목차

[표제지 등]=0,1,2

제출문=0,3,2

요약문=0,5,2

목차=i,7,3

그림목차=iv,10,3

표목차=vii,13,2

제1장 서론=1,15,3

1. 연구배경=3,17,2

2. 연구목적=4,18,1

3. 연구범위 및 내용=5,19,2

제2장 외국사례검토 및 분석=7,21,3

1. 일본의 수직지도 변환도구(TKY2JGD)=9,23,1

1) 공공기준점 성과의 좌표변환=10,24,2

2) 지형도(종이지도)의 좌표변환=11,25,2

3) 수직지도의 좌표변환=12,26,2

4) TKY2JGD의 알고리즘=13,27,2

5) TKY2JGD의 변환방법=14,28,3

2. 호주의 수직지도 변환도구(GDAit)=17,31,2

1) 격자에 기초한 변환=18,32,2

2) 변환 모델=19,33,2

3) 왜곡의 정의=20,34,1

4) GDAit의 알고리즘=21,35,2

5) GDAit의 변환방법=22,36,3

3. CANADA의 수직지도 변환도구(NTv2)=25,39,1

1) NTv2의 구성=25,39,1

2) INTGRID=25,39,2

3) INTTAB=27,41,1

4) READDA=27,41,2

4. 미국의 수직지도 변환도구(NADCON)=28,42,1

1) NADCON의 정확성=29,43,1

2) NADCON의 데이터 입력과 출력=30,44,1

3) NADCON의 실행=30,44,1

제3장 세계좌표계에 의한 수직지도 좌표 계산=31,45,3

1. 개요=33,47,2

2. 좌표변환 이론=34,48,1

1) 좌표변환 계산 절차=34,48,6

2) 좌표변환모델=39,53,17

3. 좌표변환 파라미터의 계산=55,69,1

1) 공통점 획득=55,69,6

2) 파라미터의 산출 결과=60,74,2

3) 최적파라미터의 결정=61,75,7

4. GPS상시관측소 성장에 의한 좌표변환 파라미터의 결정=68,82,3

제4장 왜곡 모델링=71,85,3

1. 왜곡 모델링의 이론=73,87,2

1) 기본적인 외곡 분석=74,88,9

2) 데이터 품질 향상과 일관성 유지를 위한 비상사점 분류 및 제거=82,96,3

3) Data Thining=84,98,2

4) 공분산 함수의 결정=85,99,5

5) 최소제곱 콜로케이션에 의한 예측방정식=89,103,2

2. 왜곡 모델링의 결과=90,104,4

3. 변환격자=93,107,2

4. 왜곡량 보정에 의한 좌표변환=95,109,4

제5장 수직지도 성과변환을 위한 도구 제작=99,113,3

1. 변환 도구의 개요=101,115,1

1) 변환 도구의 개발=101,115,1

2) 변환 도구의 개발환경=101,115,1

2. 변환 도구의 설치 및 사용=102,116,1

1) 변환 도구의 설치=102,116,1

2) 변환 도구의 실행=102,116,1

3. 변환 도구의 세부 내용=102,116,1

1) 주 메뉴=102,116,1

2) 초기 실행창=103,117,1

3) 실행 예=104,118,3

제6장 변환 도구의 정확도 평가=107,121,3

1. 정확도 평가를 위한 표본 지역 선정=109,123,2

2. 변환도구의 정확도 평가=110,124,1

1) 1／5,000 수직지도의 변환 정확도 평가=110,124,14

2) 1／1,000 수직지도의 변환 정확도 평가=123,137,7

3. 좌표변환 방법에 따른 문제점=130,144,1

1) 파라미터만에 의한 좌표변환=130,144,2

2) 블록별 변환 파라미터를 사용하는 경우의 문제점=131,145,2

제7장 결론=133,147,4

참고문헌=137,151,3

