KR100686287B1 - 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량모델링 방법 - Google Patents

공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량모델링 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 좌표변환 파라미터와 좌표변환식의 한계를 극복하여 사용자가 요구하는 정확도내에서 공간정보와 지리정보의 위치좌표를 정확하게 변환하기 위한 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법에 관한 것으로서, (1) 공간정보와 지리정보의 위치좌표 변환을 위한 변환파라미터를 결정하는 단계; (2) 좌표변환을 실시하고자 하는 디지털화된 공간정보 및 지리정보의 평면 직각좌표를 데이터 파일포맷으로 읽어 측지좌표(또는 지리좌표)로 역 투영식에 의하여 계산하는 단계; (3) 상기 (2) 단계에서 계산된 3차원 직각좌표는 상기 변환파라미터를 이용하여 측지기준인 GRS80타원체에 기준한 3차원 직각좌표계인 ITRF( International Terrestrial Reference Frame)좌표계에 준거한 3차원 직각좌표로 계산하는 단계; (4) 상기 (3) 단계에서 변환된 3차원 직각좌표(Xnew, Ynew, Znew)를 측지좌표로 역계산하는 단계; (5) 상기 (4) 단계에서 계산된 결과인 측지좌표를 횡멜카톨 투영식의 역계산식에 적용시켜 평면 직각좌표로 계산하는 단계; (6) 상기 계산된 평면 직각좌표와 GPS관측을 통하여 결정된 평면 직각좌표간의 차이를 x축, y축 성분으로 구분하여 계산하는 단계; (7) 상기 (6) 단계에서 계산된 x, y변동량 및 표고변동량을 모델링하는 단계; (8) 결정하고자 하는 변동량모델의 격자파일의 각 격자점에서 x, y 및 표고방향의 변동량 성분을 계산하여 표시하는 단계; 및 (9) 상기 (7) 단계에서 결정된 x축, y축 및 표고축의 경향방정식에 추정된 x축, y축 및 표고축의 잔여 변동량을 더하여 최종적으로 변동량 모델링을 완료하고, 각 축별 변동량의 등고선도를 작도하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
공간정보, 위치정보, 좌표변환, 파라미터, 좌표변환식, 변동량, 모델링

Description

공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법{Distorting Modeling method for Transforming the Presize Position of Partial/Positional information}
도 1은 좌표변환과 좌표변동량의 영향을 도시한 도면,
도 2는 축척변화에 따른 공간좌표계 불일치 문제를 도시한 도면,
도 3은 블럭(block)간 좌표변환시의 인접부분의 도곽불일치로 인한 공간정보의 위치좌표에 발생한 오차의 영향을 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 좌표변환과정과 변동량 모델링의 개념도,
도 5 내지 도 10은 좌표변환과정을 도시한 도면이다.
도 11은 파라미터만에 의한 좌표변환 후 변동량이 존재하는 공통점의 분포에 불완전한 변동량 모델링을 피하기 위한 데이터의 편중성이 제거됨을 도시한 도면,
도 12는 경험적공분산에 최소제곱법을 적용하여 결정한 해석적공분산함수의 최적화와 파라미터인 초기공분산값(C(o))와 상관거리(A)를 결정하는 것을 도시한 도면이다.
본 발명은 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법에 관한 것이다.
특히, 좌표변환 파라미터와 좌표변환식의 한계를 극복하여 사용자가 요구하는 정확도내에서 공간정보와 지리정보의 위치좌표를 정확하게 변환하기 위한 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 모델링 방법에 관한 것이다.
