KR101523211B1 - Method and apparatus for identifying crime vulnerable road using digital map - Google Patents
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Abstract
본 발명은 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 수치지도는 다양한 레이어를 가지고 있으나 범죄 발생에 취약한 도로를 예측하기 위하여 도로중심선과 건물 레이어의 위치 및 속성정보를 이용하여 위험한 도로를 등급화 할 수 있고, 또한 범죄 발생에 취약한 도로를 식별하기 위해서 위험점수와 경중률을 고려하여 위험등급에 따라 색상 또는 무늬를 부여하여 지도에 표시할 수 있다. 아울러 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 교차각도를 추가적으로 추출하여 보행자 통행시 시인성에 대한 고려를 부가적으로 할 수 있으며, 이를 통해 범죄 발생에 취약한 도로뿐만 아니라 범죄 발생에 취약한 도로교차점을 식별하고, 식별된 범죄 취약도로에는 CCTV 또는 가로등을 포함한 범죄 예방에 필요한 도로시설물을 추가적으로 설치할 수 있다. 나아가 네트워크상의 서버에서 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법을 활용하여 소프트웨어로 장치를 구성한 다음, 이를 유무선 통신수당을 통해서 개별 단말기(예: 스마트폰)로 전송하여 범죄 취약도가 높은 위치를 지나가는 보행자에게 미리 경고 메시지를 보내어 범죄 발생 위험도를 낮출 수 있는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method for extracting a vulnerable road using a digital map and a device therefor. Although numerical maps have various layers, it is possible to use a road center line and a location and attribute information of a building layer to predict a road vulnerable to crime, In order to classify roads and to identify roads that are vulnerable to crime, color or pattern may be assigned to the map according to the degree of risk, taking into account the risk score and the severity rate. In addition, it is possible to additionally consider the crossing angle at which the road center line intersects with the road center line to additionally consider the visibility at the time of pedestrian passage, thereby identifying not only roads vulnerable to crime but also road crossing points vulnerable to crime, Crime susceptible roads may be additionally equipped with road facilities necessary for the prevention of crime including CCTV or street light. In addition, the server on the network uses software to construct a device using a digital map, and then transmits it to an individual terminal (eg, a smartphone) through a wired / wireless communication commission, so that a pedestrian The present invention relates to a method and apparatus for detecting vulnerable roads using a digital map capable of reducing the risk of crime by sending a warning message in advance.
Description
본 발명은 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수치지도의 지형지물 레이어(layer)와 속성정보 및 위치정보를 이용하여 범죄 발생에 취약한 도로를 추출하는 방법을 제공하고, 이를 통해 범죄에 취약한 도로를 예측할 수 있으며, 범죄에 취약할 것으로 예측된 도로에 CCTV(closed circuit television) 또는 가로등을 포함한 범죄 예방에 필요한 도로시설물을 추가적으로 설치하여 범죄 위험도를 낮출 수 있는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for extracting fragile vulnerable roads using a digital map, and more particularly, to a method of extracting fragile roads using a feature layer, attribute information, and location information of a digital map , Which can predict roads vulnerable to crime and reduce the risk of crime by additionally installing road facilities for the prevention of crime including closed circuit television (CCTV) or street light on roads expected to be vulnerable to crime The present invention relates to a method of extracting a vulnerable road using a digital map and a device therefor.
현대사회의 일상생활에서는 성폭력, 학교폭력 또는 위해식품을 포함한 다양한 위해요소로부터 여전히 사람들의 안전을 위협받는 상황이 발생하고 있다. 특히, 아동과 여성을 대상으로 하는 성폭력 범죄는 2008년 15,970건에서 2012년 22,935건으로 범죄 발생이 증가 하였다. 이러한 성폭력 관련 범죄를 예방하기 위해서는 과학적인 접근법을 통해서 성범죄 위험 지역을 사전에 예측하는 것이 필수적이다.In the daily life of modern society, there are still situations in which people's safety is threatened from various risks including sexual violence, school violence or harmful food. In particular, the number of sexual violence crimes targeting children and women increased from 15,970 in 2008 to 22,935 in 2012. In order to prevent such sexual assault related crimes, it is essential to predict the risk areas of sex crimes through a scientific approach.
