Abstract
Recently in the field of GIS(Geographic Information System), data integration from various sources has become an important topic in order to use spatial data effectively. In general, the integration of spatial data is accomplished by navigating corresponding space object and combining the information interacting with each object. But it is very difficult to navigate an object which has correspondence with one in another dataset. Many matching methods have been studied for navigating spatial object. The purpose of this paper is development of method for searching correspondent spatial object considering local position error which is remained even after coordinate transform ation when two different building data sets integrated. To achieve this goal, we performed coordinate transformation and overlapped two data sets and generated blocks which have similar position error. We matched building objects within each block using similarity and ICP algorithm. Finally, we tested this method in the aspect of applicability.
최근 GIS 분야에서 공간 정보를 효과적으로 사용하기 위하여 다양한 원천 자료를 통합하는 것이 중요한 화두로 대두되고 있다. 일반적으로 공간 정보의 통합은 대응 공간 객체를 탐색하고 각 객체와 연동되어 있는 정보를 결합함으로써 수행된다. 하지만 어떤 공간 객체에 대응되는 다른 공간 객체를 탐색하는 것은 매우 어려운 문제로, 서로 다른 공간 객체를 탐색하기 위한 매칭 방법이 많이 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 서로 다른 건물 데이터 셋의 통합 과정에서 좌표 변환 이후에도 잔존하는 국지적 위치 오차를 고려하여 대응 공간 객체를 탐색할 수 있는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해 두 지도를 좌표 변환하고 중첩 및 위치 오차가 유사한 단위 구역을 생성한 후, 위치 오차가 유사한 단위 구역 내의 건물들을 매칭하기 위하여 유사도와 ICP(iterative closest point) 알고리즘을 이용하였다. 그리고 이러한 제안된 방법의 활용 가능성을 실험을 통하여 알아보았다.
