Douglas-Peucker 단순화 및 빈 분류에 기반한 GIS 벡터 맵 데이터 압축

Abstract

현대에는 과거에 비해 GIS(geographic information system)의 플랫폼과 컴퓨팅 환경의 변화로 인해 GIS에 사용되는 데이터도 더 높은 정밀도와 다양한 정보를 담게 되었다. 특히 최근 GIS의 사용자가 국가, 기업과 같은 거대 집단에서 개인으로까지 확대되면서 사용 범위 또한 더 많은 분야에서 넓은 범위에 걸쳐 사용되고 있다. 이런 현상에 따라 GIS에 사용되는 맵이 표현하는 정보가 질적, 양적인 수준이 올라가면서 자연스레 GIS 맵 데이터의 용량 역시 방대해졌으며, 서비스의 실시간성이 요구되는 최근 GIS에서 대용량의 데이터로 인한 문제의 해결에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 단순화 기법과 빈 분류 기반의 벡터 맵 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈 분류 기반 벡터 맵 데이터 압축 기법을 수행하기에 앞서 임계값을 설정하여 Douglas-Peucker 단순화 기법으로 레이어 내에 포함된 오브젝트의 좌표점을 제거하는 방법으로 오브젝트의 형상을 단순화를 수행한다. 빈 분류 기반 벡터 맵 데이터 압축 기법은 벡터 맵의 형상에 변화를 주지 않고 압축을 수행하는 기법으로 CB(category bin)와 DB(direction bin) 그리고 AB(accuracy bin)로 정의되는 빈(bin)을 통해 압축 대상이 되는 데이터의 용량을 줄이는 기법이다. 제안한 Douglas-Peucker 단순화 알고리즘과 빈 분류 기반의 압축 기법을 동시에 사용한 기법은 실험을 통해 압축 성능을 확인한 결과로 제안 기법이 기존의 압축 기법보다 우수한 압축 성능을 가지는 것을 확인하였다.