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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박진혁 (부경대학교) 장봉주 (한국건설기술연구원) 권오준 (동의대학교) 정재진 (단국대학교) 이석환 (동명대학교) 권기룡 (부경대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제18권 제3호
발행연도
2015.3
수록면
298 - 311 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

Douglas Peucker 근사화 알고리즘과 빈 분류 기반 벡터 맵 데이터 압축
박진혁 ,  장봉주 ,  권오준 외 3명 멀티미디어학회논문지 2015.03 학술저널
Douglas-Peucker 단순화 및 빈 분류에 기반한 GIS 벡터 맵 데이터 압축
박진혁 IT융합응용공 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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Vector data represents a map by its coordinate and Raster data represents a map by its pixel. Since these data types have very large data size, data compression procedure is a compulsory process. This paper compare the results from three different methodologies; GIS (Geographic Information System) vector map data compression using DP(Douglas-Peucker) Simplification algorithm, vector data compression based on Bin classification and the combination between two previous methods. The results shows that the combination between the two methods have the best performance among the three tested methods. The proposed method can achieve 4-9% compression ratio while the other methods show a lower performance.
#Vector Map Compression #Douglas Peucker Simplification Algorithm #Bin Classification #Lossy Compression #GIS

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

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