KR20100117987A - 한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법 - Google Patents

한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법에 관한 것으로, (a) 수치지형도와 연속지적도의 두 지도 입력 및 각각의 고유한 좌표계로 표현되어 있는 두 지도의 좌표계를 수치지형도의 좌표계로 표준화하는 자료 입력 및 전처리 단계와; (b) 상기 두 지도 사이에서 의미론적으로 대응되는 공통 개체 집합을 새롭게 생성하기 위하여 두 지도상에서 공통으로 정의할 수 있는 교통 수계망을 이용하여 가구계 폴리곤을 생성하는 단계와; (c) 상기 두 지도의 가구계 폴리곤 집합에서 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계, 및 (d) 상기 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍별 공액점 쌍 집합 결정 단계로 구성됨으로써, 수치지형도를 기준으로 연속지적도의 공간정보의 위치 및 형상을 보정하는데 필요한 공액점 쌍의 반자동화 추출에 의해 시간과 비용의 절감 및 성과물의 균일한 품질을 기대할 수 있는 효과가 있다.

Description

한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법 {A semi-automated method for detecting conjugate-point pairs for geometric map transformation between attached cadastral map of Korea Land Information System and topological map}
본 발명은 한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 연속지적도와 수치지형도에서 의미론적으로나 기하학적으로 대응되는 공간 객체인 가구계의 형상 비교를 통하여 공간 객체의 좌표와 형상에 있어 불일치를 해결할 수 있는 지도 변환에 필수적인 공액점 쌍을 반자동 추출하기 위한 방법에 관한 것이다.
다양한 토지 정보를 효율적으로 관리하기 위하여 전국토의 지적 필지들을 연속된 하나의 지도로 표현한 한국토지정보시스템의 연속지적도는 폴리곤 형상으로 표현된 개별 필지들과 각 필지별로 관리되고 있는 지번 및 관련 속성정보를 통하여 공공 부문 및 민간 부문의 다양한 데이터베이스를 통합 연계할 수 있다. 이를 위해서는 각각의 데이터베이스에서 동일한 공간 객체를 인식하여 연계하는 과정이 필수적이며, 중첩분석을 통한 동일 객체를 인식하는 과정을 거치게 된다. 하지만 연속 지적도 제작과정에서 공간적인 위치 및 형상의 정확도는 다른 지리정보에 비하여 낮아 중첩분석을 수행하기에 충분하지 못하다.
또한, 연속지적도와 지표면·지하·수중 및 공간의 위치와 지형·지물 및 지명 등의 각종 지형공간정보를 전산시스템을 이용하여 일정한 축척에 의하여 디지털 형태로 나타낸 수치지형도는 동일한 실세계를 상이한 측량 및 표현 기준으로 작성되어있어 두 지도를 중첩하였을 경우 동일한 개체에 있어서 위치의 오차 및 표현의 불일치가 발생하고 있으며, 이를 해결하기 위해서는 실세계의 동일한 위치가 두 지도상의 어떤 좌표로 표현되어 있는가를 나타내는 공액점 쌍을 추출하고 이를 이용하여 위치의 오차 및 표현의 불일치를 최소화시키는 지도 변환을 수행하여야 한다.
종래에는 두 지도를 컴퓨터 화면상에 출력하여 실세계의 동일 위치로 추정되는 각각의 지도상의 좌표값을 분석자의 시각적인 판단에 의존하여 공액점 쌍을 추출하였다. 이는 분석자의 주관적인 판단에 의존함으로써 균일하지 못한 품질로 지도 변환이 수행되는 것은 물론 전국단위의 광범위한 지역에 대하여 수행되어야하므로 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 연속지적도와 수치지형도에서 의미론적으로나 기하학적으로 대응되는 공간 객체인 가구계의 형상 비교를 통하여 공간 객체의 좌표와 형상에 있어 불일치를 해결할 수 있는 지도 변환에 필수적인 공액점 쌍을 반자동 추출하기 위한 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 반자동화된 공액점 쌍 추출로 시간과 비용의 절감 및 성과물의 균일한 품질을 기대할 수 있는 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 수치지형도와 연속지적도의 두 지도 입력 및 각각의 고유한 좌표계로 표현되어 있는 두 지도의 좌표계를 수치지형도의 좌표계로 표준화하는 자료 입력 및 전처리 단계와; (b) 상기 두 지도 사이에서 의미론적으로 대응되는 공통 개체 집합을 새롭게 생성하기 위하여 두 지도상에서 공통으로 정의할 수 있는 교통 수계망을 이용하여 가구계 폴리곤을 생성하는 단계와; (c) 상기 두 지도의 가구계 폴리곤 집합에서 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계, 및 (d) 상기 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍별 공액점 쌍 집합 결정 단계로 구성되는 것을 그 기본 특징으로 한다.
