4.4 항로 센터라인 추출 모델링
4.4.2 들로네 삼각분할 알고리즘
(a) Before filterling Class 1 (b) Before filterling Class 2
(c) After filterling Class 1 (d) After filterling Class 2
Fig. 4.19 Result of Delaunay triangulation
Fig. 4.20의 생성된 삼각형의 속성값 1은 한 개의 삼각형을 이웃한 곳을 의 미하며, 2의 속성값은 두 개의 삼각형을 이웃한 삼각형, 3의 속성값은 세 개 의 삼각형을 이웃한 삼각형을 나타낸다. 각 삼각형에 속성값을 입력하면 이 웃한 삼각형의 개수에 따라 분류되며 이를 기준으로 센터라인과 네트워크 생성에 필요한 노드를 생성 할 수 있다. 삼각형의 분류 속성값 입력 후 항로 센터라인을 추출하기 위한 과정은 Fig. 4.21과 같다.
Fig. 4.20 Inserting the attributed values according to the number of neighboring triangles
Fig. 4.21은 개별 삼각형별로 속성값 1, 2, 3을 입력한 후 센터라인을 생성 하기 위한 노드, 커브, 세그먼트를 생성하는 과정을 설명한다. 생성된 삼각형 은 면의 형태를 이루고 있는데, 이를 선으로 개별 분할하고 백분율 기준 50%
의 포인트를 형성하면 커브를 구성하는 중심점 ⋯ 와 가장자 리를 중심점 ⋯ 이 모두 생성된다. 여기서, 가장자리의 중 심점 ⋯ 을 모두 제거한다. 노드 ⋯ 을 생 성하기 위한 방법은 분류 속성값 1, 3의 값을 갖는 삼각형에서 생성된다. 분 류 속성값 1의 삼각형에서 시작되는 선의 중심선을 노드로 생성하며, 분류 속 성값 3의 삼각형의 중앙값을 계산한다. 즉, 커브와 커브를 연결하는 세그먼트 를 생성하고, 노드와 노드를 연결하는 세그먼트를 모두 생성하면 본 연구에서 기존 항로의 센터라인과 비교할 수 있는 새로운 항로의 센터라인이 생성된다.
Fig. 4.21 Organization of the nodes, curves, and segments to create the centerlines
Fig. 4.22는 최종적으로 생성된 Class 1의 센터라인을 추출한 결과를 나타 내며, Fig. 4.23은 최종적으로 생성된 Class 2의 센터라인 추출 결과를 나타낸 다. 녹색으로 연결된 선은 생성된 항로의 중심을 나타내는 센터라인이며 Class 1과 Class 2의 결과 선박의 크기에 따른 항행 패턴은 확연히 다른 모 습을 보이고 있다.
새롭게 생성된 센터라인은 기존 항로의 센터라인과 비교 검증하는 것에 사용되며, 기존 항로에서 센터라인 추출은 항로의 폭의 중심을 연결한 선을 의미한다.
Fig. 4.22 Centerline of Class 1 created through connecting nodes and curves
Fig. 4.23 Centerline of Class 2 created through connecting nodes and curves 새롭게 생성된 항로의 센터라인은 실제 선박이 항행한 패턴과 유사한 곡
따라 직선으로 나타난다. 기존 항로 센터라인은 모든 선박이 이용되는 항로 이므로 Class를 구분할 필요가 없다.
Fig. 4.23은 인천에 입출항하는 기존 항로인 서수도, 동수도, 제1항로의 센 터라인을 추출한 결과이다. 이 항로는 인천 항계를 중심으로 나뉘어져 있으 며, 항계 내에는 많은 항로가 존재하나 거리가 매우 짧거나 직선에 가까워 센터라인 비교 의미가 없는 관계로 추출하지 않았다.
Fig. 4.24 Centerline extraction of original route