KR101091061B1 - 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법에 관한 것으로, (a) 서로 다른 두 수치지도의 검색 범위 안에 있는 공간객체에 대한 속성정보의 의미론적 유사도를 측정하여 랜드마크를 추출하는 단계와; (b) 상기 랜드마크를 이용하여 기준객체와 후보객체군의 위치 유사도를 측정하는 단계로 구성됨으로써, 수치지도 상에서 공간객체의 위치유사도를 측정하는 새로운 기준 및 방법의 확립과 서로 다른 수치지도의 매칭에 있어 위치유사도 비교를 이용한 대상 객체 매칭 수행시 절차 및 기준의 확립에 의해 종래의 기술에서 필요로 했던 동일 좌표계 변환이나 포맷 통일 등과 같은 전처리 작업이 필요하지 않아 작업의 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.

Description

수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법 {Method for Measuring the Location Similarity of Spatial Object on Digital Maps and Map Matching using the same}

본 발명은 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수치지도 상에서 공간객체의 위치유사도를 측정하는 새로운 기준 및 방법을 확립하고, 서로 다른 수치지도의 매칭에 있어 위치유사도 비교를 이용한 대상 객체 매칭 수행시 절차 및 기준을 확립함으로써, 종래의 기술에서 필요로 했던 동일 좌표계 변환이나 포맷 통일 등과 같은 전처리 작업이 필요하지 않아 작업의 시간과 비용을 절감할 수 있는 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법에 관한 것이다.

일반적으로 수치지도는 지리정보체계(Geographic Information System), 위치기반서비스(Location Based Service)를 구성하는 핵심자료인데, 여기서 수치지도라 함은 지표면·지하·수중 및 공간의 위치와 지형·지물 및 지명 등의 각종 지형공간정보를 전산시스템을 이용하여 일정한 축척에 의하여 디지털 형태로 나타낸 것을 말한다.

이러한 수치지도는 사회 전반에 걸쳐 지리정보 관련 업무에 폭넓게 이용되고 있으며, 이에 따른 각종 수치자료의 요구가 급증하고 있고, 수치지도에 대한 관심의 폭이 확대됨에 따라 사용자의 요구가 증대되고 만족할 만한 사용자 위주의 수치지도 제작이 기대되고 있다.

아울러, 기구축된 많은 수치지도가 서로 다른 목적 및 시기에 제작되어 사용주체에서 필요로 하는 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 사용자 요구를 만족시키기 위해 서로 다른 기관에서 새로운 수치지도의 신규제작이 급증하였다.

사용자 위주의 수치지도 제작을 위해 종래에는 서로 다른 수준의 정보를 포함하고 있는 수치지도 간의 매칭을 통해 더 유용한 새로운 정보를 포함한 지도를 창출하였는데, 이는 각각의 지도에서 동일한 공간객체를 인식하여 연계하는 과정으로, 종래기술에는 중첩분석과 같은 기하학적인 정보를 이용하여 동일 객체를 인식하였다. 즉, 두 지도의 좌표를 동일하게 하여 하나의 컴퓨터 화면에 함께 출력하면 실세계의 동일한 위치에 있는 객체는 완전히 겹치거나 중복도가 높게 나타나는 것을 이용하고, 또한, 중첩분석을 통해 매칭 후보를 선택하고 공간객체의 형상유사도를 이용하여 매칭한다.

그러나, 형식이 서로 다른 두 지도는 대응 객체에 대해 기하학적 정보에 있어서 차이를 갖는다. 예컨대, 수치지도의 제작 기관이 다른 경우 실세계의 공간객체를 어느 정도의 정확도로 표현하느냐에 따라 다른 형상을 갖게 되는데, 시기가 다른 경우 공간객체의 모양이나 형태 등이 시간이 지남에 따라 갱신될 수 있으므로 다른 정보를 갖게 되고, 아파트 단지와 같이 비슷한 위치에 같은 형상의 공간객체 가 다수 존재하는 경우 좌표체계를 맞추는 과정에서의 정교한 왜곡보정을 수행하지 않으면 동일한 대상객체를 정확히 매칭하기는 어렵다.

