공간데이터 마이닝을 활용한 소축척 지도 일반화 기법에 관한 연구 = A Study on the Generalization Method of Small-scale Map Using Spatial Data Mining

국문 초록 (Abstract)

사회가 고도화되고 정보화 기술이 발전할수록 다방면에서 활용되는 지리정보체계(GIS : Geographic Information System)를 좀 더 효율적으로 활용하기 위해서는 소축적 지도의 제작기술이 매우 중요하다.
일반적으로 1:25,000의 지도를 생산하기 위해 1:5,000의 지도 데이터를 축소 편집하여 생산하고 있다. 이 과정에서 소축척 지도 일반화 기법은 필수적이다. 하지만, 지도제작 규정의 내용과 절차가 구체적이지 않아 작업자의 주관적 판단이 개입되고 이는 지도 품질의 일관성을 담보할 수 없다는 문제점을 지속적으로 야기하고 있다.
그동안 소축척 지도 일반화에 대한 연구는 객체의 기하학적 특징과 규칙기반 방법을 주로 활용하여 수행되었다. 현재 국내의 지도편집은 각 정부기관ㆍ지자체에서 지형정보자료를 수집하고 동시에 각종 주요 지형지물에 대한 현지조사를 실시한다. 이후 수집된 자료의 분석 및 평가 후 위성영상을 이용한 위치보정 과정을 수행한다. 지도제작 전문 인원들에 의한 지형정보 자료를 입력하고 검사작업이 실시된다. 최종적으로 정보를 입력하여 디지털 지도가 완성되고, 디지털 지도를 활용해 인쇄과정을 거쳐 종이지도로 제작된다. 이러한 일련의 지도제작 과정은 사람에 의한 수작업으로 이루어짐에 따라 지도제작ㆍ갱신주기가 과도하게 발생하고 작업자의 판단에 따라 품질이 다른 지도가 생산되는 단점이 있다.
본 연구에서는 사람의 개입을 최소화하고 지도 일반화 품질의 일관성을 담보할 수 있도록 공간데이터 마이닝을 활용한 알고리즘 기법을 연구하였다. 공간정보 데이터의 구조를 분석하고 그에 맞는 일반화 파라미터 값을 적용한 정보량과 공간데이터 마이닝을 활용한 제작 소요시간에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 지역 간의 차이는 다소 있었으나 평균적으로 감소한 결과를 확인할 수 있었다. 또한, 공간데이터 마이닝을 활용하였을 때 지도 일반화 과정의 축소편집 시간을 단축할 수 있었다. 이는 현재의 소축척 지도를 제작할 때 작업자의 판단 없이 지도 제작 자동화율의 향상을 기대할 수 있었으며, 일관성 있고 정확도 높은 공간정보 서비스 사용환경을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As society becomes more advanced and information technology develops, the production technology of small maps is very important to make more efficient use of the Geographic Information System (GIS).
In general, 1:25,000 map data is reduced and edited to produce 1:25,000 maps. In this process, a small-scale map generalization technique is essential. However, the contents and procedures of the map production regulations are not specific, so the subjective judgment of the worker is involved, which continuously causes the problem that the consistency of the map quality cannot be guaranteed.
Until now, research on the generalization of small-scale maps has been conducted mainly using geometric features of objects and rule-based methods. Currently, domestic map editing collects topographic information data from each government agency and local government, and simultaneously conducts field surveys on various major topographic features. After analyzing and evaluating the collected data, the location correction process using satellite images is performed. Topographic information data by map-making professionals are entered and inspection work is carried out. Finally, a digital map is completed by entering information, and a paper map is produced by going through the printing process using a digital map. This series of mapping processes has the disadvantage of excessive mapping and renewal cycles due to manual work by humans and producing maps of different quality depending on the operator's judgment.
In this study, algorithmic techniques using spatial data mining were studied to minimize human intervention and ensure consistency in quality of map generalization. The structure of spatial information data was analyzed, and the effect on the amount of information applied with the corresponding generalized parameter value and the production time using spatial data mining was analyzed. Though there were some differences between regions, it was confirmed that it decreased on average. In addition, when spatial data mining was used, it was possible to shorten the reduction editing time of the map generalization process. This can be expected to improve the automation rate of map production without the judgment of workers when creating the current small-scale map, and it is expected to contribute to establishing environment that uses a consistent and accurate spatial information service.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 동향 2
• 1.3 연구의 범위 4
• 1.4 논문의 구성 6
• 제 2 장 관련 연구 7
• 2.1 지도 일반화 7
• 2.1.1 지도 일반화의 정의 7
• 2.1.2 지도 일반화 알고리즘 기법 8
• 2.1.3 지도 일반화 대상 지역 11
• 2.2 공간데이터 마이닝 12
• 제 3 장 소축척 지도 일반화 기법 14
• 3.1 실험순서 14
• 3.2 데이터 분석 및 적용규정 15
• 3.3 지도 일반화 실험방법 20
• 3.3.1 데이터 생성 20
• 3.3.2 데이터 전처리 22
• 3.3.3 공간데이터 마이닝 적용 28
• 3.3.4 소축척 지도 일반화 30
• 제 4 장 지도 일반화 프로그램 구축 및 성능분석 34
• 4.1 지도 일반화 프로그램 구축 및 분석방법 34
• 4.2 지도 일반화 처리 결과 36
• 4.2.1 건물 36
• 4.2.2 밀집지역 39
• 4.2.3 담장 41
• 4.2.4 호소 41
• 4.2.5 경지경계 42
• 4.2.6 지형 43
• 4.2.7 표고점 44
• 4.3 정보량 분석 46
• 4.4 효용성 분석 49
• 제 5 장 결론 51
• 5.1 연구결과 및 시사점 51
• 5.2 연구의 한계 및 향후 연구방향 52
• 참고문헌 53
• 부 록 57