터의 처리 과정이 완료된다.

최적경로 산출 과정(203)은 고전적인 그래프 이론과 그 개념은 같으나, 대상이 GIS의 위상 구조를 의미하는 것이 다르다.

GIS에서는 위상 관계에 대한 정의가 가장 중요하다.

도로의 일정한 마디점을 무작위로 연결하여 그래프를 생성해 내는 것이 고전적 그래프 이론이라면, 여기에서는 반드시 실도로상의 여러 연결 에지(Edge)들을 따라서 이루어지는 2차원적 구조물에 대한 위상관계를 지닌다. 한 도로 에지(Edge)는 인접 도로의 연결 유무에 대한 관계성에 대한 위상구조를 지니고 있다.

그런데, 이미 데이터 구축에 있어 이런 위상 구조는 이미 결정된 경로만을 지나가도록 구축되어 있다. 이것은 현실 세계의 대상물을 바탕으로 구축된 GIS DB의 현실성에 기인한다. 이러한 현실성은 고전적 이론에서 어디를 지나는가 하는 문제에 대한 대답이 이미 결정되어 있다는 해답을 제시해 주고 있으므로 이를 고려치 않아도 된다. 이러한 GIS DB만의 특징은 또 다른 추상화와 여러 가지 위상적 질문(Query)에 대한 판단이나 조건 추가를 용이하게 해주며, 이를 응용한 다차원적인 다른 위상 정립 결과를 만들어 내는 것을 가능하게 해 준다.

고전 이론에서 이러한 질문을 통과한 결과물은 일정한 링크 혹은 에지(Edge)가 된다. 이것은 본 발명에 있어 중요한 모티브가 된다. 이미 결정되어 구축된 데이터를 대상으로 하는데 있어, 이런 질문에 대한 답을 구하기 위한 알고리즘 과정을 생략하는 것이 가능한가에 대한 새로운 해답을 제시해 주기 때문이다.

이것에 대한 답은 GIS 도로 데이터의 현재 구축 과정에 있으며, 결정된 경로를 새로 찾을 필요가 없음을 알려주고 있다. 그렇다면, 연산의 단위도 노드가 아닌 일정한 결정된 벡터 사이의 연결 순서만을 부여하거나, 찾는 기하적 요소를 포함하는 추상화 알고리즘을 생성하면(GIS의 위상 구조를 이용하면), 이러한 문제에 들어가는 시간과 비용을 상당히 줄여줄 수 있다.

이런 모든 과정을 지나면, 최종 최적 노선 산출의 결과물이 출력된다.

이제, 링크중심 최적경로 산출방법에 대해 살펴보면 다음과 같다.

우선, 도 7을 통해 링크를 사용하는 알고리즘과 기존의 노드를 사용하는 알고리즘에 대하여 비교 설명한다.

도 7 은 본 발명에 이용되는 노드중심 경로산출 알고리즘을 위한 기본적인 노드와 링크 구성도로서, 상기 도 4의 형태에서 보였듯이 노드와 링크방식간의 차이점을 나타낸다. 즉, 노드방식의 경우는 A에서 B를 찾고, 링크 <1>을 추가하고, 다시 B에서 C를 찾고, 링크<2>를 추가하는 식으로 전개된다. 이때, 추가된 링크 <1>,<2>...는 기본키(Primary Key)가 되고, 이 키를 가지고 두 노드간에 결정된 링크의 정점(Vertex)군을 얻어야 한다. 즉, 노드를 중심으로 연산한 후에 경로의 키를 결정한다.

그러나, 링크방식의 경우는 링크 <1>이 선택되면 곧바로 링크 <2>를 찾는다. 이미 링크 <1>,<2>는 도로를 나타내는 기본키(Primary Key)이므로 경로의 키를 결정할 필요가 없다.

지리정보체계를 위해 구축한 데이터베이스는 특정 지점에서 지점으로 연결되는 경로가 지도 구축시 기 결정되어 있다. 따라서, 이미 구축되어 있는 도로 데이터상에서 운영한다는 현실적인 전제 조건을 갖는다. 이러한 특성으로 인해 기존의 노드(Node) 중심의 최적 경로 알고리즘을 좀더 효과적인 방법으로 개선할 수 현실적 방법들을 제안해 준다.

도 7에서 5개의 노드지점을 통과하기 위하여 링크의 경우 4개의 링크정보가 필요하고, 이미 그 지점에 이르는 경로에 대한 별다른 연산이 필요하지 않다. 이는 이미 그 경로가 지리정보체계 DB에서는 링크로써 구축되어 있기 때문이다.

그러나, 노드방식을 사용할 경우 5지점에 대하여 최소 5개의 노드쌍들로 구성되며, 이들 노드 쌍들간의 연결은 실제 도로를 나타내지 못하기 때문에 한 노드에서 다른 노드에 이어지는 모든 경로중에서 실제 도로에 해당하는 링크를 찾기 위한 연산과정이 요구된다.