따라서, 상기 종래 기술은 공간객체의 좌표, 형태 및 형상 정보가 다른 경우 두 지도에서 동일한 공간객체를 파악하지 못하고, 수동의 작업을 요구함으로써 지도 매칭에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제가 있었다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 서로 다른 수치지도의 매칭을 위한 기준으로 기하학적 정보가 아닌 임의의 공간객체의 주변 객체와의 관계를 특징으로 하는 위치유사도를 그래프로 표현하고 이를 측정하는 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 임의의 공간객체의 주변 객체와의 관계를 특징으로 하는 위치유사도를 이용함으로써 형식이 다른 두 수치지도의 동일객체 매칭이 가능하게 하는 위치유사도 측정방법을 이용한 지도 매칭방법을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 서로 다른 두 수치지도의 검색 범위 안에 있는 공간객체에 대한 속성정보의 의미론적 유사도를 측정하여 랜드마크를 추출하는 단계와; (b) 상기 랜드마크를 이용하여 기준객체와 후보객체군의 위치 유사도를 측정하는 단계로 구성되는 것을 그 기본 특징으로 한다.

또한, 상기 단계(a)는, (c) 매칭 하고자 하는 기준객체를 기준 수치지도에서 선택한 후 해당 공간객체의 좌표값을 취득하기 위한 기준 수치지도에서의 기준객체 선택 단계와; (d) 상기 단계(c)에서 획득한 좌표값을 중심으로 기준 수치지도에서 일정거리의 버퍼를 생성하여 범위 안에 포함되는 공간객체를 추출하고, 이의 과정에 대해 마찬가지로 비교대상 수치지도에서도 동일한 좌표값을 중심으로 같은 버퍼를 생성하여 범위 안에 포함되는 공간객체를 추출하는 단계, 및 (e) 상기 두 수치 지도에서 각각 추출된 공간객체의 속성정보 비교를 통해 같은 정보를 가지고 있는 다수 개의 공간객체인 랜드마크를 대응 객체로 일차 선발하는 랜드마크 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하고,

상기 단계(b)는, (f) 상기 단계(a)에서 선택된 다수 개의 랜드마크로 각각의 지도에서 각각 유일한 랜드마크를 포함하는 보로노이 다이어그램을 생성하는 단계와; (g) 기준 수치지도의 기준객체가 위치한 보로노이 다각형의 랜드마크를 포함하는 보로노이 다각형을 비교대상 수치지도에서 선택하고, 선택된 보로노이 다각형과 비교대상 수치지도와의 중첩분석을 통해 매칭 후보객체가 비교대상 수치지도의 버퍼 구역 내에 포함되었던 모든 공간객체에서 선택된 보로노이 다각형에 포함된 일부 공간객체로 한정되는 단계와; (h) 기준 수치지도에서 기준객체와 이를 둘러싼 인접한 위치에 있는 다수 개의 랜드마크와의 기준 삼각망을 구성하는 단계와; (i) 상기 기준 삼각망 구성 시 선택한 동일한 랜드마크와 상기 단계(g)에서의 후보객체와 연결하여 후보객체 개수만큼의 후보 삼각망을 구성하는 단계, 및 (j) 다수 개의 개별 삼각형으로 구성된 기준 삼각망과 후보 삼각망의 각각 대응되는 개별 삼각형 면적과 둘레길이를 계산한 후 면적비와 둘레비를 이용하여 상기 삼각망의 위치유사도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이상에서 살펴본, 본 발명인 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법은 수치지도 상에서 공간객체의 위치유사도를 측정하는 새로운 기준 및 방법을 확립하고, 서로 다른 수치지도의 매칭에 있어 위치유사 도 비교를 이용한 대상 객체 매칭 수행시 절차 및 기준을 확립함으로써, 종래의 기술에서 필요로 했던 동일 좌표계 변환이나 포맷 통일 등과 같은 전처리 작업이 필요하지 않아 작업의 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.