일반적으로 공간상의 지형·지물의 위치정보를 표시하는 좌표는 다양한 종류의 지구타원체(측지기준)를 기준으로 하여 표시할 수 있다. 다양한 종류의 지구타원체가 존재한다는 것은 타원체의 크기가 다르고, 타원체의 중심과 회전축이 불일치한다는 것을 뜻하므로 이 타원체에 기준하여 설정한 지구좌표계(측지좌표계) 또한 불일치하게 된다. 이러한 지구타원체와 측지좌표계간의 불일치는 지역간, 국가간의 위치정보의 불일치를 가져왔으며, 최근과 같이 인공위성을 이용하여 위치를 결정하는 시대에서는 과거의 측량 및 지도좌표의 기준인 지역적인 측지좌표계와 인공위성을 이용한 위치결정의 기준이 되는 지구중심좌표계간에 큰 차이가 발생하게 되었다. 이러한 차이는 인공위성을 이용하여 위치정보를 획득하는 사용자가 곧바로 위치정보를 사용할 수 없는 문제점을 발생시키며, 사용자들이 인공위성을 이용한 위치정보를 곧바로 사용하도록 하기 위하여는 기존의 지역적인 측지좌표계와 상호 연관성을 갖도록 할 필요가 있게 되었다. 따라서 이러한 연관성을 갖도록 하는 것은 복잡한 수학적 이론과 몇가지 단계를 거쳐 상호간에 위치좌표의 변환(좌표변환) 이 이루어져야 하며, 보다 정밀한 위치좌표 변환을 위하여는 보다 정확한 이론과 단계를 개발할 필요가 있게 되었다.
최근들어 GIS(Geographic Information System)를 이용한 다양한 지리정보의 구축과 범 지구인공위성 측위시스템(Global Positioning System; GPS)의 사용이 보편화되면서 지리정보데이터의 위치정보와 GPS에 의하여 측정되는 위치정보의 불일치로 인하여 사용자의 불편과 혼란이 발생하였다. 이에 따라서 국가에서는 지역적인 측지좌표계에 기준하여 위치정보를 제공하던 기존의 측지좌표계를 지구중심좌표계로 전환하도록 하였다.
현재 우리나라에서 채용하고 있는 측지기준은 Bessel(1841)타원체를 사용하고 있으며, 측지좌표계는 이 Bessel타원체상에 설정한 지역적인 측지좌표계 (한국측지좌표계)를 사용하고 있다. 그러나 국가에서는 새로운 측지기준과 측지좌표계로서 GRS80타원체와 ITRF2000좌표계를 국가의 새로운 위치좌표의 기준으로 결정하고, 상호간의 변환이 가능하도록 7개의 변환파라미터와 변환식을 고시하고 있다. 그러나 현재 고시되어 있는 7개의 좌표변환 파라미터와 변환식은 좌표변환 파라미터의 정밀도에서의 한계와 좌표변환식의 공식적인 오차로 인하여 사용자가 요구하는 지리정보의 정확한 좌표변환이 불가능한 실정이며, 공간정보 및 지리정보의 좌표변환 보다는 수치지도의 좌표변환을 목적으로 하고 있다.
기존의 좌표변환 방법은 3개의 좌표변환 파라미터 또는 7개의 좌표변환 파라미터만을 이용하는 상사변환방법으로서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 상기 방법은 하나는 현상을 유지하면서 각이 변하지 않고, 선의 길이와 점의 위치좌표들 이 변하지 않는 좌표변환방법인데 두 측지망에 계통적인 오차가 없는 경우에 사용하는 방법으로서, 일반적인 변환식은 다음 식(1)과 같다.
Figure 112005013833793-pat00001
Figure 112005013833793-pat00002
: 지역적인 측지좌표계의 3차원 직각좌표
Figure 112005013833793-pat00003
: 상대되는 측지좌표계의 3차원 직각좌표
Figure 112005013833793-pat00004
:
Figure 112005013833793-pat00005
좌표계에서
Figure 112005013833793-pat00006
좌표계간의 원점이동량
R : 3ㅧ 3 정각회전 매트릭스
S : 축척계수 1+??S, ??S : 미소축척
상기와 같은 위치정보 좌표변환에 사용되는 상사변환방법의 경우 포함된 파라미터의수가 적고, 모델이 단순하여 소프트웨어에서 쉽게 실행할 수 있으며, 균질한(축척이나 방향에서 국부적인 왜곡이 없는 경우)두 좌표계를 연결하기에 적합하다는 장점이 있기는 하나, 기존의 위치정보 좌표변환방법은 변환 후에 큰 오차를 포함하고 있어 하기와 같은 문제점이 발생한다.
