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Raster to Vector

30 Minute Tutorial | Download

R2V에 관해 자주 질문하는 내용을 정리하였습니다. 본 FAQ를 잘 활용하시면 사용자 매뉴얼 탐독하지 않아도 기본적인 기능들을 사용하실 수 있습니다.

R2V에 관한 기본적인 사항에 관하여...
	R2V가 무엇입니까? 무엇을 할 수 있나요?
	R2V는 독립적인(Stand alone) 소프트웨어인가요? 아니면 R2V를 사용하기 위해 다른 소프트웨어가 필요합니까?
	R2V는 어떤 OS에서 사용할 수 있습니까?
	R2V를 운영하기 위해 필요한 권장 하드웨어(H/W) 사양은?
	Unix용 R2V는 없나요?
	Linux용 R2V가 있습니까?
	매킨도시용 R2V가 있습니까?
	R2V에서 사용하는 단축키는 무엇이 있습니까?
	벡터 데이터를 래스터 영상으로 변환할 수 있습니까?

R2V가 지원하는 영상 및 벡터 파일 포맷
	R2V가 지원하는 영상 파일 포맷에는 무엇이 있습니까?
	R2V는 어떤 종류의 영상을 지원합니까?
	R2V를 이용하여 벡터화 할 때 영상의 크기에 제한이 있습니까?
	R2V에서 지원하는 벡터 출력 파일 포맷은 무엇입니까?
	Arc포맷이란 무엇인가요? 압축 파일인가요?
	제가 갖고 있는 스캐너 프로그램으로 만든 TIFF파일이 R2V와 호환되지 않는 것 같은데, 무엇을 어떻게 해야 합니까?
	어떤 스캐너가 R2V에 적합한가요? 꼭 구매할 필요가 있습니까?
	World 파일을 위해 무슨 파일 확장자를 사용해야 합니까?

R2V의 자동 벡터화 기능에 관하여..
	Parcel Map을 어떻게 벡터화 합니까?
	토양도와 같은 그레이스케일 영상을 어떻게 벡터화 합니까?
	벡터화한 데이터에 어떻게 좌표 체계를 투영합니까?
	지도를 디지타이징함에 있어 R2V가 수작업보다 훨씬 쉽고 빠르다는 것은 알겠는데, 수작업 만큰 정확한지 궁금합니다.
	R2V를 이용하여 스캔한 칼라 항공 사진으로부터 벡터 데이터를 어떻게 추출하는지요?
	제가 갖고 있는 스캐너로 다룰 수 있는 것 보다 더 큰 지도를 4부분으로 스캔하였습니다. 이와 같이 부분적으로 스캔한 지도들을 R2V로 벡터화 하여 하나의 데이터로 붙일 수 있습니까?
	칼라 지도를 갖고 있는데, 어떻게 각각의 색을 구별해내고 각 색깔별로 벡터화 할 수 있습니까?
	벡터화된 지도에 제어점(Control Points)를 적용할 때, Bi-Linear 또는 Triangulation 중 어느 방법을 사용해야 하나요?
	영상의 일부만 선택하여 벡터화 할 수 도 있습니까?
	벡터화 작업 혹은 영상 자르기를 할 때 ROI(관심지역)를 어떻게 정합니까?
	제가 갖고 있는 Parcel Map에 많은 폴리곤들이 그려져 있는데, R2V를 이용하여 벡터화 할 수 있습니까?
	벡터화한 폴리곤에 레이블을 붙이고 싶습니다. R2V에서 어떻게 할 수 있나요?
	지도안에 있는 텍스트를 탐지하기 위해 R2V의 OCR 엔진을 이용할 때, 어떤 절차들이 있습니까?
	그레이스케일의 항공사진을 갖고 있는데, 주차장, 건물 지붕 및 기타 동종의 물체나 지역 등을 어떻게 구분하여 경계선을 벡터화 할 수 있습니까?
	원형, 사각형 또는 비눗방울 모양의 기호들이 고르지 않게 교차되어 있는 지도를 보이는 그대로 벡터로 변환했습니다. 이 경우 R2V를 이용하여 단순화시켜 교차점을 하나로 만들 수는 없는지요?

R2V의 영상처리 기능에 관하여...
	R2V를 이용하여 Image Warping/Registration/Image Geo-Referencing 등의 작업은 어떻게 합니까?
	R2V를 이용한 영상 붙이기(Mosaic) 작업은 어떻게 합니까?
	여러장의 영상을 하나로 합치거나 중첩할 수 있나요?

좌표 체계 변환에 관하여...
	UTM과 위/경도 좌표 변환
	State Plane과 위/경도간의 좌표 변환

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17. Parcel Map을 어떻게 벡터화 합니까?

Parcel 지도는 일반적으로 단힌 폴리곤, Parcel ID의 Text 및 다른 라인들의 형태의 Parcel 경계를 포함하고 있습니다.

다음은 자동 처리를 최대화하고 편집 작업을 최소화 하는 단계들입니다.

Step 1. 1-bit monochrome 영상의 경우를 가정하여 설명드리고 자 합니다. Parcel 경계 라인들이 연결되었는지 확인을 위해 해상도를 체크하세요. 그렇지않으면, Image/Resize 기능을 이용하여 영상을 조절할 할 수 있습니다. 또한 Image/Despeckle 명령을 두세번 정도 실행하여 노이즈를 제거할 수 도 있습니다.

