SLI와 벡터 지도의 융합을 이용한 POI 데이터 구축 기법 연구

Abstract

웹 지도 서비스 및 위치기반서비스에서 특정 장소에 기반을 둔 생활지리정보 검색은 실생활에서 매우 유용한 기능으로 사용자들이 가장 빈번하게 활용하는 서비스이다. POI(Point Of Interest) 데이터는 이러한 지도 서비스를 위한 공간 데이터베이스를 구성하는 핵심 데이터로 주로 생활 편의 시설과 관련된 관심 지점 정보를 의미한다. 현재 POI 데이터는 상당 부분 현장 조사에 의존하여 구축되고 있으며 일부 전화번호부와 같은 참조 데이터가 활용되기는 하나 이는 정확성을 검증하기 위한 검수 과정이 필수적이다. POI 데이터는 방대한 양으로 넓은 공간에 걸쳐 분포하며 짧은 주기로 변화하는 특성을 가지고 있어 초기 구축뿐만 아니라 갱신에 있어서도 많은 노동과 비용이 지속적으로 투입되기 때문에 기존 방법론에 대한 개선이 요구되고 있다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위해 집단 지성(collective intelligence) 및 크라우드소싱(crowdsourcing) 등 웹 2.0(Web 2.0)의 패러다임을 도입하여 사용자 참여에 의한 POI 데이터 구축 연구가 일부 진행되고 있다. 하지만 사용자들의 낮은 참여 의식과 구축된 데이터의 낮은 정확성 등의 한계로 현재까지 이와 같은 연구들은 선험적인 연구에 그치고 있어 실용화되기까지는 더 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 최근 포털 사이트를 중심으로 서비스되고 있는 거리기반 파노라마 영상(Street-Level Images, SLI)과 벡터 지도의 융합을 이용한 새로운 POI 데이터 구축 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론에서 POI 데이터는 현실 세계의 거리와 동일한 시각적 정보를 포함하는 SLI의 장점과 객체 단위로 풍부한 속성 정보를 포함하는 벡터 지도의 장점을 결합하여 생성한다. 이를 위한 과정은 크게 두 데이터셋 간 공간적 불일치 제거, 건물 객체 단위의 대응 관계 탐색, 사용자 인터랙티브 POI 데이터 생성으로 구성하였다. 첫째, 공간적 불일치 제거는 두 데이터셋 간에 교차로 템플릿을 매개체로 활용하여 동일 교차로의 위치를 탐색하고, 이를 기반으로 상호간에 존재하는 위치 편차를 최소화하는 과정이며 둘째, 건물 객체 단위의 대응 관계 탐색은 공간적 불일치가 제거된 후 건물 객체를 대상으로 정보를 결합하기 위하여 SLI에서 보이는 건물 영역과 벡터 지도상에서 이에 해당하는 건물 객체를 대응시키는 과정이며 셋째, 사용자 인터랙티브 POI 데이터 생성은 방대한 양의 POI 데이터를 추출하는데 있어 작업의 효율과 정확성을 높이기 위해 사용자 개입에 의한 간판 정보 추출 및 POI 데이터의 속성 정보를 생성하는 과정이다. 제안된 방법을 평가하기 위해 위 프로세스를 포함하는 프로토타입 시스템을 개발하여 실험을 수행한 결과, 높은 정확도로 실세계에 존재하는 거의 모든 POI 데이터의 재현이 가능하였다. 따라서 본 연구의 성과는 현장 조사 및 참조 데이터에만 의존하던 기존의 방법론을 일부 대체하거나 상호 보완적인 기법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.