첫째, 지리정보내의 위치정보 좌표변환을 위하여 기존 상사변환방법으로써 변환하는 경우에는 변환대상인 위치정보에 좌표변동량(또는 오차)이 존재함으로 인하여 변환 정확도가 향상될 수 없다. 상기와 같은 원인은 첨부 도면 도 1에 도시된 바와 같이 기존 지역측지좌표계내의 위치정보에 존재하는 변동량이 변환 후에도 그대로 존재하여 소거되지 않기 때문이다.
둘째, 첨부 도면 도 1에 도시된 바와 같이 상사변환 방법에 의한 좌표변환에서는 기준점이나 공간정보의 위치좌표에 존재하는 좌표 변동량이 새로운 좌표로 변환된 후에도 소거되지 않고 그대로 잔존하기 때문에 변환된 기준점이나 공간정보의 위치좌표가 정확하지 않다. 따라서 변환된 기준점이나 공간정보의 위치정보를 사용하여 현장에서 위치를 측정하면 상대적인 정확도는 높일 수 있으나 절대 정확도, 즉 새로이 채택한 기준계에 기준한 공간정보의 위치좌표는 큰 오차를 포함하고 있어 정확도가 크게 떨어진다. 또한, 변환파라미터를 계산할 때에 사용된 기준점 이외의 다른 기준점이나 상시관측소를 연결하여 현장에서 공간좌표를 측정하게 되면 큰 오차를 포함하게 된다.
따라서 사용하는 기준점과 기준점의 등급에 따라서 제작된 수치지도와 각종 지리정보 및 공간정보 데이터는 첨부 도면 도 2에 도시된 바와 같이 좌표변환 파라미터를 브럭별로 계산하여 좌표변환을 실시하는 경우에는 브럭간의 인접부분에서 도곽이 불일치하는 경우가 발생하게 되는데, 특히 첨부 도면 도 3에 도시된 바와 같이 좌표변환 파라미터가 각각 다른 브럭간의 좌표변환시에 발생하는 인접부분의 도곽 불일치로 인한 큰 오차가 발생함을 알 수 있다.
따라서, 좌표변환 파리미터만을 사용하여 공간정보나 지리정보 및 수치지도의 위치좌표변환을 실시하는 것은 전국적으로 좌표의 일관성이 떨어지게 되고, 인접된 브럭내에 위치하는 기준점이나 상시 관측소를 연결하여 측량을 상호 불일치, 동일지역에 대한 공간좌표계(경·위도선)불일치, 도곽 불일치 및 위치오차 등이 포함되는 것이 불가피하다는 문제점이 있다.
셋째, 좌표변환 파라미터를 블럭(block)별로 계산하여 좌표변환을 실시하는 경우에는 첨부 도면 도 3에 도시된 바와 같이 블럭간의 인접부분에서 도곽이 불일치하는 경우가 발생하게 된다. 즉, 도면 도 3에 도시된 바와 같이 좌표변환 파라미터가 각각 다른 블럭간의 좌표변환시에 발생하는 인접부분의 도곽 불일치로 인한 큰 오차가 발생함을 알 수 있다.