이상에서 살펴본, 본 발명인 한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법은 수치지형도를 기준으로 연속지적도의 공간정보의 위치 및 형상을 보정하는데 필요한 공액점 쌍을 반자동화하여 추출함으로써 시간과 비용의 절감 및 성과물의 균일한 품질을 기대할 수 있는 효과가 있다.
상기와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하면서 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1 은 본 발명에 따른 한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도 사이의 반자동화된 공액점 쌍 추출 방법의 개략적인 구성도이고, 도 2 는 자료 입력 및 전처리 단계의 세부 작업 흐름도이며, 도 3 은 교통 수계망을 이용한 가구계 폴리곤 생성 단계의 세부 작업 흐름도이고, 도 4 는 도 3의 작업 흐름도에 따른 연속지적도와 수치지형도에서 가구계 폴리곤 집합의 추출 예시도이며, 도 5 는 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계의 세부 작업 흐름도이고, 도 6 은 도 5의 작업 흐름도에 따른 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계의 예시도이다.
본 발명의 공액점 쌍 추출방법은 지리정보시스템 분야의 지도 융합(map conflation) 방법론상의 일반적인 top-down 접근법에 의거하여 두 지도에서 표현된 정보를 클래스 단계(class level), 개체 단계(instance level) 그리고 개체 단위 단계(feature primitive level)로 위계구조에 따라 분해하고 각 단계별로 대응되는 방법론을 통하여 각 지도상의 정보를 추출하여 적용한다.
즉, 본 발명에서는 두 지도의 제작 과정에서 서로 다른 활용 목적 및 지도학적인 제작 요구 조건으로 인하여 동일한 실세계를 각각의 목적에 따라 추상화하는 과정에서 서로 다른 클래스 스키마를 가지고 있는 것은 물론 유사한 명칭을 가지는 클래스라 할지라도 세부적인 정의의 차이로 인하여 동일한 지형상태를 서로 다르게 표현하고 있는 문제, 기하학적으로 유사하게 표현되고 있는 두 지도상의 각각의 공간 객체 집합에서 일대일 폴리곤 대응쌍을 탐색하는 문제, 폴리곤 대응쌍의 형상을 비교하여 개체 단위로서의 꼭지점들 사이에서 동일 꼭지점을 탐색하는 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시한다.
클래스 단계에서는 연속지적도와 수치지형도 사이에서 대응되는 개체 쌍과 이 개체 쌍사이의 대응 개체 단위요소를 탐지하는데 적합한 클래스를 찾아내고 이러한 클래스를 구성하는 개체 집합을 생성하는 방법을 제공한다.
개체 단계에서는 이러한 공통 클래스를 구성하는 두 지도상의 개체 집합에서 일대일 대응 개체 쌍을 탐색하는 것이다. 이 과정에서 두 지도의 제작과정에서 동일 공간 개체가 서로 다르게 분할되어 표현되어 있는 경우, 즉, 다대다 대응 개체 쌍이 있을 경우 이를 자동으로 탐지, 병합(aggreration)과정을 통하여 형상이 유사한 일대일 대응 개체 쌍을 생성하는 방법을 제공한다.
개체 단위 단계에서는 두 폴리곤 개체 쌍의 형상을 비교하여 대응되는 꼭지점 쌍을 결정하는 것을 특징으로 한다.
도 1은 본 발명의 상기 구성을 바탕으로 제안하는 과정의 개략적인 구성도 로, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 수치지형도(10)와 연속지적도(20)의 두 지도 입력 및 각각의 고유한 좌표계로 표현되어 있는 두 지도의 좌표계를 수치지형도의 좌표계로 표준화하는 자료 입력 및 전처리 단계(100), 두 지도 사이에서 의미론적으로 대응되는 공통 개체 집합을 새롭게 생성하기 위하여 두 지도상에서 공통으로 정의할 수 있는 교통 수계망을 이용하여 가구계 폴리곤을 생성하는 단계(200), 두 지도의 가구계 폴리곤 집합에서 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계(300), 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍별 공액점 쌍 집합 결정 단계(400)와 각각의 단계에서 사용되는 방법론으로 구성된다. 이들 단계들을 각각 구체적으로 상술하면 다음과 같다.