범죄 발생지역은 대부분 인적이 드문 외진 골목길이나 가로등 또는 CCTV 등의 안전시설물이 부족한 지역에서 발생하고 있다. 범죄예방과 관련된 기존의 연구동향은 주로 환경적설계를 통한 범죄예방(CPTED : Crime Prevention Through Environmental Design) 또는 공간구문론 등의 방법이 적용된 사례들이 있다. 상기와 같은 범죄예방 선행문헌으로 대한건축학회 학술발표대회 논문집에 수록된 “CPTED요소의 GIS 적용 가능성에 관한 기초 연구(2012년 10월)”가 제안되었다. 상기 선행문헌은 공동주택단지를 대상으로 CPTED 항목들을 분석하고, GIS(Geographic Information System) 데이터 특성에 맞게 매칭 할 수 있도록 객관화 및 정량화가 가능한 항목을 도출하였으나, 보행자가 주로 이용하는 도로에 기하학적인 분석과 도로의 속성정보에 대한 세심한 고려가 반영되지 않은 문제점이 있다.Most of the crime areas are located in areas where there are insufficient security facilities such as streetlight or CCTV. The existing research trends related to crime prevention are mainly applied to methods such as crime prevention through environmental design (CPTED) or spatial syntax. The basic research on the possibility of GIS application of CPTED element (October, 2012) in the above mentioned crime prevention preliminary literature was proposed. The preceding literature analyzes CPTED items for apartment complexes and derives items that can be objectified and quantified so as to match GIS (Geographic Information System) data characteristics. However, geometric analysis on roads mainly used by pedestrians There is a problem that the careful consideration of the attribute information of the road is not reflected.
또한 다른 선행문헌으로 대한건축학회 논문집(계획계)에 수록된 “공간구문론을 이용한 도시 주거지 방범용 CCTV 배치 방법에 관한 연구(2012년 9월)”와 “CPTED를 통한 대전의 범죄예방정책방안(2010년)”이 제안되었다. 상기 선행문헌들은 도시 주거지의 공간구조와 CPTED 원리, 잠재적 범죄자 및 피해자의 보행패턴을 고려하여 CCTV 배치방법론을 제안하거나, 범죄발생의 시공간적 상관관계(또는 발생현황)의 범죄 예방정책방안을 도출하였으나, 이 또한 보행자가 주로 이용하는 도로에 기하학적인 분석과 도로의 속성정보에 대한 세심한 고려가 반영되지 않은 문제점이 있다.In addition, as another prior literature, "A Study on the Method of CCTV Arrangement for Urban Residential Areas Using Space Syntax (September, 2012)" and "Crime Prevention Policy Strategies of WWII through CPTED" ) Was proposed. The above mentioned documents propose CCTV deployment methodology considering the spatial structure of urban settlements, CPTED principle, potential criminals and victims' gait pattern, or derived the crime prevention policy of temporal and spatial correlation (or occurrence) Also, there is a problem that geometric analysis and careful consideration of road attribute information are not reflected on the roads mainly used by pedestrians.
이와 같이 범죄와 관련된 대부분의 연구는 범죄 발생 현황을 근거로 분석하는 연구가 대부분이었다. 또한 범죄 예방적인 측면에서 일반 시민에게 범죄가 취약한 도로 정보를 제공할 수 있는 연구나 개발은 아직 미진한 실정이다.Most of the studies related to crime are based on the crime scene. In addition, research and development that can provide road information with low crime to ordinary citizens from the viewpoint of crime prevention is not yet available.
따라서 수치지도에서 도로 및 건물 정보를 이용하여 범죄 발생에 취약한 도로정보를 추출하고 이를 표출하는 방안에 관한 기술 개발이 필요하다.Therefore, it is necessary to develop a technology for extracting and expressing road information which is vulnerable to crime by using road and building information in digital map.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 수치지도의 주요 지형지물 중 도로중심선과 건물 레이어의 위치 및 속성정보를 이용하여 범죄 발생에 취약한 도로를 추출하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention provides a method and apparatus for extracting roads vulnerable to the occurrence of crime using the road center line, the position and attribute information of the building layer among the main features of the digital map, .
또한 본 발명은 도로중심선과 건물 레이어의 속성별로 위험점수를 부여하고, 경중률을 고려하여 위험등급점수를 부여할 수 있으며, 나아가 도로교차점과 도로중심선에 대한 위험합산점수를 부여하고 그 값이 설정된 임계값을 초과할 경우 위험한 도로교차점과 도로중심선으로 표시하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. In addition, the present invention can assign a risk score according to the property of the road center line and the building layer, give a risk score in consideration of the severity rate, further assign a risk sum score to the road intersection and the road center line, And a method of displaying the intersection with a dangerous road and a road center line when the threshold value is exceeded.