따라서 좌표변환 파라미터만을 사용하여 공간정보나 지리정보 및 수치지도의 위치좌표 변환을 실시하는 것은 전국적으로 좌표의 일관성이 떨어지게 되고, 인접된 브럭내에 위치하는 기준점이나 상시관측소를 연결하여 측량을 실시하는 경우에는 큰 오차가 발생한다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 공간정보나 지리정보 및 수치지도의 위치좌표 변환방법에서 발생되는 문제점을 해결하기 위하여 종래의 변환파라미터만에 의한 좌표변환방법에 변동량모델링(distortion modelling)을 추가하여 좌표변환시에 발생하는 오차의 문제들을 해결할 수 있도록 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예는, (1) 공간정보와 지리정보의 위치좌표 변환을 위한 변환파라미터를 결정하는 단계; (2) 좌표변환을 실시하고자 하는 디지털화된 공간정보 및 지리정보의 평면 직각좌표를 데이터 파일포맷으로 읽어 측지좌표(또는 지리좌표)로 역 투영식에 의하여 계산하는 단계; (3) 상기 (2) 단계에서 계산된 3차원 직각좌표는 상기 변환파라미터를 이용하여 측지기준인 GRS80타원체에 기준한 3차원 직각좌표계인 ITRF( International Terrestrial Reference Frame)좌표계에 준거한 3차원 직각좌표로 계산하는 단계; (4) 상기 (3) 단계에서 변환된 3차원 직각좌표(Xnew, Ynew, Znew)를 측지좌표로 역계산하는 단계; (5) 상기 (4) 단계에서 계산된 결과인 측지좌표를 횡멜카톨 투영식의 역계산식에 적용시켜 평면 직각좌표로 계산하는 단계; (6) 상기 계산된 평면 직각좌표와 GPS관측을 통하여 결정된 평면 직각좌표간의 차이를 x축, y축 성분으로 구분하여 계산하는 단계; (7) 상기 (6) 단계에서 계산된 x, y변동량 및 표고변동량을 모델링하는 단계; (8) 결정하고자 하는 변동량모델의 격자파일의 각 격자점에서 x, y 및 표고방향의 변동량 성분을 계산하여 표시하는 단계; 및 (9) 상기 (7) 단계에서 결정된 x축, y축 및 표고축의 경향방정식에 추정된 x축, y축 및 표고축의 잔여 변동량을 더하여 최종적으로 변동량 모델링을 완료하고, 각 축별 변동량의 등고선도를 작도하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 대해 설명하면 다음과 같다.
먼저, 공간정보와 지리정보의 위치좌표 변환을 위한 변환파라미터(3, 4, 5, 6, 7, 10 파라미터)를 결정하는 제 1 단계를 수행한다.
즉, 상사성(등각성)에 의거한 좌표변환 파라미터를 결정하기 위하여 사용되는 수학적인 모델식들은 Bursa-Wolf모델식, Molodensky-Badekas모델식, Veis모델식을 사용할 수 있다. 상기와 같은 수학적인 모델식들의 미지파라미터를 최소제곱조건에 의하여 계산함으로써 변환파라미터를 결정한다.
또한, 비상사성(비선형성)에 의거하여 좌표변환 파라미터를 결정하기 위하여 사용되는 수학적인 모델식들으로써 Karakisky-Tompson모델식과 Vaniceik-Well모델식 및 Affine모델식 등을 사용할 수 있다.
상기 제 1 단계에서는 상사성과 비상사성에 의거한 좌표변환 파라미터를 결정하기 위하여 구 측지기준(지역적인 측지좌표계)과 새로운 측지기준(지구중심좌표계)에 기준한 좌표를 가진 공통점(기준점, 측량점)을 사용하여야 한다.
그리고, 좌표변환을 실시하고자 하는 디지털화된 공간정보 및 지리정보의 평면직각좌표(횡멜카톨 및 범횡멜카톨좌표)를 다양한 데이터 파일포맷 (*.DXF, *.SHP)으로 읽어 측지좌표(또는 지리좌표)로 역 투영식에 의하여 계산하는 제 2 단계를 수행한다.
즉, 디지털화된 공간정보 및 지리정보는 CAD나 GIS소프트웨어에서 제공되는 다양한 포맷을 사용하여 데이터베이스화 되는데 정보들의 위치좌표는 평면직각좌표로 표시되어 있다. (*.DXF, *.SHP)포맷으로 구축된 데이터베이스를 읽어들여 평면 직각좌표를 횡멜카톨투영식에 의하여 측지좌표(지리좌표 또는 경·위도 좌표)로 역계산하고, 역계산된 측지좌표는 3차원 직각좌표계에 기준한 3차원 직각좌표로 변환한다.
상기 측지좌표를 3차원 직각좌표로 변환하는 식은 다음과 같다.
Figure 112005013833793-pat00007
여기서
Figure 112005013833793-pat00008
는 측지좌표(위도와 경도)이고, h는 타원체고, e는 편평룰, a는 Bessel타원체의 장반경(6377397.155 m)이다.