자료 입력 및 전처리 단계(100)
도 2에 도시된 바와 같이, 한국토지정보시스템의 연속지적도(20)와 수치지형도(10)를 입력하기 위한 준비 과정으로써 두 자료의 공간적 범위 및 좌표체계를 통일시키는 것이다. 연속지적도는 행정자치구 단위로 제작되어 있는 반면, 수치지형도는 격자형으로 분할된 도엽단위로 제작되어 있으며, 연속지적도의 좌표는 베셀 타원체를 이용한 TM좌표계로 표현되어 있는 반면, 수치지형도는 GRS80 타원체 TM 좌표계로 표현되어 있다. 이를 수치지형도를 기준으로 연속지적도의 좌표를 변환하는 과정(101)을 수행한다.
즉, 토지정보시스템의 연속지적도는 shp 파일 형식으로 구축되어 있으며, 개별 필지를 각각의 폴리곤 객체로 표현하고 이들 폴리곤 개체들은 하나의 커버리 지(coverage)에 빈틈없이 연결한 형태이다. 지적 측량성과를 바탕으로 구축되어 있으며, 좌표는 과거 좌표체계였던 베셀 타원체상의 TM 투영법을 통하여 표현되어 있다.
반면, 수치지형도는 ngi 파일 형식으로 구축되어 있으며, 고유의 클래스 스키마에 따라 교통, 건물, 시설 등의 8개 대분류를 기준으로 각각의 레이어를 공간 개체들의 집합으로 구성하고 있는 형태이다. 수치지형도 Ver 2.0 이후 좌표는 GRS80타원체에 TM 투영법을 통하여 표현되어 있다.
중첩 중심의 공간 분석이 이후의 과정에서 필요한 관계로 동일한 좌표계상의 좌표값을 가지도록 지도 투영을 수행하고 공통 영역을 절취하는 과정(102)을 수행해야 하며, 두 지도상의 특성상 공간 정보상에 있어 수치지형도가 보다 신뢰성있는 자료이므로 연속지적도를 수치지형도의 좌표계로 변환한다.
교통 수계망을 이용한 가구계 폴리곤 생성 단계(200)
도 3에 도시된 바와 같이, 공통 클래스 및 개체 생성하기 위하여 지도학적으로 고유한 특성 및 기능상의 중요성으로 인하여 두 지도 사이에 유사하게 정의될 수 있는 교통수계망(trans-hydro network)으로 각각의 지도 공간을 분할하고 분할된 개별 독립공간을 가구계로 정의하고, 가구계 개체 집합을 각각의 지도에서 생성한다(219,229).
즉, 대상지역 수치지형도(119)에서 도로와 수계를 구성하는 지형지물 클래스를 선정하고 이들 클래스에 포함되는 개체들을 추출한 후 결합연산을 통하여 교통 수계망을 생성하고, 이 때 수치지형도 상에서 표 1(수치지형도의 교통 수계망 구성 레이어)에 해당하는 공간 개체들을 모두 추출하여 교통 수계망을 생성하는 것을 제시한다. 도 4의 (a)는 일반적인 수치지형도의 형태이고, (b)는 표 1의 기준을 이용하여 추출된 교통 수계망(211)이 되며, 이렇게 추출된 교통 수계망으로 둘러싸인 공간들이 가구계로 정의되며 교통 수계망과 커버리지 공간과의 차연산(212)을 통하여 생성되는 가구계 개체들은 (c)와 같이 얻어지게 된다(213).