본 발명에 의한 일 실시예에 따른 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법은, 수치지도의 도로교차점, 포장재질, 도로폭, 도로중심선 버퍼링 또는 이와 동등한 정보를 활용하여 선형 형태로 형성된 도로중심선을 생성하는 단계; 상기 생성된 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 각도를 계산하여 교차각에 따른 위험성을 판단하는 단계; 및 상기 생성된 도로중심선에서 버퍼링을 통해 일정한 범위 내에 존재하는 건물을 검색하는 단계;를 포함한다. 또한 상기 도로중심선을 생성하는 단계는, 포장재질과 도로폭을 포함하는 속성정보와 도로교차점을 추출하여 교차점을 생성하고 생성된 교차점의 교차각도를 계산하는 위치정보를 활용하는 것을 더 포함하고, 상기 교차각에 따른 위험성을 판단하는 단계는, 도로중심선과 도로중심선의 교차각이 45°±15°이거나 135°±15°로 교차하는 경우 한 도로에서 다른 도로에 대한 시야가 확보되지 못하는 것을 더 포함하며, 상기 교차각에 따른 위험성을 판단하는 단계는, 도로교차점의 포장재질, 도로폭, 교차각도 또는 이와 동등한 정보를 고려하여 위험점수를 도로교차점에 부여하는 것을 더 포함하고, 상기 건물을 검색하는 단계는, 버퍼링을 통해 일정한 범위내에 존재하는 도로중심선을 공간검색하여 선택한 후 건물의 속성정보인 건물 종류를 이용하여 검색하는 것을 더 포함하며, 상기 건물을 검색하는 단계는, 도로중심선의 포장재질, 도로폭, 건물종류 또는 이와 동등한 정보를 고려하여 위험점수를 도로중심선에 부여하는 것을 더 포함하고, 상기 도로중심선과 도로교차점은, 각 도로중심선과 건물의 속성정보별 위험점수와 경중률을 곱하여 위험등급점수를 부여하고, 상기 위험등급점수를 합산하여 위험합산점수를 부여하며, 상기 위험합산점수가 설정된 임계값을 초과할 경우 위험한 도로중심선과 도로교차점으로 표시하는 것을 특징으로 한다.The method for extracting fragile roads using a digital map according to an embodiment of the present invention generates a road center line formed in a linear shape by using road intersection points, packing materials, road widths, road center line buffering or equivalent information of a digital map ; Calculating an angle at which the road center line and the road center line intersect with each other to determine a danger according to the intersection angle; And searching for buildings existing within a certain range through buffering at the generated road center line. The step of generating the road center line may further include using location information for extracting attribute information including a package material and a road width and a road intersection point to generate an intersection point and calculating an intersection angle of the generated intersection point, The step of determining the danger according to the crossing angle further includes that the view angle for the other road is not secured in one road when the crossing angle between the road center line and the road center line is 45 ° ± 15 ° or 135 ° ± 15 ° Wherein the step of determining a risk according to the crossing angle further includes assigning a risk score to the road crossing point in consideration of the material of the road crossing, the road width, the crossing angle or the equivalent information, In the step, a road center line existing within a certain range through buffering is searched for and selected, and then a search is made using the building type as the property information of the building Wherein the step of searching for the building further includes assigning a risk score to the road center line in consideration of the material of the road center line, the road width, the type of building, or equivalent information, The intersection point is given a risk score by multiplying the center line of each road by the property information of the building and the severity rate and gives the risk sum score by summing the risk score and the risk sum score exceeds the set threshold The road is marked by a dangerous road center line and road intersection.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치는, 수치지도의 도로교차점, 포장재질, 도로폭, 도로중심선 버퍼링 또는 이와 동등한 정보를 활용하여 선형 형태로 형성된 도로중심선을 생성하는 수단; 상기 생성된 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 각도를 계산하여 교차각에 따른 위험성을 판단하는 수단; 및 상기 생성된 도로중심선에서 버퍼링을 통해 일정한 범위 내에 존재하는 건물을 검색하는 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another embodiment of the present invention, a criminal vulnerable road extracting apparatus includes a road center line formed in a linear shape by utilizing a road intersection of a digital map, a packing material, a road width, a road center line buffering or equivalent information Means for generating; Means for calculating an angle at which the road center line and the road center line intersect with each other to determine a danger according to the intersection angle; And means for searching for buildings existing within a certain range through buffering at the generated road center line.