그리고, 상기 제 2 단계에서 계산된 3차원직각좌표는 (3,4,5,6,7,9,10)개 파라미터를 사용하여 새로운 측지기준인 GRS80타원체에 기준한 3차원 직각좌표계인 ITRF( International Terrestrial Reference Frame)좌표계에 준거한 3차원 직각좌표로 계산하는 제 3 단계를 수행한다. 상기 제 3 단계에서의 계산식은 7개의 파라미터를 사용하는 상사변환식 또는 몰로덴스키(Molodensky)변환식 또는 Affine변환식을 사용한다.
상사변환식
Figure 112005013833793-pat00009
Xnew, Ynew, Znew : 신 측지기준(GRS80)상의 3차원 직각좌표
Figure 112005013833793-pat00010
: 구 측지기준(Bessel)상의 3차원 직각좌표
Figure 112005013833793-pat00011
: 3차원 직각좌표계(X,Y,Z방향)의 원점 이동량
Figure 112005013833793-pat00012
: 3차원 직각좌표계(X,Y,Z축)의 좌표계 회전량
S : 축척변화량
몰로덴스키변환식
Figure 112005013833793-pat00013
여기서
Figure 112005013833793-pat00014
는 측지기준 원점의 좌표이고, 기타 요소들은 식(3)에서 정의한 것과 동일하다.
그리고, 상기 제 3 단계에서 변환된 3차원 직각좌표(X??w, Y??w, Z??w)를 측지좌표로 역계산하는 제 4 단계를 수행한다. 상기 역 계산은 다음의 식을 이용하여 외삽법에 의하여 요구하는 정밀도에 수렴할 때까지 계산된다.
Figure 112005013833793-pat00015
그리고, 상기 제 4 단계에서 계산된 결과인 측지좌표는 신 측지기준인 GRS80타원체에 기준하여 개발한 횡멜카톨 투영식의 역계산식을 사용하여 평면직각좌표로 계산하는 제 5 단계를 수행한다.
Figure 112005013833793-pat00016
여기서,
Figure 112005013833793-pat00017
그리고, 공통점들에 대하여 상기 제 1 단계 내지 제 5 단계의 좌표변환과정을 거쳐 계산된 평면 직각좌표와 GPS관측을 통하여 결정된 평면 직각좌표간의 차이를 x축, y축 성분으로 구분하여 계산하는 제 6 단계를 수행한다. 상기 평면 직각좌표간의 차이를 "x축, y축 변동량"이라고 하고, z축에 대한 변동량을 "표고 변동량"이라고 한다. 이 때 상기 "표고 변동량"은 타원체고에서 정밀지오이드고를 뺀 후 변환한 값과 기존의 정표고와의 차이를 의미한다.
그리고, 상기 제 6 단계에서 결정한 x축, y축 변동량과 표고변동량의 경향을 분석하여 선형 및 비선형 회귀식을 사용하여 최소제곱법에 의한 회귀방정식으 결정하고, 결정된 회귀방정식(여기서는 경향방정식이라고 한다)을 사용하여 경향값을 빼어 x축, y축 변동량과 표고변동량의 잔여 변동량을 계산하는 제 7 단계를 수행한다.
그리고, 제 8 단계에서는 첨부 도면 도4에 도시된 바와 같이 상기 제 7 단계에서 계산된 x축, y축 및 표고변동량의 잔여변동량을 사용하여 변동량 모델링을 수행하도록 하며, 모델링은 최소제곱 콜로케이션법, 보간법 및 Total Least Square(TLS)법 등을 사용하여 모델링할 수 있으며, 구하고자 하는 규격의 격자파일로 각 축의 변동량을 모델링하여 공간정보 및 지리정보의 정확도를 80%이상 향상시킬 수 있다.
상기 변동량모델링 과정에 대해 첨부 도면 도 5 내지 도 10을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
먼저, 각 공통점에서 x, y변동량 및 표고변동량을 계산하여 분석하고, 데이터 품질을 확보하고 일관성을 유지하기 위하여 상사성이 없는점들을 분류하여 제거한다. 즉, 과도하게 변동량이 큰 점들은 모델링에서 큰 오차를 나타나게 하므로 제거하여야 하는데 그 크기는 2 m 정도를 한계값으로 하였으나 그 이상으로도 할 수 있다.