Figure 112009025623472-PAT00001
또한, 대상지역 연속지적도(129)상에서는 지적법에서 정의하는 28개 지목 중에서 교통수계망에 대응되는 지목항목들을 표 2(연속지적도의 교통 수계망 구성 필지의 지목)와 같이 선정하였다. 도 4의 (d)는 일반적인 연속지적도의 형태이고, (e)는 표 2의 기준을 이용하여 추출된 교통 수계망(221)이 되며, 이렇게 추출된 교통 수계망을 제외한 나머지 필지들이 (f)와 같이 얻어지게 된다(222). 수치지형도와는 달리 가구계를 구성하는 복수의 개별 필지들이 필지 폴리곤의 임의의 선분을 공유하면서 인접해 있으므로 이들 인접 개별 필지들을 각각의 가구계 폴리곤으로 병합(merging)하는 과정(223,224)을 수행한다.
Figure 112009025623472-PAT00002
가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계(300)
도 5에 도시된 바와 같이, 두 지도상의 가구계 집합(219,229)을 중첩분석하여 일정 수준이상의 상호 중첩 비율을 가지는 일대일 가구계 쌍을 대응 가구계 쌍으로 정의한다. 두 지도상의 교통수계망의 차이로 인하여 각각 두 지도상에서 정의되는 하나 또는 복수의 가구계가 다른 지도상의 복수의 가구계와 대응되어야 하는 경우를 탐색하고 일대일 폴리곤 대응 쌍이 되도록 병합하는 과정을 수행한다.
즉, 각각의 지도에서 생성된 개별 가구계 개체들을 교통 수계망이 동일한 경우 일대일 대응 가구계 쌍은 단순한 중첩 분석을 통하여 얻을 수 있다. 하지만 교통 수계망의 차이로 인하여 한 지도상에서 한 개 또는 복수의 가구계 집합이 다른 지도상의 복수의 폴리곤에 대응되는 현상이 발생할 수 있다. 도 6에서 연속지적도의 가구계 집합인 (a)와 수치지형도의 가구계 집합인 (b)는 이러한 사례를 잘 보여주는데, 교통 수계망을 구성하는데 있어 국지적인 차이가 존재함으로써 도 6의 (a)의 P12, P13, P14를 하나의 결합 가구계 폴리곤으로 생성해야만 (b)의 P22와 P23의 결합된 폴리곤과 일대일 대응 쌍을 얻을 수 있다.
이와 같은 가구계 개체사이의 granularity 문제는 가구계를 적절하게 결합하여 기하학적으로 대응되는 쌍을 자동으로 추출하는 것이 필요하다. 본 발명에서는 모든 가구계 사이에서 발생할 수 있는 모든 경우의 중첩면적비(
Figure 112009025623472-PAT00003
) 를 다음의 수학식 1을 통하여 도출하고 그 값이 0.8이상일 경우 일대일 대응 가구계 쌍으로 판별한다(301,302).
Figure 112009025623472-PAT00004
여기서, p1i 는 연속지적도의 개별폴리곤, p2j 는 수치지형도의 개별폴리곤, P1 은 연속지적도의 가구계집합, P2 는 수치지형도의 가구계집합, AP1i 와 AP2j 는 개별폴리곤의 면적이다.
편의상 아래첨자 1은 연속지적도를 2는 수치지형도를 의미하며, i,j는 각각의 가구계 집합에서 해당 가구계의 인덱스를 나타낸다. 따라서 상기 수학식 1은 상호 합집합의 면적에 비하여 교집합의 면적의 비율이 임계값 이상일 경우 일대일 대응 가구계 쌍으로 판별하게 된다(302). 즉 일대일 대응 가구계 쌍을 구성하는 두 지도상의 가구계 인덱스에 해당하는
Figure 112009025623472-PAT00005
의 원소값은 1이 되며, 그렇지 않을 경우 0이 된다. 이후 사용되는 행렬은 boolean 행렬로써 참 거짓에 해당하는 1과 0 값만을 원소값으로 가진다.
하지만 복수의 가구계를 하나의 단순 폴리곤 개체로 병합하고 1:1 대응 쌍을 찾아내는 과정은 다음의 수학식 2와 같은 포함관계 행렬을 이용한다. 즉 어떤 지도상의 가구계가 다른 지도상의 가구계에 일정 비율(0.2) 이상 중첩되어 있는 경우에는
Figure 112009025623472-PAT00006
와
Figure 112009025623472-PAT00007
의 원소값은 1이 되며, 그렇지 않을 경우 0이 된다.
