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KR20010056264A - Method of calculating optimum path in link oriented - Google Patents

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KR20010056264A
KR20010056264A KR1019990057651A KR19990057651A KR20010056264A KR 20010056264 A KR20010056264 A KR 20010056264A KR 1019990057651 A KR1019990057651 A KR 1019990057651A KR 19990057651 A KR19990057651 A KR 19990057651A KR 20010056264 A KR20010056264 A KR 20010056264A
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node
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optimal path
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calculating
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최종엽
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이계철
한국전기통신공사
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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야1. TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION

본 발명은 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.The present invention relates to a method for calculating a link center optimal path and a computer readable recording medium having recorded thereon a program for realizing the method.

2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제2. The technical problem to be solved by the invention

본 발명은, 지리정보시스템(GIS)에서 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려해 노드중심 경로연산 방식과 달리 링크중심 연산방식을 적용함으로써, 연산량과 데이터 크기를 최소화하여 최적화된 메타 데이터의 구축을 통해 최적의 경로를 산출하기 위한 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.The present invention is optimized by constructing optimized metadata by minimizing the amount of computation and data size by applying the link-centric operation method unlike the node-centric path operation method in consideration of the reality of the geographic information system data in the geographic information system (GIS). To provide a method for calculating a link center optimal path for calculating a path of a computer and a computer readable recording medium storing a program for realizing the method.

3. 발명의 해결방법의 요지3. Summary of Solution to Invention

본 발명은, 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 방법에 있어서, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분하는 제 1 단계; 상기 링크를 구성하는 개별적인 노드와 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 경로산출을 위한 메타 데이터의 사이즈를 최소화하는 제 2 단계; 및 사이즈가 최소화된 상기 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 자동으로 찾아 최적의 경로를 산출하는 제 3 단계를 포함함.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for calculating an optimal path in a geographic information system, comprising: a first step of distinguishing among roads among nodes linking a node and a next node to move from a node to a next node; A second step of minimizing the size of meta data for path calculation by assigning a common key to each node and a vertex of the link; And a third step of automatically finding a next connection link through an endpoint constituting the link based on the metadata whose size is minimized to calculate an optimal path.

4. 발명의 중요한 용도4. Important uses of the invention

본 발명은 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 등에 이용됨.The present invention is used to calculate the optimal path in geographic information system.

Description

링크중심의 최적경로 산출방법{Method of calculating optimum path in link oriented}Method of calculating optimum path in link oriented}

본 발명은 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)에서 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려해 노드중심 경로연산 방식과 달리 링크중심 연산방식을 적용함으로써, 연산량과 데이터 크기를 최소화하여 최적화된 메타 데이터의 구축을 통해 최적의 경로를 산출할 수 있는 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.According to the present invention, unlike the node-based path calculation method, the link-based operation method is applied in consideration of the reality of the geographic information system data in the geographic information system (GIS), thereby minimizing the amount of computation and the data size and constructing optimized metadata. The present invention relates to a method for calculating an optimal path at a link center capable of calculating an optimal path through a computer, and a computer readable recording medium storing a program for realizing the method.

도 1a 및 1b에 도시된 바와 같이, 종래의 최적(최단) 경로 산출 알고리즘은 각각의 노드 중심으로 이루어졌다. 이러한 노드들을 중심으로 일정한 지점에서 임의의 지점으로 이동하기 위하여, 우선적으로 이웃 지점들로 이동이 가능한지 여부를 판단하여야 한다.As shown in Figs. 1A and 1B, the conventional optimal (shortest) path computation algorithm is centered at each node. In order to move from a certain point to an arbitrary point around these nodes, it is necessary to first determine whether it is possible to move to neighboring points.

여기서, "1"은 노드, "2"는 노드와 노드를 연결한 링크, "3"은 노드A를 중심으로 연결 가능한 노드에 대해 양방향으로 연결한 링크, 그리고 "4"는 B, C, D, E노드간에 연결 가능한 양방향의 링크를 각각 나타낸다.Here, "1" is a node, "2" is a link connecting a node and a node, "3" is a bidirectional link to a node that can be connected around Node A, and "4" is B, C, and D. , E-nodes show bidirectional links that can be connected between nodes.

여기에서는, 노드를 이용한 일반적인 최적 노선 산출의 가장 첫 단계를 나타낸다. 이는 무작위로 축출되어 있는 노드들에 링크를 생성하기 위한 과정을 보여준다. 그리고, 임의의 지점에서 나머지 점들에 이를 수 있는 링크가 여러 가지 있음을 보여준다.Here, the first stage of general optimal route calculation using a node is shown. This shows the process for creating links to randomly evicted nodes. And, it shows that there are several links that can reach the rest of the points at any point.

도 2 는 도 1a 및 1b에서 결정되어진 링크 연산하기 위하여 컴퓨터 메모리상에 링크드 리스트를 구현하는 모습을 보여준다.FIG. 2 shows the implementation of a linked list on computer memory for the link operation determined in FIGS. 1A and 1B.

도 2에 도시된 바와 같이, 원하지 않는 노드로 이동하지 않기 위해서는 추가적인 데이터와 링크를 생성하기 위한 연산과정이 필요하다. 또한, 데이터량이 클수록 이 연산과정에 소요되는 시간량은 증가한다.As shown in FIG. 2, in order not to move to an unwanted node, an operation process for generating additional data and a link is required. Also, as the amount of data increases, the amount of time required for this operation increases.

도 3 은 상기 도 1a 및 1b, 그리고 도 2에 의해 결정된 것을 이용하여 최적 경로를 찾는 나머지 과정들을 설명한 것이다. 이 과정에서, 노드로 구축된 링크가 도로상의 위치를 제대로 나타내지 못하기 때문에 별도의 데이터나 이 노드 키(Key)를 참조하여 한 노드에서 다른 노드에 이르는 경로상의 정점(Vertex)들을 모두 가져와야 한다. 이것은 노드가 기본키(Primary Key)로서 부적합함을 나타낸다.FIG. 3 illustrates the remaining processes of finding an optimal path using the ones determined by FIGS. 1A and 1B and FIG. 2. In this process, since the link constructed as a node does not properly represent the position on the road, it is necessary to refer to separate data or this node key to get all vertices of the path from one node to another node. This indicates that the node is not suitable as a primary key.

