지도일반화를 위한 거주지 선택 기법

초록

지도일반화는 큰 스케일의 지도에서 작은 스케일의 지도를 추출해내는 모든 과정들을 일컫는다. GIS 응용 프로그램 및 지도 기반 웹서비스에서는 미리 준비된 다중스케일 지도데이터와 이들에 대한 잦은 업데이트를 필요로 하기 때문에 지도일반화가 중요한 문제이다. 여기서 추구되는 가장 바람직한 상황은 시스템이 하나의 지도데이터(모든 세부정보를 가진 큰 스케일의 지도)만을 자주 업데이트하고 다른 스케일의 지도들은 이 지도 및 지도일반화기술을 이용해 필요할 때마다 자동으로 계산하도록 하는 것이다. 본 논문은 지도일반화에서의 거주지 분류 및 선택 문제를 다룬다. 여기서 거주지란 빌딩, 도시, 국가들을 의미한다. 이전의 거주지 분류 및 선택 기법들은 주로 거주지들간의 의미론적 특성(상대적 중요도)과 거리적 특성(상대적 거리)을 유지하는 것에 중점을 두었으며, 거주지 그룹의 모양이나 거주지들간의 또는 이들 그룹과 강, 길, 호수 등 다른 지도객체들과의 위상적 관계를 유지하는 것에 대해서는 거의 관심을 두지 않았다. 최근 Zheng과 Hu는 델로네 삼각분할(Delaunay Triangulation)과 개미알고리즘(ACO, Ant Colony Optimization)을 이용하여 거주지들간의 네 가지 특성 모두를 고려하는 알고리즘을 제시했다. 여기서는 Zheng과 Hu의 ACO-기반 선택 기법 대신, RDP 선분 단순화(Ramer-Douglas-Peucker line simplification) 기법을 응용한 새로운 알고리즘을 제시한다. 개선된 알고리즘이 시간복잡도에 있어서 Zheng과 Hu의 알고리즘보다 더 효율적임을 이론적 측면과 실험적 측면에서 증명하고, 거주지 그룹의 기하적 모양을 유지하는 측면에서도 더 성공적이라는 실험적 증거도 제시한다. 그룹화에 있어서는 Zheng과 Hu의 방법론과 동일하므로, 전체적인 차원에서의 위상적 관계 및 거리적 특성 또한 잘 유지된다.

키워드