Figure 112009025623472-PAT00008
여기서,
Figure 112009025623472-PAT00009
은
Figure 112009025623472-PAT00010
의 원소값이 1이 아니면서 어떤 지도상의 가구계 P1i가 다른 지도상의 가구계 P2j에 일정 비율(0.2) 이상 중첩되어 있는 모든 조합을 표시하고, 반대로
Figure 112009025623472-PAT00011
는
Figure 112009025623472-PAT00012
의 원소값이 1이 아니면서 가구계 P2j가 가구계 P1i에 일정 비율(0.2) 이상 중첩되어 있는 모든 가구계 간의 조합을 표시한다(301). 또한, p1i 는 연속지적도의 개별폴리곤, p2j 는 수치지형도의 개별폴리곤, P1 은 연속지적도의 가구계집합, P2 는 수치지형도의 가구계집합, AP1i 와 AP2j 는 개별폴리곤의 면적이다.
Figure 112009025623472-PAT00013
과
Figure 112009025623472-PAT00014
를 이용하여 중첩분석을 수행하였을 때, 어떤 지도상 의 가구계들 사이에서 나머지 지도상의 어떤 가구계 공간을 일정부분 이상 분할하여 중첩되는 가구계들을 공간적으로 연결되는 가구계(
Figure 112009025623472-PAT00015
,
Figure 112009025623472-PAT00016
)로 정의할 경우 다음의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다(303).
Figure 112009025623472-PAT00017
여기서, p1i 와p1i' 는 연속지적도의 개별폴리곤, p2j 와p2j' 는 수치지형도의 개별폴리곤, P1 은 연속지적도의 가구계집합, P2 는 수치지형도의 가구계집합이다.
예를 들어, 도 6에서 j가 2일 때 R1 →2[i,2]의 값이 1이고 R1 →2[i',2]가 1인 모든 i의 경우의 수는 i와 i'가 (2,2) 또는 (2,3) 또는 (3,2) 또는 (3,3)이며, 이를 통해 도 6의 (e)의
Figure 112009025623472-PAT00018
에서 (2,2)(2,3)(3,2)(3,3)의 값은 1이 된다.
즉, 각각의 지도상에서 가구계들에 대한 군집화를 수행할 경우 개별 가구계들 사이의 연결성을
Figure 112009025623472-PAT00019
과
Figure 112009025623472-PAT00020
이 표현하게 된다. 이러한
Figure 112009025623472-PAT00021
,
Figure 112009025623472-PAT00022
,
Figure 112009025623472-PAT00023
,
Figure 112009025623472-PAT00024
그리고
Figure 112009025623472-PAT00025
행렬을 이용하여 최종적으로 각각의 지도상에서 어떤 가구계들을 병합하여 일대일 결합 가구계 쌍을 도출하는 과정은 도 5와 같으며 다음과 같이 설명할 수 있다.
(a)
Figure 112009025623472-PAT00026
을 이용한 일대일 가구계 대응쌍 추출(302)
(b) 두 지도에서 일대일 가구계 대응쌍에 추출되지 않은 나머지 가구계 집합에 대하여
Figure 112009025623472-PAT00027
과
Figure 112009025623472-PAT00028
을 연산(303)
(c)
Figure 112009025623472-PAT00029
과
Figure 112009025623472-PAT00030
을 각각 자신의 행렬과 원소값의 변화가 없을 때까지 거듭제곱(304,305)
(d)
Figure 112009025623472-PAT00031
과
Figure 112009025623472-PAT00032
의 각 행별로 1값을 가지는 원소에 해당하는 가구계들을 결합 연산에 사용(306)
(e) 결합연산에 사용된 가구계를 이용하여 다시
Figure 112009025623472-PAT00033
을 계산하여 그 값이 0.8이상일 경우 일대일 결합 가구계 쌍 도출(307,309)
도 6은 상기와 같은 과정이 간략화된 자료에 적용된 결과이다. 여기서 도 6의 (a)와 (b)는 각각 가구계 집합이라고 했을 때, 상기 302 단계를 통하여 P11과 P21이 일대일 대응이라는 것을 확인한 후, 나머지 가구계들을 가지고 중첩 분석을 수행하여
Figure 112009025623472-PAT00034
과
Figure 112009025623472-PAT00035
을 계산하면 (c)와 (d)를 얻게 된다. 이를 이용하여
Figure 112009025623472-PAT00036
과
Figure 112009025623472-PAT00037
을 각각 자신의 행렬과 원소값의 변화가 없을 때까지 거듭제곱하면
Figure 112009025623472-PAT00038
과
Figure 112009025623472-PAT00039
를 (g)와 (h)와 같이 얻게 되며, 이들 행렬의 행을 따라 1값을 가지는 원소들을 결합시킬 가구계라고 가정하면 첫 번째 가구계 집합에서는 {P12,P13,P14},{P15,P17},P16을 얻게 되고, 두 번째 가구계 집합에서는 {P22,P23},{P24,P25,P26,P29},{P27,P28}을 얻게 된다. 이들을 각각 결합한 후에 중 첩 비교를 수행하게 되면 (i)와 같은 일대일 대응쌍을 얻게 된다.