상기와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하면서 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1 은 서로 다른 두 공간객체의 공간관계를 그래프로 도시한 도면이고, 도 2 는 본 발명에 따른 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법을 나타낸 구성도이며, 도 3 은 본 발명에 따른 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법을 나타낸 순서도이고, 도 4a 는 보로노이 다이어그램을 이용한 랜드마크 선택에 대한 예시도이며, 도 4b 는 보로노이 다이어그램을 이용한 매칭 후보객체 한정에 대한 예시도이고, 도 4c 는 기준객체와 주변의 랜드마크와의 공간관계를 삼각망으로 표현한 예시도이며, 도 5 는 기준 삼각망과 후보 삼각망에 대한 예시도이고, 도 6 은 두 공간객체의 위치유사도 측정방법을 나타낸 순서도이며, 도 7 은 서로 다른 두 수치지도에서 대응 매칭 객체를 판별하는 순서도이다.

도 1은 일반적인 공간객체의 주변객체와의 공간관계, 즉, 공통된 주변객체에 대한 위상관계, 거리, 방향 등의 정보를 도시한 도면으로써, 두 공간객체의 경우 좌표는 비슷하지만 주변객체와의 관계를 그래프로 표현한 공간관계는 다르다. 본 발명에서는 이러한 공간관계를 위치유사도로 측정하고 이를 이용한 지도 매칭 방법 을 제안한다.

도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에서 제안한 방법은 서로 다른 두 수치지도의 검색 범위 안에 있는 공간객체에 대한 속성정보의 의미론적 유사도를 측정하여 랜드마크를 추출하는 단계(100)와 랜드마크를 이용하여 기준객체와 후보객체군의 위치 유사도를 측정하는 단계(200), 그리고 계산한 위치유사도의 비교를 통해 가장 높은 위치유사도를 갖는 공간객체를 매칭하는 단계(300)로 구성된다.

상기 도 2의 단계들을 구체적으로 상술하면 다음과 같다.

도 3에 도시한 바와 같이, 도 2의 속성정보의 의미론적 유사도를 측정하는 단계(100)는 기준 수치지도에서의 기준객체 선택(S110); 공간객체 추출(S120); 랜드마크 추출(S130) 단계를 포함하고, 도 2의 위치유사도를 측정하는 단계(200)는 보로노이 다이어그램 생성(S210); 매칭 후보군 파악(S220); 기준 삼각망(S230) 및 후보 삼각망 구성(S240); 삼각망의 유사도 측정(S250) 단계를 포함하며, 도 2의 위치유사도 비교를 통한 객체 매칭 단계(300)는 가장 높은 위치유사도를 갖는 객체 매칭(S310) 단계를 포함한다.

상기 기준 수치지도에서의 기준객체 선택(S110) 단계에서는 매칭 하고자 하는 기준객체를 기준 수치지도(10)에서 선택한 후 해당 공간객체(기준객체)의 좌표값을 취득한다. 여기서, 기준 수치지도에서의 기준객체는 비교대상 수치지도에서는 대응 객체를 파악하기 힘든 객체로 선택하고, 메인 메모리에 저장된 기준 수치지도에서의 매칭하고자 하는 상기 기준객체는 입력자료로 입력장치에 의해 선택되고 중앙처리장치가 기준객체의 좌표값을 입력 저장하게 된다.