도 3에 도시된 바와 같이. 각 노드간의 연결여부를 일정한 데이터 테이블로 구성하고, 이를 통해 행렬연산을 수행한다. 그러나, 이 연산에 있어서 데이터의 크기가 커지면, 그 연산이 제곱에 비례하여 기하 급수적으로 증가한다. 또한, 메모리의 요구량도 이에 비례하여 증가한다. 이는 지리정보체계와 같이 비정형적인 대용량의 데이터를 사용하는 곳에는 적합하지 않음을 뜻한다.As shown in FIG. 3. The connection between each node is composed of a certain data table, and matrix operation is performed through this. However, as the size of data increases in this operation, the operation increases exponentially in proportion to the square. In addition, the required amount of memory also increases proportionally. This means that it is not suitable for places that use atypical large data such as geographic information system.

도 4는 일단 구축된 간선을 따라서 이제 B지점에서 갈 수 있는 여러 경로 C, D, E중에서 C가 선택됨을 나타낸다. 특히, 링크방식의 경우 링크가 선택되면 다음 연결 링크가 자동 결정되나, 노드의 경우 매번 특정 노드에 연결된 개별 노드들을 통해 연결 지점을 선별해야 한다.Figure 4 shows that C is selected from among several paths C, D, and E that can now go from point B along the trunk once constructed. In particular, in the link method, when a link is selected, the next connection link is automatically determined, but in the case of a node, a connection point must be selected through individual nodes connected to a specific node each time.

일반적으로, 널리 사용되고 있는 최적 경로 산출 알고리즘은 노드를 중심으로 산출되는데, 데이터의 양이 커짐에 따라 연산 시간이 급격히 증가하는 문제가 발생한다. 그래서, 기하학적 요소나 사용 목적에 따라 여러 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히, 지리정보체계 분야의 경우에, 그 데이터의 용량이 매우 클 뿐만아니라, 데이터의 구조가 비선형적 요소를 많이 지님으로 인하여 데이터 추상화에 많은 어려움이 있고, 실세계의 지형 지물을 표현함에 있어 정확도가 떨어지고 현실적인 제약이 따른다.In general, an optimal path calculation algorithm widely used is calculated based on a node. As the amount of data increases, a computational time increases rapidly. Therefore, various algorithms are being developed according to geometric elements and purpose of use. Especially in the case of geographic information systems, the data is very large and the structure of the data has many nonlinear elements, which makes it difficult to abstract the data. Falls and comes with realistic constraints.

이상에서와 같은 종래의 노드중심 알고리즘들은 지리정보체계의 응용이 아닌 수학의 그래프 이론을 토대로 생성되어 1차원적인 점에서 출발을 한다. 그러나, 지리정보체계분야에 이를 응용하기 위해서는 다른 각도의 수학적 모델링이 필요하다.Conventional node-centric algorithms are generated based on the graph theory of mathematics rather than the application of geographic information systems, and start from a one-dimensional point. However, in order to apply it in the field of geographic information systems, mathematical modeling from different angles is required.

그런데, 지리정보체계에서는 기본적으로 위치를 나타내는 노드 데이터 뿐만아니라, 두 노드간을 연결한 하나의 링크 모델에 따라 위상관계를 결정할 수 있는데, 단위 2점을 최소 링크라고 가정하면 이는 2차원의 수학적 모델인 링크를 충실히 따른다.By the way, in geospatial information system, the topological relationship can be determined not only by the node data indicating the position but also by one link model connecting two nodes. Assuming two units as minimum link, this is a two-dimensional mathematical model. Follow the links faithfully.

따라서, 이러한 링크를 가장 기본 단위체로 보고 경보산출 문제에 접근함으로써, 효과적인 데이터 추상화와 링크중심의 알고리즘을 통하여 기존 방식의 문제점을 좀더 효과적으로 개선하고, 지리정보체계 도로 데이터 구축시의 비용 절감 효과를 유발함과 동시에 고속의 연산 알고리즘을 가능하도록 하는 방안이 필수적으로 요구된다.Therefore, by seeing these links as the most basic unit and approaching the alarm calculation problem, through the effective data abstraction and link-oriented algorithms, the problems of the existing methods are improved more effectively, and the cost reduction in constructing the road information data of the GIS system is induced. At the same time, a method for enabling a high speed algorithm is required.

상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 지리정보시스템(GIS)에서 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려해 노드중심 경로연산 방식과 달리 링크중심 연산방식을 적용함으로써, 연산량과 데이터 크기를 최소화하여 최적화된 메타 데이터의 구축을 통해 최적의 경로를 산출하기 위한 링크중심의 최적경로 산출방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.In order to solve the problems described above, the present invention, in consideration of the reality of geographic information system data in a geographic information system (GIS) by applying a link-centric operation method unlike the node-based path operation method, the amount of calculation and data size It is an object of the present invention to provide a link-centered optimal path calculation method for calculating an optimal path through the construction of optimized metadata by minimizing the optimized data, and a computer-readable recording medium recording a program for realizing the method.

도 1a 및 1b 는 종래의 노드중심 경로산출 방법을 나타낸 설명도.1A and 1B are explanatory diagrams showing a conventional node-centric path calculation method.

도 2 내지 도 4 는 종래의 노드중심 경로산출 방법의 문제점을 나타낸 설명도.2 to 4 are explanatory diagrams showing problems of the conventional node-centric path calculation method.

도 5 는 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도.5 is an exemplary configuration diagram of a hardware system to which the present invention is applied.

도 6 은 본 발명의 실시예에 따른 위상구조와 객체구조의 특징을 이용한 최적경로 산출방법에 대한 일실시예 설명도.6 is an exemplary explanatory diagram of a method for calculating an optimal path using the characteristics of a topological structure and an object structure according to an embodiment of the present invention.

도 7 은 본 발명에 이용되는 노드중심 경로산출 알고리즘을 위한 기본적인 노드와 링크 구성도.7 is a basic node and link configuration diagram for a node-centric path calculation algorithm used in the present invention.