또한, 노드를 잇는 다양한 링크들에 대한 정점(Vertex)을 구하기 위해서는, 별도의 추가적인 연산이 발생한다. 근본적으로, 노드와 정점(Vertex)은 X,Y의 단일 좌표로 구분된 점의 형태로 되어 있다. 이러한 이유 때문에 이를 구별할 방법과 이를 처리할 추가적 연산이나 속성 데이터가 필요하다(상기 도 1a/1b, 도 2 참조).

이처럼 지정된 링크를 경유하는지 알아보기 위해서는 추가적 데이터가 필요한데, 이것은 데이터의 크기가 증가하는 경우 그 연산 시간에 있어 엄청난 낭비를 초래하게 된다. 또한, 비록 추가적 데이터가 구축되어 있어도 연산을 위해 매번 많은 양의 데이터에서 관련 정보를 검색해야 한다.

도 8 은 기존 노드중심 경로산출 알고리즘 상에서 메모리에 필요한 메타 데이터 구축과정에 대한 설명도로서, 노드방식이 지리정보체계 도로 DB상에서 가지는 한계점을 보여준다.

도 8에 도시된 바와 같이, 하나의 링크는 2개의 노드와 수개의 정점(Vertex)을 포함한다(5).

두 노드 지점간에는 수많은 정점(Vertex)들이 들어 있다. 노드와 정점(Vertex)은 동일하게 특정 지점에 대한 x,y좌표값을 가지고 있다. 이중 노드를 구별하기 위해 수많은 정점(Vertex)상에서 노드와 정점(Vertex)을 구분하여, 별도의 노드 테이블을 구축해야 하는 단점이 있다.

도 8에 도시된 바와 같이, 메타 데이터 구축시에는, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분해야 한다. 그러나, 이를 위한 연산량이 클 뿐만아니라, 참조하기 위한 별도의 데이터 테이블이 필요하다.

도 9 는 본 발명에 따른 링크중심 최적경로 산출방법에 대한 일실시예 설명도로서, 지리정보체계 DB상에서 링크의 의미를 보여준다.

여기서, 하나의 링크는 하나의 도로를 의미하고, 이는 지리정보체계 DB의 가장 중요한 위상관계 개념이다. 즉, 하나의 링크는 시점과 종점노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)을 대표하는 가장 기본적인 키(Key)값이다(6).

도 9에서 링크 데이터는 시점과 종점 노드 그리고 그 사이를 지나는 도로에 대한 선들이 정점(Vertex)군으로 기 구축되어 있으므로, 경로는 이미 시점에서 종점으로 추가적 연산없이 정해지게 된다.

링크상에서의 특성은 노드(Node)에서와는 달리 링크 각각이 도로를 의미하고, 링크내에 포함된 시점과 종점이 개별 노드들을 의미한다. 따라서, 링크에 대해 기 결정된 다음 노드는 실제로 이동할 도로를 뜻하게 된다. 이는 지리정보체계 도로 데이터상의 특징으로서, 본 실시예에서는 이러한 특성을 활용하고자 한다.

이러한 데이터 추상화(ADT : Abstract Data Type)는 기하학적 요소(점과 선의 사용)와 지리정보체계 도로 데이터의 특징을 응용한 것이다.

도 9의 B노드와 C노드 부분의 확장 내역을 살펴보면, B노드에서 C노드로 가는 도로를 결정하기 위하여 B지점에서 나머지 3지점들에 대하여 이어진 도로를 구축할 시간이 필요하다. 이것은 고전적인 노드중심 알고리즘에서는 다음 연결할 노드를 결정해야 하는 문제를 풀어야 함을 뜻한다.

최적 경로를 도출하기 위한 문제는 일단 이런 링크들이 구축된 후, 여러 최적경로 산출 알고리즘을 통하여 계산된다.
전술한 바와 같이, 하나의 링크는 하나의 도로를 의미한다. 따라서, 하나의 링크내에 포함된 개별노드(시점과 종점 노드)와 시점과 종점노드 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 메타 데이터를 구축해 둠으로써, 데이터 사이즈를 감소시킬 뿐만 아니라 작업량을 최소화할 수 있다.
이는 하나의 링크가 시점과 종점노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)을 대표하는 가장 기본적인 키(Key)값(링크 <1>, 링크 <2>...)으로 정의되기 때문에, 데이터 사이즈를 줄일 수 있다.
그리고, 경로 추출시, 링크 방식의 경우, 링크 <1>이 선택되면 곧바로 링크 <2>를 찾는다. 이는 이미 링크 <1>,<2>는 도로를 나타내는 기본키(Primart Key)이므로 경로의 키를 결정할 필요가 없기 때문에(다음에 도착할 노드가 링크의 두 끝점 중에 다른 한점으로 결정되어 있어 링크를 미리 생성해둔 효과가 있음) 작업량을 최소화할 수 있다.