다음으로, 상기 공간객체 추출(S120) 단계에서는 상기 S110 단계에서 획득한 좌표값을 중심으로 컴퓨터의 중앙처리장치가 기준 수치지도(10)에서 일정거리의 버퍼를 생성하여 범위 안에 포함되는 공간객체를 추출하고, 이의 과정에 대해 마찬가지로 중앙처리장치가 메인 메모리에 저장된 비교대상 수치지도(20)에서도 상기 S110 단계에서 획득한 좌표값과 동일한 좌표값을 중심으로 기준 수치지도(10)에서 버퍼 생성시의 상기 일정거리와 동일한 거리의 버퍼를 생성하여 범위 안에 포함되는 공간객체를 추출한다. 여기서, 버퍼 생성과 공간객체 추출의 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 프로그램 언어를 통해 직접 알고리즘을 코딩한 프로그램에 의해 이루어진다.

그 다음으로, 상기 랜드마크 추출(S130) 단계에서는 두 수치지도에서 각각 추출된 공간객체를 컴퓨터의 중앙처리장치가 속성정보(건물명 등) 비교를 통해 같은 정보를 가지고 있는 다수 개의 공간객체를 대응 객체로 일차 선발하고 이를 랜드마크라 칭한다. 예컨대 건물객체의 경우 두 지도에서 건물명이 동일한 객체를 랜드마크로 선택한다. 여기서도 속성정보의 비교와 랜드마크 추출의 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 프로그램 언어를 통해 직접 알고리즘을 코딩한 프로그램에 의해 이루어진다.

상기 보로노이 다이어그램 생성(S210) 단계에서는 상기 S130 단계에서 추출된 다수 개의 랜드마크를 입력자료로 하여 컴퓨터의 중앙처리장치가 각각의 지도에서 보로노이 다이어그램을 생성한다. 여기서 보로노이 다이어그램을 구성하는 다각형은 각각 유일한 랜드마크를 포함하여 생성되며, 지도에서 일정영역을 구분하는 역할을 하고, 보로노이 다이어그램의 생성방법은 메인 메모리에 저장된 보로노이 다이어그램 생성 프로그램인 상용 소프트웨어를 이용하는 통상적인 방법이어서 본 발명에서는 구체적인 설명을 생략한다. 이 단계에서는 기준 수치지도에서 선택한 매칭의 기준객체를 포함하고 있는 보로노이 다각형을 파악하고, 또한 인접한 다각형을 통해 임의의 공간객체에 가장 큰 영향을 미치는 랜드마크를 구할 수 있다.

이에 대한 실시예는 도 4a에 도시하였는데, 도 4a는 보로노이 다이어그램을 이용한 임의 공간객체에 가장 많은 영향을 주는 랜드마크 선택에 대한 예시도로, 도시한 바와 같이 기준객체가 위치한 보로노이 다각형은 사선으로 도시되었고, 이 다각형과 인접한 다각형이 포함하고 있는 다수 개의 랜드마크를 기준객체와 실선으로 연결하여 도시하였다.

다음으로, 상기 매칭 후보군 파악(S220) 단계에서는 기준객체가 위치한 보로노이 다각형의 랜드마크를 파악하고, 컴퓨터의 중앙처리장치가 비교대상 수치지도에서 해당 랜드마크를 포함하는 보로노이 다각형을 추출한다. 중앙처리장치는 추출된 보로노이 다각형과 비교대상 수치지도와의 중첩분석을 통해 매칭 후보객체(기준 수치지도의 기준객체와 대응될 수 있는 비교대상 수치지도에서의 다수의 공간객체)를 비교대상 수치지도의 버퍼 구역 내에 포함되었던 모든 공간객체에서 추출된 보로노이 다각형에 포함된 일부 공간객체로 한정시키게 된다. 여기서도 상기 과정의의 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 프로그램 언어를 통해 직접 알고리즘을 코딩한 프로그램에 의해 이루어진다.

이에 대한 실시예는 도 4b에 도시하였는데, 도 4b는 보로노이 다각형을 이용한 비교대상 수치지도에서의 매칭 후보객체 한정에 대한 예시도로, 도시한 바와 같이 비교대상 수치지도에서 해당 랜드마크를 포함하는 보로노이 다각형은 사선으로 도시되었고, 이와의 중첩분석을 통해 매칭 후보객체인 선택된 공간객체는 점으로 도시하였다. 참고로 사선으로 도시된 보로노이 다각형내에서 점으로 도시되지 않은 공간객체가 랜드마크이고, 이 랜드마크는 매칭 후보객체에서 제외된다.