도 8 은 본 발명에 따른 최적경로 산출방법중 노드중심 경로산출 알고리즘 상에서 메모리에 필요한 메타 데이터 구축과정에 대한 일실시예 설명도.8 is a diagram illustrating an embodiment of a metadata construction process required for a memory in a node-centric path calculation algorithm in an optimal path calculation method according to the present invention;

도 9 는 본 발명에 따른 링크중심 최적경로 산출방법에 대한 일실시예 설명도.9 is a diagram illustrating an embodiment of a method for calculating a link center optimal path according to the present invention;

도 10 은 본 발명의 실시예에 따른 링크중심 최적경로 산출방법과 노드중심 경로산출 최적경로 산출방법간의 차이점을 나타낸 비교 설명도.10 is a comparative explanatory diagram showing a difference between a link center optimal path calculating method and a node center path calculating optimal path calculating method according to an embodiment of the present invention;

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for the main parts of the drawings

11 : 중앙처리장치(CPU) 12 : 주기억장치11: central processing unit (CPU) 12: main memory

13 : 보조기억장치 14 : 출력장치13: auxiliary memory device 14: output device

15 : 입력장치 16 : 레지스터(Register)15: input device 16: register

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 지리정보시스템에서의 최적경로 산출 방법에 있어서, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분하는 제 1 단계; 상기 링크를 구성하는 개별적인 노드와 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 경로산출을 위한 메타 데이터의 사이즈를 최소화하는 제 2 단계; 및 사이즈가 최소화된 상기 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 자동으로 찾아 최적의 경로를 산출하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention relates to a method for calculating an optimal path in a geographic information system, wherein a node corresponds to a road among the links connecting the node and the next node to move from one node to the next. A first step of dividing; A second step of minimizing the size of meta data for path calculation by assigning a common key to each node and a vertex of the link; And a third step of automatically finding a next connection link through an endpoint constituting the link based on the minimized size of the metadata and calculating an optimal path.

그리고, 본 발명은 프로세서를 구비한 지리정보시스템에, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분하는 기능; 상기 링크를 구성하는 개별적인 노드와 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 경로산출을 위한 메타 데이터의 사이즈를 최소화하는 기능; 및 사이즈가 최소화된 상기 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 자동으로 찾아 최적의 경로를 산출하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.In addition, the present invention provides a geographic information system having a processor, comprising: a function for distinguishing among roads among nodes linking a node and a next node to move from a node to a next node; Providing a common key to individual nodes and vertices constituting the link to minimize the size of meta data for path computation; And a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing a function of automatically finding the next link and calculating an optimal path through an end point constituting the link based on the metadata whose size is minimized. .

본 발명은 지리정보체계 데이터베이스(DB)의 특성을 충분히 활용하여 최적경로 산출을 위해 요구되는 데이터 크기와 연산시간을 최소화하고자 한다.The present invention aims to minimize the data size and computation time required for the calculation of the optimal path by fully utilizing the characteristics of the geographic database system (DB).

이를 위해, 본 발명은 데이터 추상화와 링크중심의 경로산출 방식을 제공함으로써, 기존의 노드중심 방식의 문제점을 개선하고, 지리정보체계의 도로 데이터 구축시의 비용 절감 효과를 유발함과 동시에 고속의 연산 알고리즘을 가능하도록 한다. 이러한 알고리즘의 개선을 통한 비용경감 효과는 특히 빠른 결과를 도출하고자 하는 각종 어플리케이션 분야에 응용하기 적합하며, 특히 이러한 부분들을 독립적인 모듈 형태로 제공하고 있기 때문에 타 어플리케이션에 접목시키기 용이한 편이성을 제공할 수 있다.To this end, the present invention provides a data abstraction and link-centric path calculation method, which improves the problems of the existing node-centric method, induces a cost reduction effect when constructing road data of a geographic information system, and at the same time, provides fast operation. Enable the algorithm. The cost reduction effect through the improvement of these algorithms is particularly suitable for various application fields that want to produce fast results. Especially, since these parts are provided in the form of independent modules, they can be easily combined with other applications. Can be.

이처럼, 본 발명은 최적 경로를 산출하기 위한 고전적 노드중심 알고리즘을 지리정보체계 도로 DB의 특성을 활용하여 개선하고자 하는 것으로, 링크중심 알고리즘을 통해 최적경로 산출에 많은 시간 절감 효과를 가져올 수 있다.As described above, the present invention is to improve the classical node-centric algorithm for calculating the optimal path by using the characteristics of the geographic information system road DB, it can bring a lot of time saving effect in calculating the optimal path through the link-centric algorithm.

고전적인 알고리즘이 데이터의 추상화와 수학적 모델링을 통하여 이루어지는데, 이 추상화에 따라 완전히 상이한 결과와 수행 시간을 초래한다. 또한, 지리정보체계 데이터를 기반으로 고전적 기법을 적용하여 최적경로 산출을 할 경우에, 추가적인 정보를 구축해야 하는 문제로 인해 많은 시간과 비용의 낭비를 초래한다.Classical algorithms work through abstraction and mathematical modeling of data, which results in completely different results and execution times. In addition, when calculating the optimal path by applying classical techniques based on geographic information system data, it is a waste of a lot of time and money due to the problem of having to build additional information.

일반적으로, 각 알고리즘이 노드(지점)를 연결하는 링크를 구하는 문제에서 출발하며, 지리정보체계 도로 DB에서는 링크가 반드시 실존하는 도로를 의미해야 한다.In general, each algorithm starts from the problem of finding a link connecting nodes (points), and in the GIS road DB, the link must mean a road that exists.

본 발명은 이러한 문제들에 대하여, 1차원적인 노드를 사용하지 않고, 2차원의 링크를 이용하였으며, 지리정보체계 DB의 특징들을 이용하여 효과적인 대안을 제시하고, 이를 프로그램으로 구현하고자 한다. 이로써, 본 발명은 방대한 양의 지리정보체계 DB를 기반으로 최적경로 산출 기능을 수행시 경로를 추출하기 위해 데이터의 추상화와 링크중심으로 경로산출을 위한 메터 데이터의 양을 최소화하는데 이용될 수 있다.The present invention addresses these problems by using a two-dimensional link without using a one-dimensional node, and proposes an effective alternative using the features of the geographic information system DB, and implements it as a program. Thus, the present invention can be used to minimize the amount of meter data for path calculation to the abstraction and link center of data in order to extract the path when performing the optimal path calculation function based on a large amount of geographic information system DB.

상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.The above objects, features and advantages will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 5 는 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도로서, 일반 컴퓨터나 중대형 메인프레임의 기본적인 하드웨어 구성을 나타낸다.5 is an exemplary configuration diagram of a hardware system to which the present invention is applied and shows a basic hardware configuration of a general computer or a medium-large mainframe.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템은, 컴퓨터의전체 동작을 제어하고 관리하는 중앙처리장치(11)와, 중앙처리장치(11)에서 수행할 프로그램을 저장하고 작업 수행중 이용되는 각종 데이터들중에서 최우선 순위의 데이터를 캐슁하는 임시 보관소인 레지스터(Register)(16)와 이를 저장하는 주기억장치(12)와 접속되고, 이 물리적 용량이 초과했을 경우나 추가적인 데이터를 임시 보관해 놓거나 영구 보관해 놓을 보조기억장치(13)와 기본적으로 사용자의 요구를 입력하는 입력장치(키보드, 마우스)(15)와 결과를 디스플레이할 출력장치(모니터 등)(14)를 구비한다.As shown in FIG. 5, in the hardware system to which the present invention is applied, a central processing unit 11 that controls and manages the overall operation of a computer, and a program to be executed in the central processing unit 11 are stored and executed. It is connected to the register 16, which is a temporary storage for caching the data of the highest priority among various kinds of data used, and the main memory 12, which stores it. A secondary storage device 13 to be placed or permanently stored, an input device (keyboard, mouse) 15 which basically inputs a user's request, and an output device (monitor, etc.) 14 to display results.

