Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography Vol. 32, No. 5, 459-467, 2014
http://dx.doi.org/10.7848/ksgpc.2014.32.5.459
수치지도와 도로명주소지도의 통합 활용을 위한 건물 매칭 분석과 신규 건물 갱신
Building Matching Analysis and New Building Update for the Integrated Use of the Digital Map and the Road Name Address Map
염준호1)· 허 용2)· 이재빈3) Yeom, Jun Ho ^ Huh, Yong ^ Lee, Jeabin
Abstract
The importance of fusion and association using established spatial information has increased gradually with the production and supply of various spatial data by public institutions. The generation of necessary spatial information without field investigation and additional surveying can reduce time, labor, and financial costs.
However, the study of the integration of the newly introduced road name address map with the digital map is very insufficient. Even though the use of the road name address map is encouraged for public works related to spatial information, the digital map is still widely used because it is the national basic map. Therefore, in this study, building matching and update were performed to associate the digital map with the road name address map. After geometric calibration using the block-based ICP (Iterative Closest Point) method, multi- scale corresponding pair searching with hierarchical clustering was applied to detect the multi-type match. The accuracy assessment showed that the proposed method is more than 95% accurate and the matched building layer of the two maps is useful for the integrated application and fusion. In addition, the use of the road name address map, which carries the latest and most frequently renewed data, enables cost-effective updating of new buildings.
Keywords : Integration of Spatial Information, Digital Map, Road Name Address Map, Building Object Update, Multi-scale Corresponding Pair
초 록
최근 공공기관에서 다양한 공간 정보를 제작하고 보급함에 따라 정부기관 및 지자체 등의 구축된 공간정보를 융 합하고 연계하는 일의 중요성이 점점 증대되고 있다. 현지 조사와 별도의 측량 작업 없이 필요한 공간정보를 융합 을 통해 생성할 경우 시간과 노동 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 예산의 이중 집행을 근본적으로 막
을 수 있다. 그러나 새롭게 도입된 안전행정부의 도로명주소지도와 기존의 국가 기본도인 국토지리정보원의 수치지
도2.0의 통합과 연계에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 실제 공공기관의 공간정보 관련 업무에 도로명주소지도 를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 수치지도2.0과 도로명주소지도의 통합과 연계를 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실시하고 신규 건물을 갱신하였다. 가구계 기반의 ICP(Iterative Closest Point) 기하보정을 통해 두 지도의 건물에 대한 기하학적 차이를 보정하고 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 다대다 매칭을 수행하였다. 제안된 매칭 기법의 정확도 평가 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 보였으며 매칭 된 두 지도 데이터의 건물 레이어에 대한 통합
적인 활용과 융합이 가능함을 확인하였다. 또한 최신성이 높고 갱신주기가 짧은 도로명주소지도를 이용하여 수치
지도의 신규건물을 갱신함으로써 융합된 공간정보를 생성하고 비용 절감 효과를 거둘 수 있음을 확인하였다.
핵심어 : 공간정보 융합, 수치지도, 도로명주소지도, 건물 갱신, 다중 대응 객체
459 ISSN 1598-4850(Print) ISSN 2288-260X(Online) Original article
Received 2014. 09. 30, Revised 2014. 10. 14, Accepted 2014. 10. 29
1) Member, Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University (E-mail: [email protected]) 2) Member, Spatial Information Research Institute, Korea Cadastral Survey Corporation (E-mail: [email protected]) 3) Corresponding Author, Member, Department of Civil Engineering, Mokpo National University (E-mail: [email protected])
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Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 32, No. 5, 459-467, 2014
460
1. 서 론
최근 공공기관은 물론 민간에서도 다양한 공간 정보를 제 작하고 보급함에 따라 공간정보의 융합과 상호 운용의 중 요성이 커지고 있다. 우리나라는 1995년부터 국토 공간정보 를 디지털화 하는 NGIS(National Geographic Information System) 사업에 착수하였으며 2010년부터는 4차 사업을 진 행하고 있다. NGIS 사업을 통해 정부기관 및 지자체 등에서 다양한 공간정보를 구축하였으며 이렇게 구축된 공간정보를 바탕으로 필요한 공간정보를 생성할 경우 비용 절감 효과를 거둘 수 있다. 이러한 이유로 그 동안 여러 시스템에 분산적 으로 구축되어 있던 건물정보를 연계하기 위한 다양한 연구 가 진행되었다. 해당 연구들은 건축물 정보의 기본인 건축 물대장이 속한 인터넷 건축행정정보시스템과 수치지도 관 리시스템, 한국토지정보시스템, 등기나 부동산 관련 시스템, 도로명주소 관리시스템과 같은 다른 건물관련 공간 정보 관 리 시스템을 연계하기 방법을 제시하였다(Kang et al., 2006;
Ministry of Construction Transportation, 2004; Kim et al., 2008; Kim et al., 2010). 그러나 대표적인 공공분야 공간정보 인 국토지리정보원의 수치지도2.0과 안전행정부의 도로명주 소지도의 통합과 연계에 대한 연구는 부족한 실정이다. Bang et al.(2012)은 수치지도와 도로명주소 연계 체계 연계를 위 하여 매칭 및 속성 융합 방안을 제안하였으나 도로 레이어를 중심으로만 연구를 진행하였다. Moon et al.(2012)은 수치지 도와 도로명주소지도의 매칭과 속성정보 생성을 연구하였으 나 최소경계사각형 기반의 중첩 면적 분석만을 수행하여 두 지도의 기하학적 차이에 따른 오차가 발생할 수 있다.