그리고, 첨부 도면 도 11에 도시된 바와 같이 일정한 공간적 분포를 얻기 위한 데이터의 편중성을 분석하여 편중된 데이터를 제거한다. 상기와 같이 데이터의 편중성을 제거하는 이유는 고르게 분포되지 않은 데이터내의 특정점에서 예측치가 편기되는 문제를 발생시킬 수 있어 불규칙한 데이터 분포로 인한 불완전한 변동량모델링이 수행될 수 있기 때문이다.
그리고, 편중성이 제거된 데이터의 x, y 변동량 및 표고변동량에 대한 경향(trend)을 분석하여 선형 및 비선형 회귀식을 사용하여 최소제곱법에 의한 회귀식을 결정하고, 결정된 회귀식을 사용하여 경향값을 빼어 x축, y축 변동량과 표고변동량의 잔여 변동량을 계산한다.
그리고, x축, y축 및 표고축의 잔여변동량에 대한 경험적 공분산 함수를 계산한다. 경험적 공분산 함수는 개발된 컴퓨터 프로그램를 사용하며, 이 경험적 공분산 함수에 최소제곱 곡선접합법(Least Square Curve Fitting)을 사용하여 경험적 공분산함수들에 대한 해석적 모델을 선택하여 2가지 파라미터인 초기공분산(분산)값과 상관거리(Correlation Length)를 계산한다.
상기 해석적 공분산함수식은 다음과 같은 종류들을 사용한다.
가우시안공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00018
(5)
렐리(Reilly)공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00019
(6)
지수공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00020
(7)
Natural공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00021
(8)
마코브 제 1 (Makcov I) 공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00022
(9)
마코브 제 2 (Makcov II) 공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00023
(10)
Wirth(1/S)공분산 함수
Figure 112005013833793-pat00024
(11)
상기 각 공분산함수식에서
Figure 112005013833793-pat00025
: 거리,
Figure 112005013833793-pat00026
: 상관거리,
Figure 112005013833793-pat00027
:
Figure 112005013833793-pat00028
일 때에
Figure 112005013833793-pat00029
로써 취한값인 초기분산값이다.
첨부 도면 도 12는 경험적 공분산에 최소제곱법을 적용하여 결정한 해석적 공분산 함수의 최적화와 파라미터인 초기공분산값(C(o))와 상관거리(A)를 결정하는 것을 도시한 도면이다.
그리고, 결정하고자 하는 변동량모델의 격자파일의 각 격자점에서 x, y 및 표고방향의 변동량성분을 최소제곱콜로케이션법 및 보간법들을 사용하여 계산하는 제 8 단계를 수행한다. 여기서 최소제곱콜로케이션법에 의한 변동량모델링을 아래식을 사용하여 수행한다.
Figure 112005013833793-pat00030
상기 식에서
Figure 112005013833793-pat00031
는 추정된 변동량이고, 벡터
Figure 112005013833793-pat00032
의 요소들은 데이터 점들과 보간점간의 거리를 상기 나열한 복수의 해석적 공분산 중 선택한 해석적 공분산 함수에 적용시켜 산출한다. 또한, 매트릭스
Figure 112005013833793-pat00033
의 요소들은 데이터 점들의 모든 조합에 의한 거리를 해석적 공분산 함수에 적용시켜 산출한다. 그리고, 벡터 l은 각 데이터점들에서 왜곡을 포함하고 있는 관측치이다. 여기서 해석적 공분산함수에 의하여 결정되는 C(S)벡터와
Figure 112005013833793-pat00034
메트릭스는 다음과 같이 개발하였다.
Figure 112005013833793-pat00035
그리고, 상기 제 8 단계의 식 (18)을 사용하여 일정한 격자간격으로 x축, y축 및 표고축 좌표의 잔여 변동량의 추정값을 결정하고, 상기 제 7 단계에서 결정한 x축, y축 및 표고축의 경향방정식에 추정된 x축, y축 및 표고축의 잔여 변동량을 더하여 최종적으로 변동량 모델링을 완료하고, 각 축별 변동량의 등고선도를 작도하는 제 9 단계를 수행한다.