그러나, 상기한 바와 같은 구성을 갖는 컴퓨터 하드웨어 환경은 당해 분야에서 이미 주지된 기술에 지나지 아니하므로 여기에서는 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 상기한 바와 같은 일반 컴퓨터 및 중대형 메인프레임에서 본 발명이 적용되는 컴퓨팅 환경에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다. 일반적인 환경은 (표 1)에 도시된 바와 같다.However, since the computer hardware environment having the configuration as described above is only a technique well known in the art, detailed description thereof will be omitted herein. However, the computing environment to which the present invention is applied in general computers and medium and large mainframes will be described in more detail. The general environment is as shown in (Table 1).

CPUCPU Pentium Ⅱ300Pentium II300 HDDHDD 10.1G(UDMA 33), 7,2000RPM10.1G (UDMA 33), 7,2000 RPM MemoryMemory 512Mbyte512 Mbyte O/SO / S Windows NT 4.0Windows NT 4.0

기본적으로 중앙처리장치(CPU)(11)는 "펜티엄(Pentium) Ⅱ Core"를 사용하므로 하드웨어는 최소한 펜티엄Ⅱ 이상을 요구한다.By default, the CPU 11 uses a "Pentium II Core", so the hardware requires at least Pentium II.

보조기억장치(HDD)(13)의 경우는 7,200RPM급 이상을 요구한다.The auxiliary memory device (HDD) 13 requires 7,200 RPM or more.

주기억장치(Memory)(12)는 GIS DB의 크기(Size)에 따라 변하나, 최소 256MB이상을 요구한다.The main memory 12 varies depending on the size of the GIS DB, but requires at least 256 MB.

운영체계(O/S)는 기본적으로는 "윈도우(Windows) NT 4.0" 이상을 요구한다.The operating system (OS) basically requires "Windows NT 4.0" or higher.

"ANSI"의 규정을 준수함으로서, 유닉스(UNIX)와 Source Level의 호환이 고려되어 있다.By adhering to the regulations of "ANSI", compatibility with UNIX and Source Level is considered.

이를 최종적으로 정리하면, 하기의 (표 2)와 같으며, 그외에 키보드(입력장치), 모니터(출력장치)로 구성된다.Finally, the results are shown in Table 2 below, and the keyboard (input device) and the monitor (output device).

CPUCPU Pentium Ⅱ 데슈츠 300 이상Pentium II Deschutes 300 and above MemoryMemory PC-100용 SDRAM 256MSDRAM 256M for PC-100 Main BoardMain board BX급 이상(UDMA 지원)BX or higher (UDMA support) HDDHDD AGP 지원 CardAGP Support Card VGAVGA Windows NT 4.0+Service Pack 6.0 이상Windows NT 4.0 + Service Pack 6.0 or later O/SO / S Linux Kernel 2.3 이상Linux Kernel 2.3 or later (변경적용가능)(Change can be applied) x86용 솔라리스 2.5.1 이상Solaris 2.5.1 or later for x86

도 6 은 본 발명의 실시예에 따른 위상구조와 객체구조의 특징을 이용한 최적경로 산출방법을 나타낸 설명도이다.6 is an explanatory diagram showing a method for calculating an optimal path using the features of a topological structure and an object structure according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 위상구조와 객체구조의 특징을 이용한 최적경로 산출방법은, 크게 메타-데이터(Meta-Data)를 구축하는 과정(201), 에지(Edge)를 이용한 간선 구축 과정(202), 최적경로 산출 과정(203)으로 나눌 수 있다.As shown in FIG. 6, the method for calculating an optimal path using the characteristics of the topological structure and the object structure includes a process of constructing meta-data (201) and an edge construction process using edges ( 202), the optimal path calculation process 203 may be divided.

도 6에 도시된 바와 같이, 메타 데이터 구축 과정(201)에서는 대용량의 GIS 데이터중에서 도로 에지(Edge)에 관한 연산을 처리하기 위하여 전체 데이터베이스중에서 관심의 대상이 되는 특정 데이터의 특성을 이용하여 메타-데이터를 구축한다.As shown in FIG. 6, in the metadata construction process 201, meta data is generated using characteristics of specific data of interest in the entire database in order to process an operation on a road edge among a large amount of GIS data. Build the data.

여기서, 다양한 GIS 툴(Tool)이나 여러 가지 독립 모듈을 이용하여, 생성된 GIS 데이터에서 메타-데이터 구축자(Meta-Data Builder)를 통하여 에지(Edge) 데이터를 추출한다. 이때 추출된 데이터는 호환성, 용량, 처리 시간 등을 모두 고려하여, 순차적 아스키(ASCII) 표준을 준수한 형태로 일정한 법칙에 의하여 구축된다.Here, edge data is extracted from the generated GIS data by using a meta-data builder using various GIS tools or various independent modules. At this time, the extracted data is constructed in accordance with the sequential ASCII standard in consideration of compatibility, capacity, processing time, and the like, according to a certain law.

여기서, 중간 출력물을 고려한 것은 다른 응용 프로그램의 접근과 응용을 용이하도록 하기 위함이다. 이 중간 출력물의 형태인 아스키(ASCII) 파일은 운영체계와 플랫폼에 상관없이 동일하게 사용할 수 있는 형태로 제공된다. 이러한 이유로 중간 포맷으로 선택되어 생성된 것이다.In this case, the intermediate output is considered to facilitate the access and application of other applications. ASCII files, in the form of this intermediate output, are provided in the same format that can be used regardless of operating system or platform. For this reason, it was chosen as the intermediate format.

이러한 중간 포맷을 제어하는 하나의 모듈의 예이자, 본 발명에서 추구하는 형태의 모듈이 바로 연결된 노드 구축자(Connected Node Builder)이다. 이것은 "Mil-STD-2047"의 근본적 개념을 수용하고 있으나, 형식과 적용 및 응용에 있어서는 완전히 다르다. 여기서, 파생된 결과물은 도로 데이터의 연결성을 검증 및 보장함과 동시에 이를 응용하여, 최적 경로 등의 산출에 있어 최대한의 편이성을 제공하는 형태가 된다.An example of one module that controls this intermediate format, a module of the type pursued by the present invention is a Connected Node Builder. This accepts the fundamental concept of "Mil-STD-2047" but is completely different in form, application and application. Here, the derived result is applied to verify and guarantee the connectivity of the road data and at the same time, to provide the maximum convenience in the calculation of the optimal route, and the like.