한편 2011년 7월부터 도로명주소 체계가 시행됨에 따라 모 든 공공업무는 물론 민간에서도 점차 기존의 지번 주소 체 계 대신 도로명주소를 사용하고 있다. 도로명주소 체계는 해 당 지점으로 통하는 도로의 이름과 번호, 건물번호 등에 의 하여 위치 표현이 이루어지므로 기존의 법정동 단위 지번 방 식에 비하여 업무 효율성 향상, 직관적 위치표현 강화, 길차 지 비용 절감 등의 효과를 얻을 수 있다(Ministry of Security and Public Administration, 2014). 공공업무에 도로명주소 를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 공간정보 관련 공 공업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있으며 수 치지도는 도로명주소 관련 정보를 포함하고 있지 않다는 문 제점이 있다. 실제로 중앙부처 및 지자체에서 수행하는 총 8 개 분야 300여종의 공공업무에서 수치지도를 활용하고 있다 (National Geographic Information Institute, 2011). 따라서 실제 업무를 수행할 때에는 도로명주소 값을 입·출력하기 위
해서 별도로 제작된 매칭테이블을 이용하여 기존의 지번주 소와 도로명주소간의 변환 과정이 필요하다. 이는 비용과 시 간 등 업무상 효율성 저하를 초래할 뿐 아니라 국가기본도로 서의 수치지도 활용목적에도 어긋나며 도로명주소 체계의 확산 및 정착을 위한 국가 정책 기조에도 방해요소가 될 수 있다(Bang et al., 2012).
따라서 수치지도와 도로명주소지도의 체계 연동을 위한 지도 융합 및 두 이종 데이터간의 융합 가능성 검토가 필요하 다. 이에 본 연구에서는 수치지형도2.0과 도로명주소지도의 통합 활용을 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실 시하고 신규 건물을 갱신하였다. 두 이종 지도 데이터간의 융 합 가능성 검토를 위하여 일부 지역의 데이터가 아닌 서울시 은평구 전체 건물 레이어에 대한 자동화된 매칭을 수행하고 건물 중첩 비율 분석을 통해 매칭 정확도를 분석하였다. 또한 최신성이 높은 도로명주소지도를 이용하여 수치지도의 신규 건물을 갱신함으로써 구축된 공간 정보를 바탕으로 필요한 공간정보를 효과적으로 생성하였다.
본 연구의 전체적인 흐름은 Fig. 1과 같다. 수치지도 2.0과 도로명주소지도의 도로 레이어를 이용하여 도로로 둘러싸 인 가구계(block)를 각각 추출하였다. 추출된 가구계에 대하 여 중첩 면적이 가장 높은 매칭쌍을 탐색한 후 해당 가구계에 위치한 건물들에 대하여 ICP(Iterative Closest Point) 알고리 즘 기반의 위치보정을 수행하였다. 기하학적 오차가 보정된 두 건물 레이어에 Huh et al.(2014)이 제안한 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 1:1, 1:N, M:N 대응쌍을 탐색하고 대응 건물 객체의 중첩 면적 유사도 를 계산하였다. 계산된 유사도 값의 Otsu 임계화 기법을 적용 하여 매칭된 건물을 정매칭(기존 건물)과 비매칭(신규 건물) 으로 분류하였다. 최종적으로 두 지도 건물 레이어의 매칭 정
Fig. 1. Flow chart
Building Matching Analysis and New Building Update for the Integrated Use of the Digital Map and the Road Name Address Map
461 확도를 분석하였으며 매칭 되지 않은 신규 건물을 갱신하여
수치지도와 도로명주소지도의 체계 연동을 위한 지도 융합 가능성을 검토하였다.