그 다음으로, 상기 기준 삼각망 구성(S230) 단계에서는 컴퓨터의 중앙처리장치가 기준 수치지도에서 기준객체와 이를 둘러싼 위치에 있는 다수 개의 랜드마크와의 기준 삼각망을 생성한다. 여기서도 기준 삼각망 생성의 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 프로그램 언어를 통해 직접 알고리즘을 코딩한 프로그램에 의해 이루어진다.

이에 대한 실시예는 도 4c에 도시하였는데, 도 4c는 기준 수치지도에서 기준객체와 주변의 랜드마크와의 공간관계를 삼각망으로 표현한 예시도로, 도시한 바와 같이 기준객체와 다수 개의 랜드마크를 연결하여 삼각망을 구성하였다.

그 다음으로, 상기 후보 삼각망 구성(S240) 단계에서 후보 삼각망은 컴퓨터의 중앙처리장치가 기준 삼각망 생성 시 선택한 동일한 랜드마크와 도 4b에서 점으로 도시된 후보객체와 연결하여 삼각망을 생성한다. 다수의 후보객체가 존재하는 경우 후보객체 개수만큼의 후보 삼각망이 생성된다. 여기서도 후보 삼각망 생성의 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 프로그램 언어를 통해 직접 알고리즘을 코딩한 프로그램에 의해 이루어진다.

그 다음으로, 기준 삼각망은 다수 개의 개별 삼각형으로 구성되며, 후보군 삼각망 역시 다수 개의 개별 삼각형으로 구성되는데, 이 때 상기 삼각망의 유사도 측정(S250) 단계에서 컴퓨터의 중앙처리장치가 두 삼각망의 각각 대응되는 개별 삼각형 면적과 둘레길이를 계산하여 면적비와 둘레비를 계산한다. 이는 본 발명에서 제안하는 위치유사도와 관련이 있다.

이에 대한 실시예는 도 5에 도시하였는데, 도 5는 객체의 공간관계를 그래프로 표현한 기준 수치지도의 객체에 대한 기준 삼각망과 비교대상 수치지도의 후보객체에 대한 후보삼각망에 대한 예시도이다.

한편, 도 6은 두 공간객체의 위치유사도 측정방법을 나타내는 순서도이다. 이는 기준 삼각망과 하나의 후보 삼각망을 비교하는 과정으로, 구성된 다수의 후보 삼각망 전체에 대해 기준 삼각망과의 비교 과정을 반복하게 되는데, 이를 상술하면 다음과 같다.

우선, 기준 수치지도에서 기준객체를 둘러싼 위치에 있는 랜드마크의 개수를 파악한다(S251). 이는 랜드마크의 수(n)만큼 삼각망의 개별삼각형이 구성되고, 삼각망을 구성하는 모든 개별 삼각형을 비교하기 위함이다.

다음으로, 컴퓨터의 중앙처리장치가 기준 삼각망과 후보 삼각망의 대응되는 개별삼각형에 대해 면적비(i번째 후보 삼각형의 면적/i번째 기준 삼각형의 면적)를 계산한다(S252). 여기서, 상기 면적비의 계산의 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 면적비(i번째 후보 삼각형의 면적/i번째 기준 삼각형의 면적)의 수학식이 포함된 프로그램을 이용하여 이루어진다.

그 다음으로, 컴퓨터의 중앙처리장치가 기준 삼각망과 후보 삼각망의 대응되는 개별삼각형에 대해 둘레비(i번째 후보 삼각형의 둘레/i번째 기준 삼각형의 둘레)의 제곱을 계산한다(S253). 여기서도 상기 둘레비의 제곱의 계산 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 둘레비(i번째 후보 삼각형의 둘레/i번째 기준 삼각형의 둘레)의 제곱의 수학식이 포함된 프로그램을 이용하여 이루어진다.

