수치지도 건물데이터의 매칭 기반 갱신 및 이력 데이터 생성 = Updating Building Data in Digital Topographic Map based on Matching and Generation of Update History Record

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The data of buildings and structures take over large portions of the mapping database with large numbers.
Furthermore, those shapes and attributes of building data continuously change over time. Due to those factors,the efficient methodology of updating database for following the most recent data become necessarily. Thisstudy has purposed on extracting needed data, which has been changed, by using overlaying analysis of newand old dataset, during updating processes. Following to procedures, we firstly searched for matching pairs ofobjects from each dataset, and defined the classification algorithm for building updating cases by comparing;those of shape updating cases are divided into 8 cases, while those of attribute updating cases are divided into4 cases. Also, two updated dataset are set to be automatically saved. For the study, we selected few guidelines;the layer of digital topographic map 1:5000 for the targeted updating data, the building layer of Korea AddressInformation System map for the reference data, as well as build-up areas in Gwanak-gu, Seoul for the test area.
The result of study updated 82.1% in shape and 34.5% in attribute building objects among all.

국문 초록 (Abstract)

건물 데이터는 지도 데이터베이스에서 차지하는 비중이 높고 객체 수도 많을 뿐만 아니라 형상정보 및 속성정보가 빠르게 변화하기 때문에, 최신 정보에 근거한 효율적인 갱신 작업은 필수적이다. 본 연구에서는 갱신 참조 건물데이터와 갱신 대상 건물 데이터의 중첩분석을 통해 갱신이 필요한 객체만을 탐색하여 갱신을 수행하고자 한다. 즉,건물의 중첩 면적비를 이용하여 매칭 후보쌍을 탐색한 후, 속성정보 비교를 통해 갱신 케이스 분류 조건식을 정의하였으며, 이때 도형정보 갱신 케이스는 총 8가지, 속성정보 갱신 케이스는 총 4가지로 각각 분류하였다. 또한 갱신정보에 대한 갱신 이력 데이터가 자동으로 생성되도록 하여 두 가지 종류의 갱신 케이스 정보를 저장하도록 구성하였다. 갱신 대상 데이터는 수치지도 1:5,000 건물외곽선 레이어로 하였고, 갱신 참조 데이터는 도로명주소전자지도건물 레이어로 하였으며, 서울시 관악구 지역을 대상지역으로 선정하였다. 본 연구의 매칭기반 갱신기법을 적용한결과, 전체 건물데이터 중, 82.1%의 건물이 도형정보를 수정하였고, 34.5% 건물이 속성정보를 수정하였다.

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