본 발명은 수치지도의 도로중심선과 건물정보를 이용하여 범죄 발생에 위험한 도로를 예측하고, 향후 경찰청 및 지자체에서 CCTV 또는 가로등을 포함한 범죄 예방에 필요한 도시 안전시설물을 설치할 최적의 도로를 사전에 파악할 수 있으며, 아동 및 여성을 포함한 보행자가 도로를 통행할 때 예측된 위험지역이 아닌 도로로 우회할 수 있는 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.The present invention predicts roads that are dangerous to crime by using the road center line and building information of the digital map and predicts the optimal roads to install the urban safety facilities necessary for crime prevention including the CCTV or the streetlight in the future And it is possible to provide information that can be bypassed to roads other than the predicted dangerous area when pedestrians, including children and women, pass the roads.
또한 본 발명은 네트워크상의 서버에서 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법을 활용하여 소프트웨어로 장치를 구성한 다음, 이를 유무선 통신수단을 통해서 개별 단말기(예: 스마트폰)로 전송하여 범죄 취약도가 높은 위치를 지나가는 보행자에게 미리 경고 메시지를 보냄으로써, 보행자의 안전 보행을 도모할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention can be implemented in a server on a network by configuring a device with software using a method of extracting fragile roads using a digital map using a digital map, and then transmitting it to an individual terminal (e.g., a smart phone) A warning message is sent to the pedestrian passing through the passenger in advance so that the pedestrian can be safely walked.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수치지도에서 범죄 취약도로를 추출하기 위한 절차를 보인 순서도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로중심선의 교차각에 따른 위험성을 보인 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로중심선에서 버퍼링을 통해 찾은 건물을 보인 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물의 종류에 따라 도로중심선에 위험등급을 부여한 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수치지도의 도로중심선과 건물을 이용한 범죄 취약도로 추출결과를 보인 예시도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출장치를 보인 블록도.1 is a flowchart showing a procedure for extracting a fragile road in a digital map according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a view showing an example of a risk according to an intersection angle of a road center line according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 3 is an exemplary view showing a building found through buffering at a road center line according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which a danger level is assigned to a road center line according to a building type according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 5 is an exemplary view showing a result of a crime-susceptible road extraction using a road center line and a building of a digital map according to an embodiment of the present invention; FIG.
6 is a block diagram illustrating a criminal vulnerable road extracting apparatus using a digital map according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법 및 그 장치의 일 실시예를 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수치지도에서 범죄 취약도로를 추출하기 위한 절차를 보인 순서도로서, 수치지도는 도로중심선 레이어 및 건물 레이어를 포함하여 구성된다.FIG. 1 is a flowchart showing a procedure for extracting a crime susceptibility road in a digital map according to an embodiment of the present invention. The digital map includes a road center line layer and a building layer.
먼저 수치지도는 지표면·지하·수중 및 공간의 위치와 지형·지물 및 지명 등의 각종 지형공간정보를 전산시스템을 이용하여 일정한 축척에 의하여 디지털형태로 나타내는 것을 말한다. 상기 수치지도는 범죄에 취약한 영역을 추출하기 위해서 쉽게 사용할 수 있는 자료로서, 도로, 건물, 시설물, 행정경계 또는 주기 등의 정보를 제공할 수 있다. 이때 수치지도는 전국을 1/5,000 축척으로 제공하고 있으며, 도시지역은 1/1,000 축척으로 제공하고 있으며, 이는 지도 제작자가 임의로 상기 지도의 축적을 상이하게 제작하여 제공할 수 있다. 또한 수치지도는 위치정보만을 주로 표현하고 있는 버전 1.0과 위치정보 및 속성정보를 모두 가지고 다양한 공간분석을 수행할 수 있는 버전 2.0의 두 가지 종류가 있다. 본 발명 수치지도는 위치정보 및 속성정보를 모두 가지고 있는 버전 2.0을 중심으로 설명하기로 한다.First, the digital map refers to the geographical information such as terrain, underground, underwater, and space, and topographic, spatial, and geographical information in a digital form by using a computerized system. The digital map can be easily used to extract areas vulnerable to crime, and can provide information such as roads, buildings, facilities, administrative boundaries, or periods. At this time, the numerical map is provided at a scale of 1 / 5,000 nationwide, and the urban area is provided at a scale of 1 / 1,000, and the map maker can arbitrarily produce and provide the accumulation of the map. Also, there are two kinds of digital maps: version 1.0, which mainly represents location information, and version 2.0, which can perform various spatial analysis with both location information and attribute information. The numerical map of the present invention will be described mainly with respect to version 2.0 having both location information and attribute information.