그 다음으로, 두 개별삼각형의 유사도가 높으면 면적비와 둘레비의 제곱의 수치는 같은 값이다. 따라서 컴퓨터의 중앙처리장치가 계산된 수치의 차이(｜면적비-둘레비의제곱｜)를 계산하여 개별 삼각형의 위치유사도에 저장한다(S254). 여기서도 상기 차이의 계산 수행은 이를 컴퓨터로 수행하기 위해 차이(｜면적비-둘레비의제곱｜)의 수학식이 포함된 프로그램을 이용하여 이루어진다.

마지막으로, 삼각망을 구성하는 개별 삼각형 전체에 대해 컴퓨터의 중앙처리장치가 위치유사도를 계산 및 누적저장한다(S255).

상기 가장 높은 위치유사도를 갖는 객체 매칭(S310) 단계에서는 계산된 위치유사도를 비교하여 가장 높은 위치유사도를 가지는 후보객체를 기준객체와의 매칭 쌍으로 결정한다.

이는 도 7인 위치유사도를 이용한 서로 다른 두 수치지도에서 대응 매칭 객체를 판별하는 순서도에 도시한 바와 같이, 위치유사도가 높으면 계산된 위치유사도 수치는 0이거나 다른 후보객체의 유사도와 비교하여 작은 값을 가진다. 따라서, 후보 삼각망의 위치유사도가 계산된 값 중 최소값을 갖는 후보객체를 파악하여 최종 매칭 쌍으로 결정하게 되는데, 이 과정을 상술하면 다음과 같다.

우선, 첫 번째 후보객체의 위치유사도를 최소값으로 설정한다(S311).

다음으로, 두 번째 후보객체의 위치유사도를 불러온다(S312).

그 다음으로, 최소값에 저장된 값과 호출된 위치유사도를 비교한다(S313).

그 다음으로, 만약 호출된 위치유사도가 저장된 값보다 작다면 최소값을 호출된 값으로 바꾸고, 최소값으로 저장된 후보객체의 번호를 저장한다(S314).

마지막으로, 후보군의 개수만큼 위의 과정을 반복한다(S315).

본 발명의 상기 각 단계를 컴퓨터상에서 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어를 이용해 구체적으로 실현되도록 하기 위해서는 통상적인 컴퓨터 기술수단으로 가능하므로, 이는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용에 의해 직접적으로 도출할 수 있는 것이고, 상기에서는 본 발명에 대한 특정의 바람직한 실시예를 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 실시예에만 한정되는 것은 아니고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 요지를 벗어남이 없이 다양하게 변경시킬 수 있을 것이다.

도 1 은 서로 다른 두 공간객체의 공간관계를 그래프로 도시한 도면.

도 2 는 본 발명에 따른 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법을 나타낸 구성도.

도 3 은 본 발명에 따른 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법 및 이를 이용한 지도 매칭방법을 나타낸 순서도.

도 4a 는 보로노이 다이어그램을 이용한 랜드마크 선택에 대한 예시도.

도 4b 는 보로노이 다이어그램을 이용한 매칭 후보객체 한정에 대한 예시도.

도 4c 는 기준객체와 주변의 랜드마크와의 공간관계를 삼각망으로 표현한 예시도.

도 5 는 기준 삼각망과 후보 삼각망에 대한 예시도.

도 6 은 두 공간객체의 위치유사도 측정방법을 나타낸 순서도.

도 7 은 서로 다른 두 수치지도에서 대응 매칭 객체를 판별하는 순서도.