Step 2. Image/Conversion/Convert to Grayscale. Note: 영상을 그레이스케일로 바꾸기를 원치 않으면, Step 2를 건너 뛰십시오. Step 3에서 배경색을 정하시고 벡터로 변환을 원치 않는 라인들만 채우십시오. 벡터 라인들을 저장할 수 있고 원래 영상을 불러와서 편집 작업을 하는 동안 배경으로 사용할 수 있습니다.

Step 3. Image/Image Pixel Tool On 을 선택하십시오. Fill Color 모드로 전환하십시오. 색을 100 혹은 배경색(255)와 다른 색으로 정의 하십시오. 커서(Cursor)를 Parcel 라인에 옮겨서 채우기 위해 왼쪽 버튼을 누르십시오. 연결된 모든 라인들이 새로운 색으로 바뀌는 것을 보실 것입니다.

Step 4. 이것을 읽고 확인하기 위해 Parcel 라인(100 정도의 색)만 포함하도록 Threshold를 조절하기 위해 Image/Set Image Thresholds를 선택하십시오.

Step 5. Vector/Auto Vectorize 명령을 사용하십시오. "Use Existing Image Threshold" 박스가 체크되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 Parcel 경계만 벡터화하기 위한 프로세스를 시작하십시오

Step 6. Edit/Line Editor를 이용하여 경계선이 아닌 라인과 벡터화된 텍스트를 제거하십시오.

Step 7. 폴리곤을 생성하기 위해 Vector/Create Polygon Layer 을 선택하세요. 닫힌 폴리곤이 필요하시면 Edit/Line Editor/Form Polygon 명령을 사용하십시오.

Step 8. 필요한 경우 Parcel에 ID를 할당할 수 있고 벡터 파일로 저장할 수 있습니다.

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18. 토양도와 같은 그레이스케일 영상을 어떻게 벡터화 합니까?

그레이스케일 영상은 Vector/Auto Vectorize 명령으로 쉽게 벡터화 할 수 있습니다.

종종 그레이스케일 영상은 8-bit 팔레트 칼라 영상으로 저장됩니다.(확인을 위해 Image/Information 명령을 사용하십시오. ) 이 경우 Image/Conversion/8-bit Palette to Grayscale 명령으로 영상으로 그레이스케일로 변환하십시오. 그런 다음 Vector/Auto Vectorize 명령을 사용하세요.

만약 특정 그레이스케일 영역을 벡터화 할 경우(예를 들면, 항공사진위에 그려진 검은색으로 그려진 토양 경계), Image/Set Image Thresholds 명령을 사용하여 Threshold를 결정하십시오. 그 다음 Vector/Auto Vectorize 에서 "Use Existing Image Threshold"을 체크하십시오. 그레이스케일 영상의 Training area를 선택하기 위해 선택 박스를 그린 다음 Vector/Auto Vectorize 명령을 사용하십시오.

19. 벡터화한 데이터에 좌표 체계를 어떻게 투영합니까?

R2V를 통해 생성된 벡터 데이터에 UTM과 같이 많이 사용되는 지도 좌표 체계를 등록하는 방법을 제공합니다. 이러한 등록을 실행하기 위해, 다음 절차를 따라 해 보십시오.

Step 1. 벡터화 기능을 이용하여 벡터 데이터를 만든 후 Vector/Select Control Points을 실행하여 제어점(Control Point) 선택 툴을 시작하십시오. 커서가 이미지 윈도우안에서 움직일 때 십자형 커서로 바뀌게 됩니다. 이제 오른쪽 마우스를 이용하여 제어점 편집 옵션을 불러 올 수 있습니다.

Step 2. 알고 있는 지점을 찾아 클릭하십시오. 그러면 Control Point Dialog Box가 나타나 좌표값을 넣도록 요청합니다. 일반적으로, 코너의 4개 제어점이면 충분하며, 더 많은 점을 선정할 수 도 있습니다. Note: 정확한 투영은 얼마나 정확한 제어점을 선정하느냐에 달려있지 얼마나 많은 제어점을 사용하느냐에 달려 있는 것이 아닙니다.

Step 3. 새로 만들기(New), 이동(Move), 수정(Modify) 및 삭제(Delete) 등 몇 가지 편집 방법이 있습니다. 오른쪽 마우스 버튼을 눌러 Floating Pop-Up 메뉴를 선택하십시오. 선택하신 후 메뉴에서 Done을 선택하십시오.

Step 4. File 메뉴에서 Export Vector을 선택하십시오. 그러면 R2V는 적용을 할 것인지 묻습니다. “Yes” 를 선택하고 저장하기 위한 파일 이름을 입력하십시오. 이제 이 벡터 데이터를 여러분의 GIS 및 다른 지도 제작 응용 프로그램에서 사용하실 수 있습니다.

Note: 벡터 데이터가 새로운 좌표 체계에 따라 변형됨에 따라 기하학적으로 변형되기 때문에 원래 영상과 일치하지 않게 되므로 새로운 지도 좌표계를 적용하지 않은 벡터 데이터를 별도로 저장하는 것을 잊지 마십시오. 그래야 나중에 원래 이미지를 배경으로 하여 벡터를 편집할 수 있습니다.