그리고, 사용자가 요구하는 정확도 내에서 공간정보 및 지리정보의 좌표변환을 수행하기 위하여 적절한 좌표변환 소프트웨어를 개발, 제공하는 제 10 단계를 수행한다. 즉, 상기 좌표변환 소프트웨어는 상기 제 2 단계에서 제 5 단계의 계산 과정을 포함하며, 상기 제 9 단계에서 개발된 변동량모델에서 사용자가 요구하는 위치좌표에 해당하는 변동량값을 읽어 제 5 단계에서 계산되는 x(또는 E), y(또는 N) 및 표고값(정표고)에 더하여 최종적인 좌표변환값을 계산한다. 여기서 변동량모델에서 사용자가 요구하는 위치 좌표의 변동량값(x축, y축 및 표고축 좌표의 잔여 변동량의 추정값)을 구하기 위하여는 보간법을 사용하여야 하며, 보간법은 선형 및 비선형보간법을 사용하도록 하였다. 좌표변환소프트웨어는 (*.DXF, *.SHP 및 기타)포멧을 읽을 수 있도록 한다.
그리고, 상기 좌표변환 소프트웨어는 구 측지기준에 준거하여 구축된 공간정보 및 지리정보를 신 측지기준에 기준한 정보로 변환할 수 있는 변환소프트웨어이기 때문에, 좌표변환의 정확성과 신뢰성의 증진을 위해서 좌표변환소프트웨어는 다음과 같은 조건을 충족한다.
즉, 상기 좌표변환 소프트웨어는 사용자들이 쉽고, 편리하게 사용할 수 있으며, 공간정보 및 지리정보의 좌표변환이 효율성이 높도록 시간과 변환조건을 제공하며, 좌표변환결과로는 하나의 변환결과만 제시되며, 좌표변환결과는 최적합한 좌표변환결과를 제공하며, 데이터의 품질이 유지되고 데이터구조가 변경되지 않는다.
마지막으로, 변환된 공간정보 및 지리정보의 변환정확도를 평가하기 위하여는 변환된 정보내에서 명확하게 확인이 되는 위치를 선정하여 현장에서 GPS 측량을 실시하고 비교, 분석을 실시하여 평가하는 제 11 단계를 수행한다.
이상의 본 발명은 상기 실시예들에 의해 한정되지 않고, 당업자에 의해 다양 한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 포함되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 구 측지기준에 준거하여 구축된 공간정보 및 지리정보를 신 측지기준에 기준한 정보로 변환할 수 있는 변환툴을 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 사용자들이 쉽게 이해하여 사용가능 할 수 있도록 하고, 효율성이 크도록 시간과 계산조건을 제공하고, 단 하나만의 변환결과가 제시되도록 하며(직접계산과 역계산에 의한 변환결과가 동일), 최적합한 자표변환결과를 제공하며, 데이터의 품질이 유지되고 데이터구조가 변하지 않도록 하여 좌표변환의 정확성과 신뢰성의 증진도를 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.