2. 수치지도와 도로명주소지도의 매칭
2.1 가구계 추출 및 건물 레이어 위치 보정
수치지도와 도로명주소지도는 기준 좌표계와 사용되는 타원체가 다를 뿐만 아니라 관리기관과 갱신 방식이 상이하 다(Table 1). 따라서 건물 레이어의 기하학적 위치 오차가 존 재하며 이를 보정해야만 두 이종 데이터의 통합적인 활용이 가능하다. 그러나 실험 지역 전체를 대상으로 전역적인 기하 보정을 수행할 경우 일괄적으로 변환을 수행하기 때문에 지 역적인 왜곡이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 는 도로로 둘러싸인 가구계를 지도별로 추출하고 건물 매칭 의 기본 단위로 이용하였다. 가구계는 실험 지역 전체를 포함 하는 폴리곤에 대하여 도로 레이어의 여집합으로 표현된다.
두 지도에서 추출된 M:N의 가구계에 대하여 대응되는 중첩 면적이 가장 큰 가구계 쌍을 선정하고 기하학적 보정을 위해 ICP 알고리즘을 적용하였다.
대응 가구계 뿐만 아니라 가구계 내에 위치한 각 지도의 건물 레이어를 대상으로 ICP 알고리즘을 적용하여 기하학 적 불일치를 보정하였다. ICP 알고리즘은 두 벡터 데이터의 기하학적 차이가 최소화 되도록 변환하는 알고리즘으로 2 차원 또는 3차원의 데이터의 등록(registration)에 자주 사 용된다. 대상 포인트 데이터(
∥
∥
min
∩
×
∩
log
min
)를 기준 포인트 데이터(
∥
∥
min
∩×
∩
logmin
)로
변환 할 때, Eq. (1)의 목적함수를 최소화 하는 대상 포인트 데이터의 회전(rotation), 이동(translation) 변환을 계산한다 (Besl and Mckay, 1992; Chen and Medioni, 1992). 일반적 으로 대상 포인트와 가장 가까운 기준 포인트를 대응관계에 있다고 보며 이에 대한 회전 및 이동 변환을 초기값으로 설 정한다. 반복적으로 대응 포인트와 변환량을 탐색함으로써 두 데이터의 유클리드 거리가 최소화 되는 변환량을 계산한 다. Eq. (1)에서 N은 포인트 데이터 수,
∥
∥
min
∩×
∩
logmin
은 회전 행렬, T는 이동 벡터를 의미하며
∥
∥
min
∩×
∩
logmin
와
∥
∥
min
∩
×
∩
log
min
는 각각 기준 및 대상 포인트 데 이터의 좌표이다.
∥
∥
min
∩×
∩
logmin
(1)
where N: Number of point data,
∥
∥
min
∩×
∩
logmin
: Rotation matrix, T:
Translation vector,
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
,
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
: i-th point coordinate of base and target data.
2.2 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 매칭 된 폴리곤 객체
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
와
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
가 주어졌을 경우 가장 일반 적인 유사도는 중복면적비로 측정될 수 있다. 하지만 이 유 사도는 1:1 대응 관계에는 적합하지만 1:N이나 M:N 대응 관 계에는 적합하지 않다. 또한 면적비를 이용하기 때문에 상 대적으로 면적이 작은 객체들의 경우 매칭을 수행할 공간정 보의 위치 오차에 의하여 유사도가 크게 영향을 받을 수 있 다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Huh et al.(2014)이 제안한 M:N 객체 매칭을 위한 탐색 기법을 이용 하였다. Eq. (2)를 통해 폴리곤
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
와
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
의 가능한 대응 조합에 대한 유사도를 계산하게 되며 이를 가중치 행렬로 나타낸다 (Fig. 2 (b)).
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
(2)
where
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
: Weight matrix,
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
: i-th polygon of a,
∥ ∥
min
∩
×∩
logmin
: j-th polygon of b.
Digital Map 2.0 Road Name Address Map
Ellipsoid
GRS80 Semi-major axis:
6,378,137.000000 m Ellipicty:
1/298.2572221010
Bessel 1841 Semi-major axis:
6,377,397.1550 m Ellipicty:
1/299.1528128
Datum ITRF 2000 UTM-K
Projection TM TM
Main Layer
Building, Road, Facility, River, Contour, Administration Boundary, etc.
Building, Road, Entrance, etc.
Management
Agency National Geographic Information Institute
Ministry of Security and Public
Administration
Updating Method
Aerial photo and geographical survey based periodic revision
(biyearly revision)
Si-Gun-Gu address designation task
based real time revision (monthly revision) Table 1. The difference of digital map 2.0 and road name
address map