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20. 지도를 디지타이징함에 있어 R2V가 수작업보다 훨씬 쉽고 빠르다는 것은 알겠는데, 수작업 만큰 정확한지 궁금합니다.

원칙적으로 자동 벡터화 변환 작업은 디지타이징 태블릿(Digitizing Tablet)을 이용한 수작업의 디지타이징 작업과 유사합니다. 그러나, 해상도, 일관성, 안정성 등과 같이 정확한 디지타이징 처리에 영상을 주는 요인들이 있습니다.

일반적으로 사람의 손으로 약 1/40( 40 DPI) 해상도까지 작업할 수 있습니다. 디지타이징 작업이 시작되었고, 디지타이저가 완벽하게 정확하다고 가정해 봅시다. 그러나 손이 흔들리거나 땀이 베어 나오거나 마음이 산만해 지거나 작업에 실증을 느끼거나 갑자기 일하기 싫어지거나 성미가 급해지는 등 작업 태도에 변화를 보이지 않을 작업자는 없을 것입니다. 작업자가 관심 있어 하고, 열중하고, 방심하지 않고 주의를 기울여 한 작은 지역을 한시간 혹은 두시간에 작업하여 1인치 당 1/40 해상도내에서 모든 점의 90%를 디지타이즈했다고 가정해봅시다. 그러나, 이러한 정확도가 몇 일부터 몇 주에 이르기 까지 전체 디지타이징 과정에 유지될 수 있다고 보장할 수 있습니까? 물론 아닐 것입니다.

광학 스캐너는 사람의 손보다 훨씬 정확한, 200 DPI에서부터 800 DPI까지 아니 그 이상의 정확도를 갖습니다. 고해상도로 스캔한 영상을 이용하여, R2V는 스캐너의 해상도에 맞게 중앙선 혹은 경계선을 찾아내어 그릴 수 있는 충분한 정보를 얻어냅니다. 자동 벡터화 처리에는 공간적 에러가 발생하지 않으며 벡터 형태로 믿을 만하게 재생성시켜 줍니다. 또한, R2V의 배치 처리 기능을 이용하여, 스캔한 대량의 지도를 사람이 개입하지 않고 자동으로 처리할 수 있습니다. 결국 엄청난 시간을 절약할 수 있고 전혀 새로운 방법으로 지도를 디지타이즈하게 됩니다.

스캐닝 작업은 인간의 많은 개입(대부분의 경우에 있어서 피할 수 없는 편집 과정은 예외)을 줄여 주며 보이는 그대로 믿을 수 있게 재생산해 냅니다(단, 장비가 정확하게 교정되었고 정확하게 처리해준다고 가정). 이는 충분히 가정할 수 있고, 편집과정에서 특히 확대 기능을 활용하여 수작업한 것보다 훨씬 정확하게 디지타이징 할 수 있습니다.

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21. R2V를 이용하여 스캔한 칼라 항공 사진으로부터 벡터 데이터를 어떻게 추출하는지요?

R2V는 칼라 영상 처리를 위한 다양한 기능들을 제공합니다. 칼라 영상 자체의 복잡성 때문에 여러 기능을 조합하여 벡터를 추출합니다. R2V에서는 3가지 종류의 칼라 영상 처리 기능을 지원합니다. 다음은 영상처리에 대한 설명과 어떻게 칼라 영상을 벡터화 하는지에 대한 설명을 하고 있습니다.

A. 8-bit palette color. 영상 픽셀은 칼라 코드 정보로 되어 있고, 정의된 칼라 지도로 표시됩니다. 8-bit palette 칼라 영상의 경우 교사 자료(Training data) 혹은 특정 지역을 선택하여 해당 칼라를 벡터화해야 합니다. 예를 들면, 모든 물에 대한 경계선을 벡터화 하기 원한다면, 강 혹은 호수와 같은 물 영역 안에 사각형을 그리십시오. 화면에 사각형이 표시될 때, Vector/Auto Vectorize 명령을 선택하십시오. 그런 다음 "Boundary Line" 옵션을 선택하여 해당 지역을 벡터화 하십시오. 다른 특정 칼라를 벡터화 하기 위해 이 과정을 반복하여, 만든 벡터 데이터를 현재 데이터 셑에 추가하십시오.

B. 24-bit true color. 각 픽셀은 3 가지 칼라 값에 대한 정보를 갖고 있습니다. R2V에서는 벡터를 추출하는 두가지 방법을 제공합니다.

방법1 : 8-bit palette 칼라 영상의 경우와 동일합니다. 위의 내용을 참고 하십시오.

방법2 : 먼저 영상을 분류한 다음 벡터화하는 방법입니다. Image/Classification 명령을 선택하십시오. 분류는 군집화(Clustering) 알고리즘에 근거를 두며 매우 빠르게 처리 됩니다. 분류를 위해 클래스(Class)를 선정할 때 너무 많은 클래스를 만들면 지역들이 산산조각이 날 수 있기 때문입니다. 어떤 종류의 영상에 얼마나 많은 클래스를 선정하는 것이 적합한지 몇 번의 연습이 필요합니다. 분류를 마친 후, 모든 클래스들에 대한 경계선들을 얻을려면 Vector/Auto Vectorize 명령을 실행하십시오. 만약 오직 하나의 클래스 경계선만 만들어졌다면 클래스 영역안에 사각형을 그려서 벡터화 하고자 하는 클래스를 표시해야 합니다. 선택한 사각평이 표시될 때 Vector/Auto Vectorize을 선택함으로써 경계선을 얻어냅니다. 이러한 처리 과정을 반복하여 더 많은 클래스의 경계선 정보를 현재 데이터 셑에 추가하십시오.