일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍별 공액점 쌍 집합 결정 단계(400)
가구계 개체는 공간 자료상에 있어 폴리곤으로 표현되며, 폴리곤의 둘레를 표현하는 선형을 따라 좌표값이 순차적으로 기록되어 있는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 가장 잘 반영할 수 있는 꼭지점 속성 문자열 정합(vertex attributed string matching, 이하 VASM) 알고리즘을 이용하여 대응되는 꼭지점 쌍을 추출하는 과정을 수행한다.
즉, 각각의 가구계는 폴리곤의 형상으로 표현되어 있으며, 이 폴리곤은 (X,Y) 좌표쌍이 순차적으로 파일상에 기록되어 있는 스파게티 데이터 모델(spaghetti data model)로 구성되어 있으며, 가구계 쌍의 형상을 비교하여 상호 대응되는 꼭지점의 두 좌표쌍을 공액점 쌍으로 사용하게 된다. 이 때 형상 비교를 위하여 본 발명에서는 통상적인 VASM(vertex attributed string matching) 알고리즘을 이용하게 된다.
본래 VASM 알고리즘은 하나의 폴리곤 형상을 다른 폴리곤 형상으로 변환하기 위한 폴리곤 꼭지점에 대한 삭제, 교환, 삽입 연산에 대한 편집 순서를 계산하기 위하여 개발되었다. 따라서 가구계의 형상이 국지적으로 다른 부분에 있어서도 적합한 꼭지점들의 삭제, 교환 및 삽입을 통하여 형상을 효과적으로 변환할 수 있으며, 이러한 변환과정 중에서 교환 연산이 수행된 꼭지점 쌍을 공액점 쌍으로 추출하게 되는데, 상기 VASM(vertex attributed string matching) 알고리즘은 통상적인 것이어서 본 발명에서는 구체적인 설명을 생략한다.
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 본 발명에 따른 한국토지정보시스템 연속지적도와 수치지형도 사이의 반자동화된 공액점 쌍 추출 방법의 개략적인 구성도.
도 2 는 자료 입력 및 전처리 단계의 세부 작업 흐름도.
도 3 은 교통 수계망을 이용한 가구계 폴리곤 생성 단계의 세부 작업 흐름도.
도 4 는 도 3의 작업 흐름도에 따른 연속지적도와 수치지형도에서 가구계 폴리곤 집합의 추출 예시도.
도 5 는 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계의 세부 작업 흐름도.
도 6 은 도 5의 작업 흐름도에 따른 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계의 예시도.