일반적인 최적 경로 산출에서는 점과 점사이의 연결 링크를 구하는 과정(즉, 에지를 이용한 간선 구축 과정)(202)이 있는데, 일단 데이터 추상화 모듈을 통과하고 나면, 벡터좌표와 벡터좌표 사이의 연결링크라는 형태로 데이터 추상화가 이루어져 GIS 데이터의 현실성을 반영하게 된다. 이것은 전체 대상 데이터의 엔티티(Entity) 개수를 줄임으로써, 속도의 향상과 더불어 실제 도로를 축출해야 하는 문제에 대한 선처리가 미리 일어남으로써, 이후 최적 경로 산출 알고리즘의적용에 있어 유연성을 제공하게 된다.A typical optimal path calculation involves obtaining a link between points (that is, building edges using edges) (202). Once passing through the data abstraction module, a link between a vector coordinate and a vector coordinate is called a link. The data abstraction is done in the form, which reflects the reality of GIS data. This reduces the number of entities of the entire target data, thereby improving speed and pre-processing the problem of having to evict the actual road, thereby providing flexibility in applying the optimal route calculation algorithm.

또한, 다양한 가중치를 이 과정을 통해 부과할 수 있으며, 이렇게 부과된 형태의 결과물들이 링크드 리스트 관리자라는 객체를 통하여 관리됨으로써 객체의 복사와 생성 등을 통한 다양한 응용과 접근이 용이하도록 설계된다. 이렇게 보존된 링크드리스트는 추후 최적 경로 산출 등에 직접적인 사용이나 응용이 가능하다.In addition, various weights can be imposed through this process, and the result of the imposed form is managed through an object called a linked list manager, which is designed to facilitate various applications and accesses through copying and creating objects. The preserved linked list can be directly used or applied later for the calculation of the optimal route.

데이터 추상화 모듈 및 링크드 리스트 관리자를 통과한 결과물은 에지 리스트 생성자(Edge List Creator)를 통하여 하나의 전체 리스트로 재정렬되어 결과로 보존되어 가상의 도로 연결 상태가 가상메모리에 탑제됨으로써, 도로 벡터의 처리 과정이 완료된다.The result of passing through the data abstraction module and the linked list manager is rearranged into an entire list through the edge list creator and stored as a result, so that the virtual road connection state is mounted in the virtual memory. Is complete.

최적경로 산출 과정(203)은 고전적인 그래프 이론과 그 개념은 같으나, 대상이 GIS의 위상 구조를 의미하는 것이 다르다.The optimal path calculation process 203 is the same as the classical graph theory, but the object means the topology structure of the GIS.

GIS에서는 위상 관계에 대한 정의가 가장 중요하다.In GIS, the definition of phase relationship is the most important.

도로의 일정한 마디점을 무작위로 연결하여 그래프를 생성해 내는 것이 고전적 그래프 이론이라면, 여기에서는 반드시 실도로상의 여러 연결 에지(Edge)들을 따라서 이루어지는 2차원적 구조물에 대한 위상관계를 지닌다. 한 도로 에지(Edge)는 인접 도로의 연결 유무에 대한 관계성에 대한 위상구조를 지니고 있다.If classical graph theory is to generate a graph by randomly connecting a certain node of a road, it must have a topological relationship to a two-dimensional structure along several connecting edges of actual road. One road edge has a topological structure of the relationship between adjacent roads.

그런데, 이미 데이터 구축에 있어 이런 위상 구조는 이미 결정된 경로만을 지나가도록 구축되어 있다. 이것은 현실 세계의 대상물을 바탕으로 구축된 GIS DB의 현실성에 기인한다. 이러한 현실성은 고전적 이론에서 어디를 지나는가 하는 문제에 대한 대답이 이미 결정되어 있다는 해답을 제시해 주고 있으므로 이를 고려치않아도 된다. 이러한 GIS DB만의 특징은 또 다른 추상화와 여러 가지 위상적 질문(Query)에 대한 판단이나 조건 추가를 용이하게 해주며, 이를 응용한 다차원적인 다른 위상 정립 결과를 만들어 내는 것을 가능하게 해 준다.By the way, in the data construction, this topological structure is constructed to pass only the already determined path. This is due to the reality of the GIS DB built on real world objects. This reality does not need to be taken into account since the answer to the question of where to go in the classical theory is already determined. This unique feature of GIS DB makes it easy to make judgments or conditions for other abstractions and various topological queries, and to create multidimensional other topological results.

고전 이론에서 이러한 질문을 통과한 결과물은 일정한 링크 혹은 에지(Edge)가 된다. 이것은 본 발명에 있어 중요한 모티브가 된다. 이미 결정되어 구축된 데이터를 대상으로 하는데 있어, 이런 질문에 대한 답을 구하기 위한 알고리즘 과정을 생략하는 것이 가능한가에 대한 새로운 해답을 제시해 주기 때문이다.In classical theory, the result of passing this question becomes a constant link or edge. This is an important motif in the present invention. For the data that has already been determined and constructed, it provides a new answer to whether it is possible to omit the algorithmic procedure to answer these questions.

이것에 대한 답은 GIS 도로 데이터의 현재 구축 과정에 있으며, 결정된 경로를 새로 찾을 필요가 없음을 알려주고 있다. 그렇다면, 연산의 단위도 노드가 아닌 일정한 결정된 벡터 사이의 연결 순서만을 부여하거나, 찾는 기하적 요소를 포함하는 추상화 알고리즘을 생성하면(GIS의 위상 구조를 이용하면), 이러한 문제에 들어가는 시간과 비용을 상당히 줄여줄 수 있다.The answer is in the current process of building GIS road data, indicating that there is no need to find a new route. Then, if the unit of operation is not a node but only a link order between a predetermined set of vectors, or if you create an abstraction algorithm containing geometric elements to look for (using the topology structure of the GIS), the time and cost of this problem can be reduced. You can reduce it considerably.

이런 모든 과정을 지나면, 최종 최적 노선 산출의 결과물이 출력된다.After all this, the output of the final optimal route calculation is output.

이제, 링크중심 최적경로 산출방법에 대해 살펴보면 다음과 같다.Now, the link center optimal path calculation method is as follows.

우선, 도 7을 통해 링크를 사용하는 알고리즘과 기존의 노드를 사용하는 알고리즘에 대하여 비교 설명한다.First, an algorithm using a link and an algorithm using an existing node will be described with reference to FIG. 7.

