수치지도 Data Model 연구(I)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The national topographic basedata should meet a variety of user requirements. To maintain and handle the national topographic basedata in effective way, nationally supported research works on data model, structure and feature calssification system should be intensively undertaken by government agency, research institute and university. Around 1000 titles of digital map data from National Geography Institute(NGI) were investigated and analyzed for checking data quality and identifying specific feature code occurrence. The close investigation resulted in a comprehensive classification system common to all scales of data generated by NGI. The definition and difference between Unique Feature Identifier(UFID) and Entity Serial Number(ESN) were given and explained. An overall proposition for Korean UFID system was made in aiming to satisfy internal and external uses for NGI and NGIS, respectively. The techinical definitions of conceptual, logical and semantic model for proposed data model were documented. The key aspects of the proposed data model are flexibility as well as step-by-step approach for modification as necessary. In addition, the proposed data model was designed to move toward object oriented data model. The overall strategy for re-engineering data was also proposed.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 연구의 개요
• 1. 연구의 배경
• 2. 연구의 목적
• 3. 연구의 내용
• 4. 연구의 방법
• 제2장 수치지도 분석 및 지형지물 분류체계
• 1. 수치지도 분석
• 2. 지형지물 분류체계
• 1) 지형지물 분류체계 참조표(Lookup Table)
• 2) 지형지물 계층구조(Feature Hierarchy)
• 3) 관리속성(Management Attribute)
• 제3장 단일 식별자
• 1. 단일식별자와 개체일련번호
• 1) 단일식별자(Unique Feature IDentification, UFID)
• 2) 개체일련번호(Entity Serial Number, ESN)
• 2. UFID 시스템의 타당성
• 3. 기존 UFID 시스템
• 1) 단순 참조번호(Simple Reference Number)
• 2) 의미형 참조번호(Meaningful Reference Number)
• 3) 내부 및 외부 참조체계(Internal & External Reference)
• 4) 도엽내의 일련번호(Tile-Based Serial Number)
• 5) OS 단일 개체 식별자(Unique Object References, UOR)
• 4. 한국형 UFID
• 5. 단일 식별자, 개체 일련번호 및 개체 life history
• 6. 단일식별자 구축에 대한 제언
• 1) 향후 연구내용
• 2) 권장사항
• 제4장 데이터 모델
• 1. 개념적 데이터 모델
• 2. 논리적 데이터 모델
• 3. 의미적 데이터 모델
• 4. 기존 수치지도 데이터 모델
• 5. 데이터 모델 구축전략
• 1) 제약사항, 기본가정 및 요구사항
• 2) 제안된 데이터 모델 구축전략
• 제5장 수치지도 데이터 모델
• 1. 수치지도 데이터 모델의 특성
• 2. 논리적 데이터 모델의 정의
• 1) 데이터set
• 2) 도엽(Tile)
• 3) Theme(또는 Layer)
• 4) 지형지물(Feature)
• 5) 기하학적 원시요소(Geometric Primitives)
• 6) 위치 원시요소(Position Primitive)
• 7) 속성(Attribute)
• 8) 관계형 원시요소(Relationship Primitives)
• 3. 의미적 모델(Semantic Model)
• 1) Themes(또는 Layer)
• 2) 지형지물
• 3) 개체 life history
• 제6장 데이터 재설계 및 기타 작업
• 1. 1:5,000 및 1:25,000 지도의 지형지물코드 재분류
• 2. Cleaning 및 수정(Rectification)
• 3. 심볼(Symbol)을 Area seed로 변경
• 4. 속성으로 문자(Text) 추가
• 5. 네트워크 구성
• 6. 폴리곤 툴킷(Polygonization Toolkit)
• 7. 수치 표고모델(DEM) 제작
• 8. 속성정보의 연결
• 9. 기하학적 단순화(Geometric Simplification)
• 10. 수치지도 관리시스템의 수정
• 11. 향후 연구과제
• 제7장 결론
• <참고문헌>
• 부록1: 용어정의
• 부록2: 기존 수치지도 지형지물 코드 분석을 위한 프로그램
• 부록3: 수치지도 지형지물 코드 분석을 위해 사용된 데이터
• 부록4: 수치지도 지형지물 코드 오류 분석
• 부록5: 수치지도 지형지물 코드 빈도 분석
• 부록6: 1:1,000 분류체계에 근거한 1:5,000 및 1:25,000 분류체계