A Study on the Effective Algorithms for tine Generalization

선형성 지형자료의 일반화에 대한 효율적인 알고리즘에 관한 연구

This paper outlines a new approach to the line generalization when preparing small scale map on the basis of existing large scale digital map. Line generalizations are conducted based on Douglas algorithm using 1/25,000 scale topographic maps of southeastern JEJU island which produced by National Geographic Institute to analyze the fitness to the original and problems of graphical representation. Compare to the same scale map which was generated by manual method, a verity of small, but sometimes significant errors ＆ modification of topological relationship have been detected. The research gives full details of three algorithms that operationalize the smallest visible object method, together with some empirical results. A comparison of the results produced by the new algorithms with those produced by manual generalization and Douglas method of data reduction is provided. Also this paper presents the preliminary results of an relationships between the size of smallest visual object and requiring data storages for each algorithms.

본 연구는 대축척 실측지도를 이용한 소축척 편집지도의 자동제작과 디지탈지도 데이타베이스 구축 등의 활용분야에 필수적 요소인 일반화에 대한 연구로서 기존에 가장 잘 알려진 Douglas 알고리즘을 국립지리원 발행 1/25,000 지도에 포함되어 있는 남제주군 표선 일대의 해안선에 적용, 다양한 축적으로 디지탈 지도를 제작하여 도해적 표현에 대한 문제점을 분석하였다. 디지탈 환경하에서 일반화된 지도는 수작업을 통해 제작된 지도와 상당부분 시각적인 표현의 차이 및 위상구조의 상실 등에 대한 문제점을 내포하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지형의 특성을 소축척 지도에 반영할 수 있도록 최소 지형인지계수를 원과 격자로 설정하여 처리하는 기법과 이들을 혼용한 기법의 알고리즘을 토대로 선형성 지형요소에 대한 일반화 프로그램을 개발하여 성과를 도출하였다. 또한 최소 지형인지 계수를 축척별로 매개변수화 하여 개발된 프로그램에 적용하고 수작업에 의해 제작된 지도와 비교하였으며, 각 알고리즘 별로 최소 지형인지계수의 선택에 따른 효율성을 판단하기 위하여 일반화 처리 결과의 데이타 용량을 분석하였다.