도 7 은 본 발명에 이용되는 노드중심 경로산출 알고리즘을 위한 기본적인 노드와 링크 구성도로서, 상기 도 4의 형태에서 보였듯이 노드와 링크방식간의 차이점을 나타낸다. 즉, 노드방식의 경우는 A에서 B를 찾고, 링크 <1>을 추가하고, 다시 B에서 C를 찾고, 링크<2>를 추가하는 식으로 전개된다. 이때, 추가된 링크<1>,<2>...는 기본키(Primary Key)가 되고, 이 키를 가지고 두 노드간에 결정된 링크의 정점(Vertex)군을 얻어야 한다. 즉, 노드를 중심으로 연산한 후에 경로의 키를 결정한다.7 is a basic node and link configuration diagram for the node-centric path calculation algorithm used in the present invention. As shown in FIG. That is, in the case of the node method, it is developed by finding B in A, adding a link <1>, finding C again in B, and adding a link <2>. At this time, the added link <1>, <2> ... becomes the primary key, and with this key, the vertex group of the link determined between the two nodes must be obtained. In other words, after computing around the node, the path key is determined.

링크방식의 경우는 링크 <1>이 선택되면 곧바로 링크 <2>를 찾는다. 이미 링크 <1>,<2>는 도로를 나타내는 기본키(Primary Key)이므로 경로의 키를 결정할 필요가 없다.In the link method, as soon as the link <1> is selected, the link <2> is found. Already, links <1> and <2> are primary keys representing roads, so there is no need to determine the key of the route.

지리정보체계를 위해 구축한 데이터베이스는 특정 지점에서 지점으로 연결되는 경로가 지도 구축시 기 결정되어 있다. 따라서, 이미 구축되어 있는 도로 데이터상에서 운영한다는 현실적인 전제 조건을 갖는다. 이러한 특성으로 인해 기존의 노드(Node) 중심의 최적 경로 알고리즘을 좀더 효과적인 방법으로 개선할 수 현실적 방법들을 제안해 준다.The database established for the geographic information system determines the route from the specific point to the point when constructing the map. Therefore, it has a realistic precondition of operating on road data that has already been constructed. Due to these characteristics, we propose realistic methods that can improve the existing node-centric optimal path algorithm in a more effective way.

도 7에서 5개의 노드지점을 통과하기 위하여 링크의 경우 4개의 링크정보가 필요하고, 이미 그 지점에 이르는 경로에 대한 별다른 연산이 필요하지 않다. 이는 이미 그 경로가 지리정보체계 DB에서는 링크로써 구축되어 있기 때문이다.In FIG. 7, four link informations are required in the case of a link to pass through five node points, and there is no need for a calculation for a path that already reaches the point. This is because the path is already established as a link in the geographic information system DB.

그러나, 노드를 사용할 경우 5지점에 대하여 최소 5개의 노드쌍들로 구성되며, 이들 노드 쌍들간의 연결은 실제 도로를 나타내지 못하기 때문에 한 노드에서 다른 노드에 이어지는 모든 경로중에서 실제 도로에 해당하는 링크를 찾기 위한 연산과정이 요구된다.However, when using a node, it consists of at least five node pairs for five points, and since the connection between these node pairs does not represent a real road, the link corresponding to the real road among all paths from one node to another node. Operation is required to find.

또한, 노드를 잇는 다양한 링크들에 대한 정점(Vertex)을 구하기 위해서는 별도의 추가적인 연산이 발생한다. 근본적으로, 노드와 정점(Vertex)은 X,Y의 단일좌표로 구분된 점의 형태로 되어 있다. 이러한 이유 때문에 이를 구별할 방법과 이를 처리할 추가적 연산이나 속성 데이터가 필요하다(상기 도 1a/1b, 도 2 참조).In addition, a separate additional operation takes place to obtain vertices for the various links connecting the nodes. Essentially, nodes and vertices are in the form of points separated by single coordinates of X and Y. For this reason, there is a need for a method of distinguishing between these and additional operations or attribute data to process them (see FIGS. 1A / 1B and FIG. 2 above).

이처럼 지정된 링크를 경유하는지 알아보기 위해서는 추가적 데이터가 필요한데, 이것은 데이터의 크기가 증가하는 경우 그 연산 시간에 있어 엄청난 낭비를 초래하게 된다. 또한, 비록 추가적 데이터가 구축되어 있어도 연산을 위해 매번 많은 양의 데이터에서 관련 정보를 검색해야 한다.This extra data is needed to see if it is over a given link, which would be a huge waste of computation time as the size of the data increases. Also, even if additional data is built up, it is necessary to retrieve relevant information from a large amount of data each time for computation.

도 8 은 본 발명에 따른 최적경로 산출방법중 노드중심 경로산출 알고리즘 상에서 메모리에 필요한 메타 데이터 구축과정에 대한 일실시예 설명도로서, 지리정보체계 데이터의 현실성을 고려하여 기존의 노드중심 알고리즘을 어떻게 개선시켰는지를 보여준다.FIG. 8 is a diagram illustrating an embodiment of a metadata construction process required for a memory in a node-centric path calculation algorithm in an optimal path calculation method according to the present invention. Show if it has been improved.

도 8에 도시된 바와 같이, 하나의 링크가 2개의 노드와 수개의 정점(Vertex)을 포함한다(5).As shown in FIG. 8, one link includes two nodes and several vertices (5).

여기에서는 노드방식이 지리정보체계 도로 DB상에서 가지는 한계점을 나타낸다. 두 노드 지점간에는 수많은 정점(Vertex)들이 들어 있다. 노드와 정점(Vertex)은 동일하게 특정 지점에 대한 x,y좌표값을 가지고 있다. 이중 노드를 구별하기 위해 수많은 정점(Vertex)상에서 노드와 정점(Vertex)을 구분하여, 별도의 노드 테이블을 구축해야 하는 단점이 있다.Here, we show the limitations of the node method on the geographic information system road DB. There are numerous vertices between two node points. Nodes and vertices have the same x and y coordinates for a particular point. There is a disadvantage in that a separate node table must be constructed by distinguishing nodes from vertices on numerous vertices in order to distinguish the dual nodes.

도 8에 도시된 바와 같이, 메타 데이터 구축시에는, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분해야 한다. 이를 위한 연산량이 클 뿐만아니라 참조하기 위한 별도의 데이터 테이블이 필요하다.As shown in FIG. 8, in constructing metadata, a node corresponding to a road among the links connecting the node and the next node must be distinguished among the nodes in order to move from one node to the next node. In addition to the large amount of computation for this, a separate data table is required for reference.