주어진 문제를 풀기 위해서는 지리정보체계에서는 연산에 의해 처리하는 방법과 관련 속성을 따로 구축하는 두 가지 방식을 사용할 수 있다. 링크방식의 경우 다음에 도착할 노드가 링크의 두 끝점중에 다른 한점으로 결정되어 있어 링크를 미리 생성해둔 효과를 갖는다.

데이터량이 적은 경우 수작업이나 별도의 연산과정을 통해서 링크를 생성할 수 있으나, 지리정보체계 데이터의 경우 데이터량이 방대하고 데이터가 클수록 링크를 생성하기 위해 필요한 연산시간은 기하 급수적으로 늘어나며, 대용량의 메모리를 요한다. 도 10에서는 이러한 차이점을 도식화시켜 보여준다.

도 10 은 본 발명의 실시예에 따른 링크중심 최적경로 산출방법과 노드중심 경로산출 최적경로 산출방법간의 차이점을 나타낸 비교 설명도이다. 이는 지리정보체계 DB의 특성을 활용하여 링크를 통한 최적 경로산출과 기존의 노드방식간의 차이점를 비교한 것으로, 링크방식에서는 1단계를 생략하고, 2단계의 경우 데이터 사이즈와 연산량을 최소화함을 알 수 있다.

본 발명에서는 이미 지리정보체계 도로 데이터가 현실성을 반영하여 노드에서 링크를 생성하는 과정을 이미 추상화한 것으로 가정하고, 이러한 현실적 제약 조건을 활용하여, 기존의 노드중심 알고리즘이 지니는 문제점들을 개선하였다. 즉, 링크중심 알고리즘은 끝점이 연결되어 있는지와 이 링크에 대한 키(Key) 정보를 자동으로 기 구축해 둠으로써 상당한 시간적, 메모리적 효과를 가지게 된다.

지도DB상에 기 구축된 정보를 활용하기 위해, 링크에 대한 정보는 실시간 처 리가 필요한 경우 동적 객체의 특성을 이용하여 메모리상에서 전이시키고, 기타 다른 어플리케이션에 응용하기 용이하도록 아스키(ASCII) 형태의 파일 구조를 지원한다. 이 경우 메타 데이터의 활용만으로도 충분한 의미를 지닌다. 즉, 메타 데이터를 사용하므로써 사용자들의 다양한 요구와 변경 그리고 갱신에 좀더 유연성을 제공할 수 있다. 이는 지리정보체계에 있어서 여러 가지 잇점을 제공한다.

첫째, 지도DB의 구축이 대부분 수작업에 의해 이루어지므로, 추가적 속성 데이터를 구축하는데 들어가는 노력과 전체 DB의 크기(Size)를 줄여 준다.

둘째, 사람의 수작업에 의한 오류 문제해결을 자동화함으로써, 데이터의 신뢰성을 높여 준다.

셋째, 어플리케이션에서 필수 요구절차를 줄여줌으로써 전체 응용 프로그램이 가지는 부하를 줄여 처리속도를 증가시키고 상대적으로 하드웨어의 성능을 향상시킬 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.

상기한 바와 같은 본 발명은, 데이터 추상화와 링크중심의 경로산출 방식을 제공함으로써, 기존의 노드중심 방식의 문제점을 개선하고, 지리정보체계의 도로 데이터 구축시의 비용 절감 효과를 유발함과 동시에 고속의 연산이 가능하며, 이를 통해 빠른 결과를 도출하고자 하는 각종 어플리케이션 분야에 응용하기 적합하고, 특히 이러한 부분들을 독립적인 모듈 형태로 제공하고 있기 때문에 타 어플리케이션에 접목시키기 용이한 효과가 있다.

Claims (3)

1. 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 방법에 있어서,

   노드(지점)와 노드를 연결한 링크를 도로로 정의하는 단계;

   메타 데이터 구축 장치가 상기 링크를 구성하는 시점 및 종점 노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 메타 데이터를 구축하는 단계; 및

   최적 경로 산출 장치가 상기 구축된 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 찾아, 최단거리 경로를 산출하는 단계

   를 포함하는 링크중심의 최적경로 산출방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 링크는,

   시점과 종점 노드와 그 사이에 나열된 정점(Vertex)을 대표하는 가장 기본적인 키(Key) 값이되, 도로를 나타내는 기본키(Primary Key)인 것을 특징으로 하는 링크중심의 최적경로 산출방법.
3. 링크중심의 최적경로 산출을 위하여, 프로세서를 구비한 지리정보시스템에,

   노드(지점)와 노드를 연결한 링크를 도로로 정의하는 기능;

   메타 데이터 구축 장치가 상기 링크를 구성하는 시점 및 종점 노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 메타 데이터를 구축하는 기능; 및

   최적 경로 산출 장치가 상기 구축된 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 찾아, 최단거리 경로를 산출하는 기능

   을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

Images