Claims (5)

1. (c) 해당 공간객체(기준객체)의 좌표값을 취득하기 위하여 메인 메모리에 저장된 기준 수치지도에서의 매칭하고자 하는 기준객체가 입력자료로 입력장치에 의해 선택되고 중앙처리장치가 기준객체의 좌표값을 입력 저장하는 단계와;

   (d) 상기 단계(c)에서 획득한 좌표값을 중심으로 중앙처리장치가 기준 수치지도에서 일정거리의 버퍼를 생성하여 범위 안에 포함되는 공간객체를 추출하고, 중앙처리장치가 메인 메모리에 저장된 비교대상 수치지도에서도 상기 단계(c)에서 획득한 좌표값과 동일한 좌표값을 중심으로 기준 수치지도에서 버퍼 생성시의 상기 일정거리와 동일한 거리의 버퍼를 생성하여 범위 안에 포함되는 공간객체를 추출 저장하는 단계와;

   (e) 상기 두 수치지도에서 각각 추출된 공간객체를 중앙처리장치가 속성정보 비교를 통해 같은 정보를 가지고 있는 다수 개의 공간객체인 랜드마크를 대응 객체로 일차 선발하는 랜드마크 추출 저장단계와;

   (f) 상기 단계(e)에서 추출된 다수 개의 랜드마크를 입력자료로 하여 중앙처리장치가 각각의 지도에서 각각 유일한 랜드마크를 포함하는 보로노이 다이어그램을 생성하는 단계와;

   (g) 기준 수치지도의 기준객체가 위치한 보로노이 다각형의 랜드마크를 포함하는 보로노이 다각형을 중앙처리장치가 비교대상 수치지도에서 추출하고, 추출된 보로노이 다각형과 비교대상 수치지도와의 중첩분석을 통해 매칭 후보객체를 비교대상 수치지도의 버퍼 구역 내에 포함되었던 모든 공간객체에서 추출된 보로노이 다각형에 포함된 일부 공간객체로 한정시켜 추출 저장하는 단계와;

   (h) 중앙처리장치가 기준 수치지도에서 기준객체와 이를 둘러싼 인접한 위치에 있는 다수 개의 랜드마크와의 기준 삼각망을 생성하는 단계와;

   (i) 중앙처리장치가 상기 기준 삼각망 생성 시 선택한 동일한 랜드마크와 상기 단계(g)에서의 후보객체와 연결하여 후보객체 개수만큼의 후보 삼각망을 생성하는 단계, 및

   (j) 중앙처리장치가 다수 개의 개별 삼각형으로 구성된 기준 삼각망과 후보 삼각망의 각각 대응되는 개별 삼각형 면적과 둘레길이를 계산한 후 면적비와 둘레비를 이용하여 상기 삼각망의 위치유사도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 단계(j)는,

   (l) 중앙처리장치가 기준 삼각망과 하나의 후보 삼각망의 대응되는 개별삼각형에 대해 면적비(i번째 후보 삼각형의 면적/i번째 기준 삼각형의 면적)의 수학식이 포함된 프로그램을 이용하여 상기 면적비를 계산 저장하는 단계와;

   (m) 중앙처리장치가 기준 삼각망과 하나의 후보 삼각망의 대응되는 개별삼각형에 대해 둘레비(i번째 후보 삼각형의 둘레/i번째 기준 삼각형의 둘레)의 제곱의 수학식이 포함된 프로그램을 이용하여 상기 둘레비의 제곱을 계산 저장하는 단계와;

   (n) 중앙처리장치가 상기 단계(l)과 (m)에서 계산된 수치의 차이(｜면적비-둘레비의제곱｜)의 수학식이 포함된 프로그램을 이용하여 상기 차이를 계산하여 개별 삼각형의 위치유사도에 저장하는 단계와;

   (o) 기준 삼각망과 하나의 후보 삼각망을 구성하는 개별 삼각형 전체에 대해 중앙처리장치가 상기 단계(l) 내지 (n)를 반복하여 위치유사도를 계산 및 누적저장하는 단계, 및

   (p) 중앙처리장치가 다수의 후보 삼각망에 대해 상기 단계(l) 내지 (o)를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치지도 상 공간객체의 위치유사도 측정방법.
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