Claims (5)

  1. (a) 수치지형도와 연속지적도의 두 지도 입력 및 각각의 고유한 좌표계로 표현되어 있는 두 지도의 좌표계를 수치지형도의 좌표계로 표준화하는 자료 입력 및 전처리 단계와;
    (b) 상기 두 지도 사이에서 의미론적으로 대응되는 공통 개체 집합을 새롭게 생성하기 위하여 두 지도상에서 공통으로 정의할 수 있는 교통 수계망을 이용하여 가구계 폴리곤을 생성하는 단계와;
    (c) 상기 두 지도의 가구계 폴리곤 집합에서 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계, 및
    (d) 상기 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍별 공액점 쌍 집합 결정 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계(b)에서 수치지형도의 가구계 폴리곤은 교통 수계망 구성 레이어(도로경계, 철도경계, 하천경계)에 해당하는 공간 개체들을 모두 추출하여 교통 수계망을 생성한 후 이렇게 추출된 교통 수계망으로 둘러싸인 공간들에 의해 생성되고, 연속지적도의 가구계 폴리곤은 교통 수계망 구성 필지의 지목(도로, 하천, 제방, 구거)을 이용하여 교통 수계망을 추출한 후 이렇게 추출된 교통 수계망을 제외 한 나머지 복수의 인접 개별 필지들의 병합에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계(c)에서 가구계 폴리곤의 결합을 통한 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍 생성 단계는 각 가구계 폴리곤의 중첩 분석을 기반으로 어떤 지도상의 가구계 폴리곤 사이의 공간적 연결관계를 다른 지도상의 가구계 폴리곤과의 부분 중첩정도를 분석하여 이루어지는데, 이는
    (e)
    Figure 112009025623472-PAT00040
    의 값이 일정값 이상일 경우 일대일 가구계 대응쌍으로 추출하는 단계(여기서,
    Figure 112009025623472-PAT00041
    는 상기 두 지도의 모든 가구계 사이에서 발생할 수 있는 모든 경우의 중첩면적비)와;
    (f) 상기 두 지도에서 일대일 가구계 대응쌍에 추출되지 않은 나머지 가구계 집합에 대하여
    Figure 112009025623472-PAT00042
    과
    Figure 112009025623472-PAT00043
    을 연산하는 단계(여기서,
    Figure 112009025623472-PAT00044
    과
    Figure 112009025623472-PAT00045
    는 어떤 지도상의 가구계들 사이에서 나머지 지도상의 어떤 가구계 공간을 일정부분 이상 분할하여 중첩되는 가구계들을 공간적으로 연결되는 가구계)와;
    (g) 상기
    Figure 112009025623472-PAT00046
    과
    Figure 112009025623472-PAT00047
    을 각각 자신의 행렬과 원소값의 변화가 없을 때까지 거듭제곱하는 단계와;
    (h) 거듭제곱된
    Figure 112009025623472-PAT00048
    과
    Figure 112009025623472-PAT00049
    의 각 행별로 1값을 가지는 원소에 해당하는 가구계들을 결합 연산에 사용하는 단계, 및
    (i) 결합연산에 사용된 가구계를 이용하여 다시
    Figure 112009025623472-PAT00050
    을 계산하여 그 값이 일정값 이상일 경우 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍을 도출하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 단계(e)의
    Figure 112009025623472-PAT00051
    (여기서, p1i 는 연속지적도의 개별폴리곤, p2j 는 수치지형도의 개별폴리곤, P1 은 연속지적도의 가구계집합, P2 는 수치지형도의 가구계집합, AP1i 와 AP2j 는 개별폴리곤의 면적)이고,
    상기 단계(f)의
    Figure 112009025623472-PAT00052
    (여기서, p1i 와p1 i' 는 연속지적도의 개별폴리곤, p2j 와p2j' 는 수치지형도의 개별폴리곤, P1 은 연속지적도의 가구계집합, P2 는 수치지형도의 가구계집합,
    Figure 112009025623472-PAT00053
    은
    Figure 112009025623472-PAT00054
    의 원소값이 1이 아니면서 어떤 지도상의 가구계 P1i가 다른 지도상의 가구계 P2j에 일정 비율 이상 중첩되어 있는 모든 조합,
    Figure 112009025623472-PAT00055
    는
    Figure 112009025623472-PAT00056
    의 원소값이 1이 아니면서 가구계 P2j가 가구계 P1i에 일정 비율 이상 중첩되어 있는 모든 가구계 간의 조합)인 것을 특징으로 하는 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계(d)에서 상기 일대일 결합 가구계 폴리곤 쌍별 공액점 쌍 집합 결정은 VASM을 이용한 폴리곤 형상비교를 수행함으로써 수치지형도와 연속지적도 상의 대응되는 가구계 폴리곤의 대응 꼭지점 쌍을 추출하는 것을 특징으로 하는 연속지적도와 수치지형도의 기하학적 지도 변환을 위한 반자동화된 공액점 쌍 추출방법.
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KR101499181B1 (ko) * 2013-06-20 2015-03-09 한빛엔지니어링 주식회사 경계점 좌표등록부를 기준으로 삼각형 와핑변환에 의한 지적도 불부합지 조정 방법
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KR102147175B1 (ko) * 2020-01-07 2020-08-25 (주)에스티로직 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법, 장치 및 프로그램

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