도 9 는 본 발명에 따른 링크중심 최적경로 산출방법에 대한 일실시예 설명도로서, 지리정보체계 DB상에서 링크의 의미를 보여준다.FIG. 9 is a diagram illustrating an embodiment of a method for calculating a link center optimal path according to the present invention, and shows the meaning of a link on a geographic information system DB.

여기서, 하나의 링크는 하나의 도로를 의미하고, 이는 지리정보체계 DB의 가장 중요한 위상관계 개념이다. 즉, 하나의 링크는 시점과 종점노드와 그 사이에 나열된 모든 정점(Vertex)을 대표하는 가장 기본적인 키(Key)값이다(6).Here, one link means one road, which is the most important topological concept of GIS DB. That is, one link is the most basic key value representing the start and end nodes and all the vertices listed between them (6).

도 9에서 링크 데이터는 시점과 종점 노드 그리고 그 사이를 지나는 도로에 대한 선들이 정점(Vertex)군으로 기 구축되어 있으므로, 경로는 이미 시점에서 종점으로 추가적 연산없이 정해지게 된다.In FIG. 9, since the lines for the start point, the end point node, and the roads passing between the lines are pre-established as vertex groups, the path is already determined from the start point to the end point without further calculation.

링크상에서의 특성은 노드(Node)에서와는 달리 링크 각각이 도로를 의미하고, 링크내에 포함된 시점과 종점이 개별 노드들을 의미한다. 따라서, 링크에 대해 기 결정된 다음 노드는 실제로 이동할 도로를 뜻하게 된다. 이는 지리정보체계 도로 데이터상의 특징으로서, 본 실시예에서는 이러한 특성을 활용하고자 한다.Unlike on a node, the characteristics on the link mean that each of the links means a road, and the start and end points included in the link mean individual nodes. Thus, the next node predetermined for the link actually means the road to travel on. This is a feature on geographic information system road data, and this embodiment intends to utilize this feature.

이러한 데이터 추상화(ADT : Abstract Data Type)는 기하학적 요소(점과 선의 사용)와 지리정보체계 도로 데이터의 특징을 응용한 것이다.This Abstract Data Type (ADT) is an application of geometric elements (use of points and lines) and geographic information system road data.

도 9의 B노드와 C노드 부분의 확장 내역을 살펴보면, B노드에서 C노드로 가는 도로를 결정하기 위하여 B지점에서 나머지 3지점들에 대하여 이어진 도로를 구축할 시간이 필요하다. 이것은 고전적인 노드중심 알고리즘에서는 다음 연결할 노드를 결정해야 하는 문제를 풀어야 함을 뜻한다.Looking at the extended details of the node B and node C of Figure 9, in order to determine the road from the node B to the node C, it is necessary to build a road continued from point B to the remaining three points. This means that the classical node-centric algorithm has to solve the problem of determining the next node to connect to.

최적 경로를 도출하기 위한 문제는 일단 이런 링크들이 구축된 후, 여러 최적경로 산출 알고리즘을 통하여 계산된다.The problem for deriving the optimal path is computed through several optimal path calculation algorithms once these links are established.

주어진 문제를 풀기 위해서는 지리정보체계에서는 연산에 의해 처리하는 방법과 관련 속성을 따로 구축하는 두 가지 방식을 사용할 수 있다. 링크방식의 경우 다음에 도착할 노드가 링크의 두 끝점중에 다른 한점으로 결정되어 있어 링크를 미리 생성해둔 효과를 갖는다.In order to solve a given problem, GIS can use two methods of processing by operation and constructing related property separately. In the link method, the next node to be arrived is determined to be one of the two end points of the link, so that the link is created in advance.

데이터량이 적은 경우 수작업이나 별도의 연산과정을 통해서 링크를 생성할 수 있으나, 지리정보체계 데이터의 경우 데이터량이 방대하고 데이터가 클수록 링크를 생성하기 위해 필요한 연산시간은 기하 급수적으로 늘어나며, 대용량의 메모리를 요한다. 도 10에서는 이러한 차이점을 도식화시켜 보여준다.If the amount of data is small, the link can be created by manual operation or a separate calculation process.However, in the case of geographic information system data, the larger the amount of data and the larger the data, the computation time required to create the link increases exponentially. It costs. Figure 10 illustrates this difference graphically.

도 10 은 본 발명의 실시예에 따른 링크중심 최적경로 산출방법과 노드중심 경로산출 최적경로 산출방법간의 차이점을 나타낸 비교 설명도이다. 이는 지리정보체계 DB의 특성을 활용하여 링크를 통한 최적 경로산출과 기존의 노드방식간의 차이점를 비교한 것으로, 링크방식에서는 1단계를 생략하고, 2단계의 경우 데이터 사이즈와 연산량을 최소화함을 알 수 있다.10 is a comparative explanatory diagram showing a difference between a link center optimal path calculation method and a node center path calculation optimal path calculation method according to an embodiment of the present invention. This compares the difference between the optimal path calculation through the link and the existing node method by using the characteristics of the geographic information system DB. In the link method, step 1 is omitted, and in step 2, data size and computation amount are minimized. have.

본 발명에서는 이미 지리정보체계 도로 데이터가 현실성을 반영하여 노드에서 링크를 생성하는 과정을 이미 추상화한 것으로 가정하고, 이러한 현실적 제약 조건을 활용하여, 기존의 노드중심 알고리즘이 지니는 문제점들을 개선하였다. 즉, 링크중심 알고리즘은 끝점이 연결되어 있는지와 이 링크에 대한 키(Key) 정보를 자동으로 기 구축해 둠으로써 상당한 시간적, 메모리적 효과를 가지게 된다.In the present invention, it is assumed that the GIS road data has already abstracted the process of creating a link at the node by reflecting the reality, and by using such realistic constraints, the problems of the existing node-centric algorithm are improved. In other words, the link-oriented algorithm has a significant time and memory effect by automatically establishing the endpoint information and key information of the link.

지도DB상에 기 구축된 정보를 활용하기 위해, 링크에 대한 정보는 실시간 처리가 필요한 경우 동적 객체의 특성을 이용하여 메모리상에서 전이시키고, 기타 다른 어플리케이션에 응용하기 용이하도록 아스키(ASCII) 형태의 파일 구조를 지원한다. 이 경우 메타 데이터의 활용만으로도 충분한 의미를 지닌다. 즉, 메타 데이터를 사용하므로써 사용자들의 다양한 요구와 변경 그리고 갱신에 좀더 유연성을 제공할 수 있다. 이는 지리정보체계에 있어서 여러 가지 잇점을 제공한다.In order to utilize the information already built on the map DB, the information on the link is transferred in memory using the characteristics of dynamic objects when real-time processing is required, and an ASCII-type file for easy application to other applications. Support structure. In this case, the use of metadata alone is sufficient. In other words, using metadata can provide more flexibility for different needs, changes, and updates from users. This offers several advantages in geographic information systems.