C. 8-bit classified image derived from a 24-bit true color image. 이러한 영상은 R2V의 칼라 분류 기능을 이용하여 만들 수 있습니다. 이런 종류의 영상으로부터 벡터를 추출하는 방법은 두 가지가 있습니다.

방법1 : 위의24 bit true color image에서의 두 번째 방법을 사용하십시오.

방법2 : 경계선이나 중앙선을 벡터화 하는 옵션을 갖고 있다면, 분류(Classification)된 영상을 8-bit palette 종류의 영상으로 쉽게 변환하실 수 있습니다. 이들을 서로 바꿀 수 있습니다. 그런 다음 A에서 설명된 방법을 따라 작업하십시오.

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22. 제가 갖고 있는 스캐너로 다룰 수 있는 것 보다 더 큰 지도를 4부분으로 스캔하였습니다. 이와 같이 부분적으로 스캔한 지도들을 R2V로 벡터화 하여 하나의 데이터로 붙일 수 있습니까?

예, 가능합니다. 제어점(control points)을 이용하여 각 부분을 하나의 데이터 셑으로 합칠 수 있습니다. 다음은 이러한 작업 과정을 설명하고 있습니다

Step 1. 먼저, 지도들이 어떻게 나뉘어 있는지 기록하세요. (예를 들면, 지도가 동일한 크기로 4부분으로 나위었다든지....)

Step 2. 각 부분을 벡터화 하십시오. 각 부분을 위해, 4개의 제어점을 선택하십시오.(앞서 설명한 FAQ의 첫번째 질문에서 어떻게 제어점을 선택하고 편집하는지를 보세요.) 제어점을 정의하는 방법은 매우 간단합니다. 큰 스캐너에서 지도와 동일한 해상도로 스캔한 것과 같은 동일한 크기의 합성된 지도를 생각해 보십시오. 예를 들어, 각 부분의 영상 크기가 100 X 100라고 가정하면, 각 부분 영상에 대한 네 귀퉁이의 제어점을 잡고 다음과 같이 정의할 수 있습니다. (아래 절차를 보십시오.)

선택 1 (상단 좌측): 반드시 등록할 필요는 없음.

선택 2 (상단 오른쪽 부분):

Point 1 (상단 좌측 코너). Source (0, 0), Destination: (100, 0)

Point 2. (상단 오른쪽 코너). Source (100, 0), Destination: (200, 0)

Point 3. (하단 좌측 코너). Source (0, 100), Destination: (100, 100)

Point 4. (하단 오른쪽 코너). Source (100, 100), Destination: (200, 100)

선택 3 (하단 좌측 부분):

Point 1 (상단 왼쪽 코너). Source (0, 0), Destination: (0, 100)

Point 2. (상단 오른쪽 코너). Source (100, 0), Destination: (100, 100)

Point 3. (하단 좌측 코너). Source (0, 100), Destination: (0, 200)

Point 4. (하단 오른쪽 코너). Source (100, 100), Destination: (100, 200)

선택 4 (하단 오른쪽 부분):

Point 1 (상단 좌측 코너). Source (0, 0), Destination: (100, 100)

Point 2. (상단 우측 코너). Source (100, 0), Destination: (200, 100)

Point 3. (하단 좌측 코너). Source (0, 100), Destination: (100, 200)

Point 4. (하단 우측 코너). Source (100, 100), Destination: (200, 200)

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23. 칼라 지도를 갖고 있는데, 어떻게 각각의 색을 구별해내고 각 색깔별로 벡터화 할 수 있습니까?

24-bit 고품질 영상의 경우, 아래 설명된 색을 구별하는 처리 과정을 실행해 보십시오.

Step 1. Image/Classification 명령을 이용하여 영상에 포함된 칼라 수 만큼 분류하십시오. 이 명령은 24-Bit 영상과 8-Bit 칼라 영상 모두에 적용할 수 있습니다. 이 영상을 새로운 파일로 저장하여 나중에 각각의 색을 벡터화 하기 위해 1-bit monochrome 영상을 만들 때 활용할 수 있습니다.

Step 2. 만약 다중(Multiple) 레이어를 만들 계획이라면 Edit/Layer Define 명령을 이용하여 비어 있는 신규 레이어를 추가합시오. 먼저 레이어들을 만들어야 합니다. 그 다음 Vector/Auto Vectorize 혹은 다른 툴을 사용하여 각각의 레이에 데이터를 추가합니다. Layer Define 다이얼로그 박스가 나타날 때 하단의 편집 박스에 새로운 레이어의 이름을 적으신 후에 "New" 버튼을 클릭하여 레이어 리스트에 추가 하십시오. 레이어는 반드시 Vector/Auto Vectorize을 이용하여 반드시 "Current" 설정 상태에서 추가되어야 합니다.