판권지=140,154,1

[그림 1-1] 연구의 목적=4,18,1

[그림 1-2] 연구의 범위=5,19,1

[그림 2-1] 공공기준점의 재측량=10,24,1

[그림 2-2] 기존의 관측치를 사용한 재 계산=10,24,1

[그림 2-3] 좌표변환프로그램을 이용한 좌표변환=10,24,1

[그림 2-4] 지역별 변환 파라미터에 의한 좌표변환=11,25,1

[그림 2-5] 도곽의 네모서리와 격자의 좌표를 수정하는 방법=11,25,1

[그림 2-6] 도곽의 네모서리와 격자의 위치를 수정하는 방법=12,26,1

[그림 2-7] 도곽 분할을 변경하는 방법=12,26,1

[그림 2-8] 도곽의 대표점을 좌표변환하는 방법=12,26,1

[그림 2-9] 도곽 네모서리를 좌표변환하는 방법=13,27,1

[그림 2-10] 수치지도상의 전체 성과를 좌표변환하는 방법=13,27,1

[그림 2-11] TKY2JGD 좌표변환 알고리즘=14,28,1

[그림 2-12] TKY2JGD의 1점 변환=15,29,1

[그림 2-13] TKY2JGD의 여러 점 일괄변환=16,30,1

[그림 2-14] 격자에 기초한 변환 원리=19,33,1

[그림 2-15] 왜곡의 정의=20,34,1

[그림 2-16] GDAit의 알고리즘=22,36,1

[그림 2-17] GDAit의 사용자 인터페이스 구성=23,37,1

[그림 2-18] GDAit의 다이얼로그 박스=23,37,1

[그림 2-19] GDAit의 웹버전=24,38,1

[그림 2-2O] INTGRID의 메인 메뉴=26,40,1

[그림 2-21] INTGRID의 분석 선택 메뉴=26,40,1

[그림 2-22] INTTAB의 메인 메뉴=27,41,1

[그림 2-23] READDA의 주 메뉴=28,42,1

[그림 2-24] NADCON의 실행창(Web)=30,44,1

[그림 3-1] 좌표변환의 일반적인 과정=35,49,1

[그림 3-2] Bursa-Wolf 변환모델=41,55,1

[그림 3-3] Molodensky-Badekas변환모델=44,58,1

[그림 3-4] Veis변환모델=45,59,1

[그림 3-5] 10 파라미터 변환모델=48,62,1

[그림 3-6] Krakiwsky Thomson모델=51,65,1

[그림 3-7] Krakiwsky Thomson모델의 적용=52,66,1

[그림 3-8] 공통점의 분포도=57,71,1

[그림 3-9] 최적 변환 파라미터 산출을 위한 기준점의 분포=62,76,1

[그림 3-10] 변환 모델별 통계 결과의 비교=66,80,1

[그림 4-1] 간단한 2차원 상사변환=73,87,1

[그림 4-2] 왜곡 모델링에 의한 변환 (비상사성)=74,88,1

[그림 4-3] 왜곡 모델링을 위해 사용된 기준점의 분포도=76,90,1

[그림 4-4] 비상사점 제거전 왜곡량의 벡터도=83,97,1

[그림 4-5] 비상사점 제거후 왜곡량의 벡터도=84,98,1

[그림 4-6] 보간과정에서 Data Thinning효과=85,99,1

[그림 4-7] 주변점으로부터 격자점의 왜곡성분 보간=86,100,1

[그림 4-8] 거리에 따른 공분산 함수=86,100,1

[그림 4-9] X 방향의 왜곡량을 이용한 경험적 공분산값과 Gaussian 공분산 함수를 적용하여 Least Square Curve Fitting에 의해 결정된 해석함수=88,102,1

[그림 4-10] Y 방향의 왜곡량을 이용한 경험적 공분산값과 Gaussian 공분산 함수를 적용하여 Least Square Curve Fitting에 의해 결정된 해석함수=89,103,1