Claims (8)

  1. (1) 공간정보와 지리정보의 위치좌표 변환을 위한 변환파라미터를 결정하는 단계;
    (2) 좌표변환을 실시하고자 하는 디지털화된 공간정보 및 지리정보의 평면 직각좌표를 데이터 파일포맷으로 읽어 측지좌표(또는 지리좌표)로 역 투영식에 의하여 계산하는 단계;
    (3) 상기 (2) 단계에서 계산된 3차원 직각좌표는 상기 변환파라미터를 이용하여 측지기준인 GRS80타원체에 기준한 3차원 직각좌표계인 ITRF( International Terrestrial Reference Frame)좌표계에 준거한 3차원 직각좌표로 계산하는 단계;
    (4) 상기 (3) 단계에서 변환된 3차원 직각좌표(Xnew, Ynew, Znew)를 측지좌표로 역계산하는 단계;
    (5) 상기 (4) 단계에서 계산된 결과인 측지좌표를 횡멜카톨 투영식의 역계산식에 적용시켜 평면 직각좌표로 계산하는 단계;
    (6) 상기 계산된 평면 직각좌표와 GPS관측을 통하여 결정된 평면 직각좌표간의 차이를 x축, y축 성분으로 구분하여 계산하는 단계;
    (7) 상기 (6) 단계에서 계산된 x, y변동량 및 표고변동량을 모델링하는 단계;
    (8) 결정하고자 하는 변동량모델의 격자파일의 각 격자점에서 x, y 및 표고 방향의 변동량 성분을 계산하여 표시하는 단계; 및
    (9) 상기 (7) 단계에서 결정된 x축, y축 및 표고축의 경향방정식에 추정된 x축, y축 및 표고축의 잔여 변동량을 더하여 최종적으로 변동량 모델링을 완료하고, 각 축별 변동량의 등고선도를 작도하는 단계;
    로 이루어진 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 (1) 단계는,
    구 측지기준(지역적인 측지좌표계)과 신 측지기준(지구중심좌표계)에 기준한 좌표를 가진 공통점(기준점, 측량점)을 이용하여 상사성 또는 비상사상에 의거한 좌표변환 파라미터를 결정하는 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    수식
    Figure 112006070062364-pat00050
    에 의해 상기 측지좌표를 3차원 직각좌표로 변환하는 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 (3) 단계에서의 계산식은,
    상기 변환 파라미터를 사용하는 상사변환식 또는 몰로덴스키(Molodensky)변환식 또는 Affine변환식 중 하나인 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 제 (5) 단계에서, 새로이 개발된 횡멜카톨 투영식의 역계산식은,
    Figure 112005013833793-pat00036
    인 것을 특징으로 하고, 공간정보/위치정보의 위도와 경도로부터 평면직각좌표로 계산하는 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
    여기서,
    Figure 112005013833793-pat00037
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 (7) 단계의 모델링단계는,
    각 공통점에서 x, y변동량 및 표고변동량을 계산하여 분석하고, 데이터 품질을 확보하고 일관성을 유지하기 위하여 상사성이 없는점들을 분류하여 제거하는 단계;
    일정한 공간적 분포를 얻기 위한 데이터의 편중성을 분석하여 편중된 데이터를 제거하는 단계;
    편중성이 제거된 데이터의 x, y 변동량 및 표고변동량에 대한 경험적 공분산 함수를 계산하는 단계; 및
    상기 경험적 공분산 함수에 최소제곱 곡선접합법(Least Square Curve Fitting)을 사용하여 경험적 공분산함수들에 대한 해석적 모델을 선택하여 초기공분산(분산)값과 상관거리(Correlation Length)를 계산하는 단계;
    로 이루어진 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 (8) 단계에서 결정하고자 하는 변동량모델의 격자파일의 각 격자점에서 x, y 및 표고방향의 변동량성분은,
    최소제곱 콜로케이션법 또는 보간법 또는 Total Least Square(TLS)법 중 하나를 이용하여 모델링되는 것을 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 8 단계에서 x축, y축 및 표고축 좌표의 잔여 변동량의 추정값은, 보간법에 의해 산출되며, 상기 보간법은 선형 및 비선형 보간법으로 하고,
    공간정보 및 지리정보의 좌표변환을 수행하기 위해서 좌표변환 소프트웨어가 사용되며, 상기 좌표변환 소프트웨어는 상기 제 2 단계에서 제 5 단계의 계산과정을 포함하며, 상기 제 9 단계에서 개발된 변동량모델에서 사용자가 요구하는 위치좌표에 해당하는 변동량값을 읽어 제 5 단계에서 계산되는 x(또는 E), y(또는 N) 및 표고값(정표고)에 더하여 최종적인 좌표변환값을 계산하도록 하여 (*.DXF, *.SHP 및 기타)포멧을 읽을 수 있도록 하는 특징으로 하는 공간정보/위치정보의 정밀 위치정보 변환을 위한 변동량 모델링 방법.
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