첫째, 지도DB의 구축이 대부분 수작업에 의해 이루어지므로, 추가적 속성 데이터를 구축하는데 들어가는 노력과 전체 DB의 크기(Size)를 줄여 준다.First, since most of the map DB construction is done by hand, the effort to construct additional attribute data and the size of the entire DB are reduced.

둘째, 사람의 수작업에 의한 오류 문제해결을 자동화함으로써, 데이터의 신뢰성을 높여 준다.Second, by automating human error troubleshooting, the data is more reliable.

셋째, 어플리케이션에서 필수 요구절차를 줄여줌으로써 전체 응용 프로그램이 가지는 부하를 줄여 처리속도를 증가시키고 상대적으로 하드웨어의 성능을 향상시킬 수 있다.Third, by reducing the required requirements in the application, it is possible to reduce the load on the entire application, thereby increasing the processing speed and relatively improving the performance of the hardware.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains, and the above-described embodiments and accompanying It is not limited to the drawing.

상기한 바와 같은 본 발명은, 데이터 추상화와 링크중심의 경로산출 방식을 제공함으로써, 기존의 노드중심 방식의 문제점을 개선하고, 지리정보체계의 도로데이터 구축시의 비용 절감 효과를 유발함과 동시에 고속의 연산이 가능하며, 이를 통해 빠른 결과를 도출하고자 하는 각종 어플리케이션 분야에 응용하기 적합하고, 특히 이러한 부분들을 독립적인 모듈 형태로 제공하고 있기 때문에 타 어플리케이션에 접목시키기 용이한 효과가 있다.The present invention as described above, by providing a data abstraction and link-centric path calculation method, improves the problems of the existing node-centric method, and at the same time induces a cost reduction effect when constructing road data of geographic information system It is suitable for application to various application fields that want to get quick results through this, and in particular, since these parts are provided in the form of independent modules, it is easy to integrate with other applications.

Claims (3)

지리정보시스템에서의 최적경로 산출 방법에 있어서,In the optimal path calculation method in geographic information system, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분하는 제 1 단계;A first step of distinguishing among roads among the links connecting the node and the next node to move from the node to the next node; 상기 링크를 구성하는 개별적인 노드와 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 경로산출을 위한 메타 데이터의 사이즈를 최소화하는 제 2 단계; 및A second step of minimizing the size of meta data for path calculation by assigning a common key to each node and a vertex of the link; And 사이즈가 최소화된 상기 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 자동으로 찾아 최적의 경로를 산출하는 제 3 단계A third step of automatically finding the next connection link through an endpoint constituting the link based on the minimized size metadata and calculating an optimal path; 를 포함하여 이루어진 링크중심의 최적경로 산출방법.Optimal path calculation method of the link center made, including. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 링크는,The link, 시점과 종점 노드와 그 사이에 나열된 정점(Vertex)을 대표하는 가장 기본적인 키(Key) 값이되, 도로를 나타내는 기본키(Primary Key)인 것을 특징으로 하는 링크중심의 최적경로 산출방법.A method for calculating an optimal path at a link center, characterized in that it is a primary key representing a road point and an end node and a vertex listed therebetween, and a primary key representing a road. 프로세서를 구비한 지리정보시스템에,In a geographic information system equipped with a processor, 임의의 노드에서 다음 노드로 이동하기 위해서 해당 노드와 다음 노드를 연결하는 링크들중에 도로에 해당하는 것을 노드중에서 구분하는 기능;A function of distinguishing among roads among the links connecting the node and the next node to move from the node to the next node; 상기 링크를 구성하는 개별적인 노드와 정점(Vertex)에 공통키를 부여하여 경로산출을 위한 메타 데이터의 사이즈를 최소화하는 기능; 및Providing a common key to individual nodes and vertices constituting the link to minimize the size of meta data for path computation; And 사이즈가 최소화된 상기 메타 데이터를 바탕으로 상기 링크를 구성하는 끝점을 통해 다음 연결링크를 자동으로 찾아 최적의 경로를 산출하는 기능A function for automatically finding the next link through the endpoint forming the link based on the minimized size metadata to calculate the optimal path 을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing this.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101273153B1 (en) * 2012-02-23 2013-07-22 현대자동차주식회사 System of managing relation and history on combination object of space of interest and content
KR101329350B1 (en) * 2012-06-15 2013-11-14 한국과학기술원 An updating method for betweenness centrality of graph
US9460114B2 (en) 2009-05-15 2016-10-04 Hyundai Motor Company System for managing relationship and history of combined space of interest (SOI) object and content
KR20210107328A (en) * 2020-02-24 2021-09-01 삼육대학교산학협력단 A Method for Finding a Shortest Route based on Multi-dimensional Attributes using Top-n SKyline Query
KR20220043396A (en) * 2020-09-29 2022-04-05 삼육대학교산학협력단 Pre-processing method for Skyline Query based on Nearest Neighbor Query

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3022042B2 (en) * 1993-04-06 2000-03-15 住友電気工業株式会社 Route search device
JPH06288783A (en) * 1993-04-06 1994-10-18 Sumitomo Electric Ind Ltd Route guidance device with route display function
JPH09318374A (en) * 1996-05-29 1997-12-12 Nec Home Electron Ltd Navigator
JP3665436B2 (en) * 1996-10-22 2005-06-29 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス Navigation device
KR19990061948A (en) * 1997-12-31 1999-07-26 오상수 Route Search Method in Vehicle Navigation System

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9460114B2 (en) 2009-05-15 2016-10-04 Hyundai Motor Company System for managing relationship and history of combined space of interest (SOI) object and content
KR101273153B1 (en) * 2012-02-23 2013-07-22 현대자동차주식회사 System of managing relation and history on combination object of space of interest and content
KR101329350B1 (en) * 2012-06-15 2013-11-14 한국과학기술원 An updating method for betweenness centrality of graph
KR20210107328A (en) * 2020-02-24 2021-09-01 삼육대학교산학협력단 A Method for Finding a Shortest Route based on Multi-dimensional Attributes using Top-n SKyline Query
KR20220043396A (en) * 2020-09-29 2022-04-05 삼육대학교산학협력단 Pre-processing method for Skyline Query based on Nearest Neighbor Query

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