[그림 4-11] X방향의 왜곡량=91,105,1

[그림 4-12] Y방향의 왜곡량=92,106,1

[그림 4-13] Z방향의 왜곡량=93,107,1

[그림 4-14] 쌍일차 선형보간법에 의한 변환격자의 보간=94,108,1

[그림 4-15] 왜곡량 보정전과 보정후의 정확도의 통계 분석=96,110,1

[그림 4-16] 왜곡량 보정전의 벡터도=97,111,1

[그림 4-17] 왜곡량 보정후의 벡터도=98,112,1

[그림 5-1] 변환 도구의 메뉴 구성=102,116,1

[그림 5-2] 초기 실행창=103,117,1

[그림 5-3] DXF 파일열기 실행창=104,118,1

[그림 5-4] DXF파일보기 실행창=105,119,1

[그림 5-5] DXF파일변환 실행창=105,119,1

[그림 5-6] 변환 전 파일과 변환 후 파일보기 창=106,120,1

[그림 6-1] 변환 정확도 평가를 위한 표본 지역=109,123,1

[그림 6-2] 표본 지역별 1／5,000 수치지도 좌표 차이의 평균과 표준편차의 비교=117,131,1

[그림 6-3] 지역별 1／5,000 수치지도 검사점 좌표 차이의 RMSE 비교=118,132,1

[그림 6-4] 수치지도상의 검사점 위치에 대한 축척별 비교(서울1)=120,134,1

[그림 6-5] 수치지도상의 검사점 위치에 대한 축척별 비교(서울2)=121,135,1

[그림 6-6] 수치지도상의 검사점 위치에 대한 축척별 비교(대전)=121,135,1

[그림 6-7] 수치지도상의 검사점 위치에 대한 축척별 비교(대구)=122,136,1

[그림 6-8] 수치지도상의 검사점 위치에 대한 축척별 비교(동해)=122,136,1

[그림 6-9] 수치지도상의 검사점 위치에 대한 축척별 비교(부산)=123,137,1

[그림 6-10] 표본 지역별 1／1,000 수치지도 좌표 차이의 평균과 표준편차의 비교=128,142,1

[그림 6-11] 표본 지역별 1／5,000과 1／1,000 수치지도=128,142,1

[그림 6-12] 좌표변환시의 왜곡량 효과=130,144,1

[그림 6-13] 1／5,000 수치지도와 1／1,000 수치지도의 변환결과=131,145,1

[그림 6-14] 블록별 좌표변환 파라미터를 사용으로 인한 도곽 불일치=132,146,1

[표 2-1] CONUS내에서의 NADCON의 정확도 결과=29,43,1

[표 3-1] 공통점의 위치와 각 측지기준에 기준한 경ㆍ위도 좌표값=58,72,3

[표 3-2] 7개 변환파라미터의 계산결과=61,75,1

[표 3-3] 10개 변환파라미터의 계산결과=61,75,1

[표 3-4] 최적 변환 파라미터 결정을 위해 사용된 잉여 기준점 성과=63,77,2

[표 3-5] 변환 모델별 통계 비교=65,79,1

[표 3-6] 최적합 변환 파라미터(Molodensky-Badekas)=67,81,1

[표 3-7] 상시관측점(14점)에 대한 경ㆍ위도 좌표값 비교=68,82,1

[표 3-8] 상시관측점(14점)에 대한 TM 좌표값 비교=69,83,1

[표 3-9] TM 좌표값 비교에 대한 평균 및 표준편차=69,83,1

[표 4-1] 최적 변환 파라미터에 의한 좌표변환성과=77,91,6

[표 4-2] 비상사점을 제거한 후의 각 좌표에서의 왜곡량에 대한 평균 및 표준편차=82,96,1

[표 4-3] X와 Y 방향에서의 Gaussian공분산함수의 파라미터 산출결과=88,102,1

[표 4-4] 왜곡량 보정전과 보정후의 정확도=95,109,1

[표 6-1] 1／5,000 수치지도 변환 정확도의 비교(서울)=110,124,2

[표 6-2] 1／5,000 수치지도 변환 정확도의 비교(대전)=112,126,1

[표 6-3] 1／5,000 수치지도 변환 정확도의 비교(광주)=113,127,1

[표 6-4] 1／5,000 수치지도 변환 정확도의 비교(대구)=114,128,1

[표 6-5] 1／5,000 수치지도 변환 정확도의 비교(동해)=115,129,1

[표 6-6] 1／5,000 수치지도 변환 정확도의 비교(부산)=116,130,1

[표 6-7] 1／5,000 수치지도 검사점 변환 좌표 차이의 RMSE=118,132,1

[표 6-8] 공공측량의 작업규정 세부 기준(건설교통부고시 제2002-177호)에=119,133,1

[표 6-9] 1／5,000 수치지도 검사점 변환 정확도 분석 결과=119,133,1

[표 6-10] 1／1,000 수치지도 변환 정확도의 비교(서울)=124,138,1

[표 6-11] 1／1,000 수치지도 변환 정확도의 비교(대전)=125,139,1

[표 6-12] 1／1,000 수치지도 변환 정확도의 비교(광주)=125,139,1

[표 6-13] 1／1,000 수치지도 변환 정확도의 비교(대구)=125,139,1

[표 6-14] 1／1,000 수치지도 변환 정확도의 비교(동해)=126,140,1

[표 6-15] 1／1,000 수치지도 변환 정확도의 비교(부산)=126,140,2

[표 6-16] 1／1,000 수치지도 검사점 변환 좌표 차이의 RMSE=129,143,1

[표 6-17] 1／1,000과 1／5,000 변환 정확도 RMSE의 비교=129,143,1