Step 3. 벡터화 하려는 색상 내에 선택 사각형을 정의하여 the Vector/Auto Vectorize 명령을 선택하십시오. 이 색으로 만 된 래스터 영상을 만들기 원하시면, Image/Conversion/Classified → 1-bit Bi-level 명령을 사용하여 분류된 영상을 1-bit bi-level monochrome 영상으로 바꾸어 새로운 영상 파일로 저장하십시오.

(Note) Step 3를 반복하여 다른 색을 벡터화 하거나 Step 1에서 저장된 영상을 이용하여 또 다른 색을 위해 1-bit monochrome image 를 만들 수 있습니다.

8-bit 칼라 영상의 경우(예를 들면, 스캔한USGS topo maps), 다음 과정을 따라 해 보십시오.

1. 먼저, R2V의 픽셀 툴을 이용하여 색을 깨끗하게 하십시오. 편집 툴을 실행하기 위해 Image/Image Pixel Tool On 을 선택하십시오. Show Pixel Value 설정이 기본입니다. 왼쪽 마우스 버튼을 누르고 커서가 위치한 곳의 픽셀 칼라 코드를 보기 위해 마우스를 움직여 보십시오. 화면의 아래에 (X, Y) 형태로 칼라 코드가 보이는 것을 확인하실 수 있습니다.

2. 여러분이 벡터화 하고자 하는 특징에 대한 주요 코드(예를 들면, 갈색 등고선에 대한 칼라 코드)를 기록하세요. 등고선 라인들을 따라 마우스를 움직여서 다른 칼라 코드들이 들어 있는지 확인하십시오. 등고 라인들에 속하면서 주요 색과 다른 색들을 적어 두십시오.

3. 오른쪽 마우스를 이용하여 옵션 메뉴를 불러 와서 Map Pixel Value 옵션을 선택하십시오. 다이얼로그 박사가 나타나면, New Value에 주요 칼라 코드를 넣으십시오. 그리고 Pixel Values to be Mapped(아래 그림 참조)에 바꾸고자 하는 칼라 코드를 넣으십시오. OK 버튼을 눌러 픽셀 지도 제작 과정을 실행하십시오. 주요 칼라에 대해 기록한 모든 칼라에 대해 이 과정을 되풀이 하십시오. 모든 작업을 마쳤을 때 오른쪽 마우스 버튼을 이용하여 옵션 메뉴를 불러와서 “done” 버튼을 선택하십시오.

이러한 작업 후에 , 영상은 보다 적은 수의 칼라를 갖게 됩니다.

4. 다중 레이어로 데이터를 만들기 원하시면, Edit/Layer Define 명령을 사용하여 비어있는 신규 레이어들을 추가하십시오. 레이어들을 먼저 만든 다음에 Vector/Auto Vectorize 또는 다른 툴을 이용하여 각각의 레이어에 데이터를 추가하십시오. Layer Define 다이얼로그 박스가 나타나면 하단의 편집 박스에 새 레이어의 이름을 적으시고, "New" 버튼을 눌러 레이어 리스트에 추가 하십시오. 레이어는 Vector/Auto Vectorize 옵션에서 반드시 "Current" 설정으로 되어 추가되어야 합니다.

5. 칼라 특징들을 벡터화 할경우, 왼쪽 마우스 버튼을 눌러 칼라 내에서 선택 사각형을 그리십시오. Vector/Auto Vectorize 명령을 선택하십시오. 또는 영상을 1-bit Bi-level으로 변환하여 Vector/Auto Vectorize 옵션을 이용하는 방법도 있습니다.

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24. 벡터화된 지도에 제어점(Control Points)를 적용할 때, Bi-Linear 또는 Triangulation 중 어느 방법을 사용해야 하나요?

Bi-Linear 와 Triangulation 방법 모두 여러분이 벡터화한 지도 데이터를 한 좌표 체계(원시 영상의 좌표 체계)에서 다른 좌표 체계(여러분이 GIS 소프트웨어서 사용하게 될 지도 투영 체계)로 투영하기 위한 기하학적 보정을 합니다. 그러나, 두 방법은 매우 상이 하므로, 여러분이 응용하고자 하는 곳에 가장 적합한 것을 선택하시기 바랍니다.

여러분에게 적합한 방법을 선택하기 위한 몇 가지 지침을 아래에 제안합니다.

(1) Bi-Linear 는 전체적인 왜곡을 효과적으로 보정하는 반면 Triangulation 은 지협적인 왜곡을 보정함에 있어 Bi-Linear보다 뛰어납니다. Bi-Linear 방법은 여러분이 얼마나 많은 제어점을 잡았느냐에 관계없이 전체 영상을 위한 변환 공식을 만들기 위해 최소 자승법을 사용합니다. 변환 후에는 제어점의 위치가 정확히 동일한 위치에 있는지 보장할 수 없습니다.

(2) Triangulation 방법은 매우 다르게 변환합니다. 영상 공간을 여러분이 선택한 제어점들에 기초한 많은 작은 삼각형들 속으로 나누어서 각각 삼각형을 위한 공식을 만듭니다. 제어점들의 위치는 변형 과정 동안 유지되며 지협적인 왜곡들이 효과적으로 보정됩니다. 그러나, 스캔된 영상의 코너들[(주의) 지도의 코너가 아님]은 삼각형 분할 과정에서 매우 중요하며, 코너 주변에 어떤 제어점도 없다면 일부 왜곡이 발생할 수도 있습니다. 이러한 현상은 멀리 있는 제어점들이 이용되기 때문에 발생됩니다. 그러므로, 제어점들이 전체 영상에 고루 분포되도록 충분히 잡아야 한다. 물론, 보다 정확한 지도 투영을 위해 영상의 네 귀퉁이를 포함해야 한다.

그럼, 얼마나 많아야 하나요? 최소한 귀퉁이의 4점은 필요하며 다른 위치의 4개 점을 잡으면 좋습니다. 8개 이상의 제어점들을 잡으면 매우 좋은 결과를 얻을 것입니다. 물론, 사용자의 경험과 숙련도에 따라 결과는 달라 질 수 있습니다.

(3) 벡터화된 지도를 기존 데이터에 중첩하거나 합칠 때 어떤 방법을 사용할지에 대한 결정함에 있어서 목표 체계가 매우 중요합니다.

데이터를 Arc/Info 혹은 ArcView 포맷으로 출력을 원하고 TFW(World file)로 만들어진 래스터 영상을 사용한다면, Bi-Linear 방법이 적합합니다. 왜냐하면, Arc/Info와 ArcView 모두 Bi-Linear와 유사한 방법을 사용하기 때문입니다.

Mapinfo 형식으로 출력을 원하고 레스터 영상(TAB파일)위에 제어점들을 적용하고자 한다면, Triangulation 방법이 적합합니다.

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25. 영상의 일부만 선택하여 벡터화 할 수 도 있습니까?

물론입니다. Image/Region of Interest (ROI) 기능을 이용하여 관심지역(ROI)을 선택한 후 벡터화 할 수 있습니다. 이 작업을 반복하여 여러 지역을 벡터화 하여 만들어진 벡터 데이터를 하나의 레이어로 저장할 수 있습니다. 서로 다른 지역의 벡터 데이터를 각각의 레이어로 저장하기 원하면, 그것들을 먼저 하나의 파일로 저장한 후 다른 지역을 벡터화 하십시오.

26. 벡터화 작업 혹은 영상 자르기를 할 때 ROI(관심지역)를 어떻게 정합니까?

R2V의 ROI(Region Of Interest)툴은 사용이 매우 쉽고, 원형(Circular), 사각형(Rectangular) 그리고 임의로 그릴 수 있는 다각형(Polygon) 또는 이러한 모양의 조합 형태를 지원하여 벡터 작업 및 자르기 등에 활용할 수 있습니다.

Image/Region of Interest (ROI)의 그리 기 툴(Drawing tool)을. 선택하십시오. 사각형, 원형, 다각형 중 하나를 선택하십시오.

R2V는 여러 지역을 각각의 ROI로 정의하여 영역을 구분할 수 있습니다. 여려 지역의 경계선을 정의할 때는 특정 지역이 포함되거가 배제되었는지를 꼭 확인하시기 바랍니다.

어느 지역이 ROI 내에 혹은 밖에 있는지 결정하기 위해 Parity rule이 사용됩니다. 이것은 다음과 같이 작동됩니다.

한 지역으로부터 모든 경계선 밖에 이르기까지 만나는 경계선의 수를 계산합니다. 만약 홀수이면, 그 지역은 내부에 있고, 짝수이면 바깥쪽에 있는 것입니다.

ROI편집 모드에서 오른쪽 마우스 버튼을 눌러 팝업 메뉴(Floating pup-up Menu)를 불러와서 별도의 그리기 모드로 전환하십시오. 현재 선택된 그리기 모드는 체크 표시(Check Mark)로 표시 됩니다.

다각형(Polygon) 그리기 모드에서 커서를 특정 위치에 가져가서 왼쪽 마우스를 클릭하여 그리기를 시작합니다. 다음 위치로 옮겨서 왼쪽 마우스를 클릭하여 Line segment를 확인하십시오. 한 지역을 그리기 위해 이 과정을 반복 하십시오. "BACKSPACE" 키는 바로 전 단계의 작업 상태로 되돌립니다. 그 지역을 마무리 하려면 키보드상의 아무 키나 누르시면 됩니다.

사각형 그리기 모드에서는, 커서를 특정 위치로 옮겨서 사각형의 좌측 상단 코너를 지정하세요. 왼쪽 마우스 버튼을 누른 상태에서 마우스를 끌어 사각형의 우측 아래 코너의 위치를 정하십시오. 왼쪽 마우스 버튼을 놓으면 사각 모양의 경계선이 만들어 집니다. 이 과정을 반복하여 더 많은 사각 경계를 만들어 보십시오.

원 그리기 모드는 사각형 그리기 모드와 유사합니다. 하나의 원형 경계를 만들기 위해 사각형을 그립니다. 위에서 설명한 사각형 모드 그리기에서와 동일한 방식으로 마우스를 한 지점으로 이동하여 사각형의 상단 좌측 코너로 정한 후 왼쪽 마우스를 누른 상태에서 한 지점으로 이동하여 사각형의 하단 우측 코너를 정하십시오. 이제 왼쪽 마우스를 놓으면 원형 혹은 타원형 경계선이 방금 그린 사각형 경계에 근거하여 그려집니다. 이 작업을 반복하여 원형 경계를 더 만들어 보십시오.

작업을 마쳤을 때 ROI 편집 툴을 종료하기 위해 팝업 메뉴의 "Done" 을 선택하십시오. ROI를 제거할 경우 Image/Clear all ROIs를 사용하십시오. View/Overlay/Image ROI 명령은 디스플레이의 On/Off를 반전시켜줍니다. 벡터화 과정에 의해 ROI가 사용되면, ROI는 사라집니다. 위의 과정을 반복하여 새로운 ROI를 잡을 수 있습니다.

여기를 누르시면, ROI를 이용하여 영상의 일부를 자른 예제를 보실 수 있습니다.

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27. 제가 갖고 있는 Parcel Map에 많은 폴리곤들이 그려져 있는데, R2V를 이용하여 벡터화 할 수 있습니까?

R2V는 특별히 Parcel Map을 디지타이징하기 위한 기능들을 갖고 있습니다.

다음 절차들은 Parcel Map를 벡터화 하고 폴리곤 레이어를 만드는 전형적인 방법입니다. R2V의 온라인 도움말을 참조하셔서 보다 자세한 내용을 꼭 확인하시기 바랍니다.

Step 1. R2V의 Vector/Auto Vectorize 명령으로 지도를 벡터화 하십시오. 만약, 갖고 계신 영상이 칼라 혹은 그레이스케일 이라면 약간의 전처리 과정이 필요합니다.

Step 2. 영상을 벡터화 한 후에 후처리 과정과 라인 데이터를 정화 작업이 필요합니다. 원치 않는 라인들이 있다면 Edit/Line Editor/Delete Line 명령으로 제거하십시오. Line Editor를 이용하여 노이즈 및 기타 불필요한 것들을 편집할 수 있습니다. 라인이 교차하는 부분에서는 주의하셔야 합니다. Line Editor 메뉴에 있는 Move Node 옵션으로 큰 갭들(Gaps)을 메울 수 있습니다. 교차하는 곳에 선들이 있고 폴리곤으로 만들려고 한다면 선들을 잇지 마십시오. 또한, 3개의 라인이 교차하는 곳에서 끝 부분이 확인되지 않았으면 일부 라인들을 분리할 필요가 있습니다. 이 작업은 Line Editor 메뉴의 Split Line 명령을 이용하시면 됩니다.

Step 3. 텍스트 문자열이 지도에 있는 경우, 텍스트가 Parcel 경계에 닿았다면 편집이 필요하게 될지 모릅니다. 텍스트 문자열의 벡터화된 라인을 제거하기 원하면, 먼저 Vector/Detect Text Blocks명령을 이용하십시오. 텍스트 문자 주변에 사각형을 그린 후 Vector/Delete Text Blocks 명령을 다시 선택하십시오. 그러면 모든 텍스트가 각각 별개의 박스속에 나타나게 됩니다. Edit/Text Block Editor 을 이용하여 텍스트를 삭제(Delete Text Lines)하거나 텍스트가 아닌 블락(Blocks)을 제거(Remove Block) 하십시오.

Step 4. 데이터가 준비되었을 때, Vector/Create Polygon Layer 명령을 시작하여 폴리곤들을 닫으십시오. 먼저 "Apply" 버튼을 눌러 다른 파라미터 셑팅들을 실험해 보십시오. 편집을 마치면 벡터 데이터를 ARC 파일로 저장하여 항상 백업하십시오.

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28. 벡터화한 폴리곤에 레이블을 붙이고 싶습니다. R2V에서 어떻게 할 수 있나요?

지도를 벡터화 하고 폴리곤을 만든 후에, Edit/Text Notes Editor 을 시작하여 텍스트 레이블을 넣을 수 있습니다. 라인 또는 폴리곤에 ID값과 레이블을 붙이고자 할 경우, Edit/Line Editor/Label Contours 기능을 이용하여 ID라인에 ID을 할당할 수 있습니다.

29. 지도안에 있는 텍스트를 탐지하기 위해 R2V의 OCR 엔진을 이용할 때, 어떤 절차들이 있습니까?

다음은 R2V의 OCR 엔진을 이용하여 지도안의 텍스트를 탐지하고 식별하는 주요 단계들을 설명하고 있습니다. 사용된 기능들을 단순히 나열하였으므로, 보다 자세한 내용을 사용자 매뉴얼이나 On-Line Help를 확인하십시오.

Step 1. Vector/Auto Vectorize 명령을 이용하여 영상을 벡터화 하십시오.

Step 2. 필요한 경우 벡터 후처리 나 편집을 하십시오.

Step 3. Vector 메뉴 아래에 있는 Detect Text Blocks 명령을 이용하여 모든 텍스트 블록(Block)을 탐색해 내십시오. 텍스트 블록들은 자동으로 그룹화 됩니다.

이 과정에 대한 보다 자세한 내용은 28번의 Step3의 설명을 참고 하십시오.

Step 4. Edit/Text Block Editor를 시작하십시오. 먼저 편집기를 이용하여 잘못된 블록들을 제거하시고, 빠진 블록들을 추가하고, 그룹들을 교정하십시오. 그런 다음 Text Block Editor 메뉴에 있는 Train OCR 과 Test OCR 기능을 이용하여 OCR Signature 셑을 조정(train)하십시오.

Step 5. 한 글자를 조정(Train)하기 위해, Train OCR 모드로 전환하십시오. 왼쪽 마우스를 문자를 포함하고 있는 텍스트 블록안에 클릭하면 문자나 기호를 입력할 수 있는 다이얼로그 박스가 나타납니다.

Step 6. 문자가 Signature 셑에 의해 식별이 되는지 보기 위하여, Test OCR 모드로 전환하십시오. 텍스트 블록안에 왼쪽 마우스 버튼을 클릭하십시오. 식별된 문자나 글자가 이미지 윈도우 아래쪽의 메시지 바에 나타납니다. 만약 식별이 정확하게 되지 않았다면, 이 텍스트 블록을 이용하여 문자를 다시 조정하십시오.

Step 7. 편집이 완료되면, Vector/Convert to Text Notes 명령을 이용하십시오. 이 명령은 모든 텍스트 블록을 처리하고 Text Notes 형태에 저장된 텍스트로 바꾸도록 OCR 엔진을 적용합니다.

Step 8. 필요한 경우, Edit/Text Notes Editor을 이용하여 Text Notes를 편집할 수 있습니다.

Step 9. 프로젝트를 저장하시고, Text Notes가 저장되었는지 확인해 보십시오.

Step 10. 벡터 데이터를 GIS 혹은 매핑 벡터 파일 포맷으로 저장하십시오.

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30. 그레이스케일의 항공사진을 갖고 있는데, 주차장, 건물 지붕 및 기타 동종의 물체나 지역 등을 어떻게 구분하여 경계선을 벡터화 할 수 있습니까?

R2V는 이러한 목적을 위해 고안된 그레이스케일 영상 구분(segmentation) 기능을 갖고 있습니다. 만약 영상이 상대적으로 상태가 좋다면, Image/Segmentation 기능을 바로 사용하십시오. 영상을 분할한 후에는, 그레이스케일 Threshold를 선택하십시오. Threshold를 조정하여 여러분이 벡터화 하고자 하는 지역을 붉은색안에 넣으십시오. Threshold를 조절할 때, 다른 지역으로부터 분리되었는지 확인하십시오. "OK" 버튼을 눌러 작업을 계속하십시오. 경계선이 자동으로 벡터화 되어 벡터 라인들이 분리된 영상의 위에 표시됩니다.

Gap을 채우기 위해 라인들을 편집하고 불필요하게 나온 경계선을 제거하십시오. Edit/Line Editor 메뉴의 여러 옵션을 이용하여 편집할 수 있습니다. 라인들을 완벽하게 편집하고 정리되었을 때, 닫힌 폴리곤을 만들 계획이라면 Vector/Create Polygon Layer를 이용하십시오.

31. 원형, 사각형 또는 비눗방울 모양의 기호들이 고르지 않게 교차되어 있는 지도를 보이는 그대로 벡터로 변환했습니다. 이 경우 R2V를 이용하여 단순화시켜 교차점을 하나로 만들 수는 없는지요?

R2V는 불규칙하게 있는 라인 교차 문제를 해결하기 위한 기능을 제공합니다. 아래 제안한 방법을 따라 해 보십시오.

Step 1. Vector/Auto Vectorize 기능을 이용하여 영상을 벡터 데이터로 변환하십시오.

Step 2. 외쪽 마우스 버튼을 눌러 한 교차점을 중심으로 선택 사각형을 그리십시오. 사각형의 크기가 매우 중요하므로 벡터화된 교차 심벌보다 조금 크게 그리십시오. 몇 번만 연습하시면 익숙해 질 것입니다.

Step 3. 심벌들을 찾도록 Vector/Detect Intersection Symbols을 실행하십시오. 그러면, 교차 심벌(Symbols) 주위에 파란색 사각형들이 나타납니다. 작은 라인 조각들이나 패턴들 과 같은 다른 것들도 교차 심벌들로 식별될 수 있으나 문제를 야기 시키는 것은 아닙니다.

Step 4. 이제 심볼들을 교정하거나 줄입니다. 다음 작업은 여러분의 벡터 데이터에 물리적 변화를 가져 올 수 있으므로, 작업을 하기 전에 저장을 하시기 바랍니다. 잘 못 정의된 심볼들이 있을 가능성이 있기 때문에 한 지역 한 지역에 대해 Vector/Shrink Intersection Symbols 기능을 이용하시기 바랍니다. 교차 심벌(Intersection Symbols)이 정확하게 정의된 지역을 위해 왼쪽 마우스 버튼을 이용하여 선택 사각형을 그리십시오. 선택 사각형이 만들어 졌을 때, Vector/Shrink Intersection Symbols 을 시작하십시오. 선택된 지역안의 심볼이 교정됩니다. 다른 지역들에 대해서도 이 작업을 반복하십시오.

Step 5. 심볼들을 하나씩 교정하기 원하시면, Line Editor/Intersection Symbol 옵션을 사용하십시오. Line Editor을 시작한 후 Intersection Symbol 편집 모드로 전환하십시오. 교정을 실행하기 위해 교차 심볼 박스를 클릭 하십시오. 잘 못 수행했다면 Undo 명령으로 되돌릴 수 있습니다. 탐지 과정에서 심볼이 정의되지 않았다면, 왼쪽 마우스 버튼과 SHIFT 키를 동시에 눌러 선택 박스가 해당 위치를 둘러싸도록 그린 다음 Intersection Symbol 옵션을 선택하여 교정할 수 있습니다.

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