상기 수치지도 2.0에서 범죄에 취약한 도로를 추출하기 위해서 주로 사용할 수 있는 지형지물은 도로중심선과 건물이다. 도로중심선은 인간이나 차가 다니는 비교적 큰 길을 의미하는 도로 중 넓은 도로의 가운데 선을 말하며, 건물은 토지에 정착되어서 지붕, 기둥, 벽, 창 및 바닥으로 구성하여 일정한 형상을 갖추고, 사람이 들어 살거나 일하거나 물건을 넣어 두기 위하여 지은 집을 말한다.In the numerical map 2.0, the features that can be mainly used for extracting roads vulnerable to crime are road center lines and buildings. The center of the road is the center line of a wide road, which means a relatively large road where humans or cars are traveling. The building is fixed on the land and is made up of roofs, pillars, walls, windows and floors, A house built to work or leave things.
혹, 도로상의 위험인물 또는 위험물 등이 있다고 가정할 경우 인접해 있는 도로에서 위험인물 또는 위험물 등을 식별할 수 있느냐 없느냐는 도로중심선과 도로중심선 사이의 교차각을 통해서 판별할 수 있다. 또한 인적이 드문 도로는 주로 건물의 유형이 연립주택이나 아파트 보다는 주로 공사중인 건물이거나 가건물일 경우가 많다. 이와 같이 도로중심선에서 일정한 반경이내에 있는 건물을 검색하고 건물의 속성정보를 도로중심선에 부여함으로써 범죄에 취약한 도로를 식별할 수 있다.Whether or not it is possible to identify dangerous persons or dangerous goods on adjacent roads can be determined by the intersection angle between the center line of the road and the center line of the road, assuming that there are dangerous persons or dangerous goods on the road. Also, roads that are rarely human are mainly buildings that are mostly under construction, rather than a tenement house or apartment, or they are often tent buildings. In this way, it is possible to identify roads that are vulnerable to crime by searching for buildings within a certain radius from the road center line and assigning property information of the building to the road center line.
상술한 본 발명의 목적에 따라 수치지도 2.0에서 범죄에 취약한 도로를 추출하기 위해서는 도로중심선과 건물의 위치정보와 속성정보를 활용하여야 한다. 자료처리를 위한 전체적인 작업절차와 방법은 도 1과 같다. According to the purpose of the present invention described above, in order to extract vulnerable roads in the digital map 2.0, it is necessary to utilize the road center line and the location information and attribute information of the building. The overall working procedure and method for data processing are shown in Fig.
수치지도 버전 2.0(S101)에서 도로중심선 레이어와 건물 레이어를 선택한다(S102). 선택된 도로중심선 레이어에서는 속성정보가 포함되어 있는 포장재질과 도로폭이 있고, 추가적으로 도로교차점을 추출하여 위치정보가 포함된 교차점을 생성하며, 생성된 교차점을 통해 속성정보가 포함되어 있는 교차각도를 계산하고, 도로중심선을 버퍼링한다(S103). 또한 건물 레이어에는 일정한 범위내에 존재하는 도로중심선을 버퍼링하거나 공간검색하여 선택한 후 건물의 속성정보인 건물종류를 이용한다(S104). 도로중심선과 건물의 속성별로 위험점수를 부여하고 경중률을 고려하여 위험등급점수를 부여할 수 있다. 이때 위험점수는 위험등급에 따라 1점부터 10점까지 부여하며, 점수가 10점에 가까울수록 위험도가 높음을 의미한다. 이후 도로교차점과 도로중심선에 위험합산점수를 부여하고 그 값이 설정된 임계값을 초과하면 위험한 도로교차점과 도로중심선으로 표시한다(S105). 이때 임계값은 사용자가 미리 설정한 평균위험점수로 사용자 임의로 임계값을 조절할 수 있다.In the digital map version 2.0 (S101), the roadside center line layer and the building layer are selected (S102). The selected road centerline layer has packing material and road width including the property information, additionally extracts road intersections to generate intersections containing the location information, and calculates intersection angles including the property information through the generated intersections , And buffers the road center line (S103). In addition, the road center line existing within a certain range is buffered or searched for in the building layer, and the building type is used as property information of the building (S104). It is possible to assign a risk score according to the center line of the road and the property of the building, and to give the risk score by considering the severity rate. In this case, the risk score is given from 1 point to 10 points according to the risk level, and the closer the score is to 10, the higher the risk. Then, a risk sum score is given to the road intersection and the road center line, and if the value exceeds the set threshold value, it is displayed as a dangerous road intersection and a road center line (S105). At this time, the threshold value can be arbitrarily adjusted by the user with a predetermined average risk score.
도 1에 도시된 취약도로 추출을 위한 절차를 좀 더 세부적으로 설명하면 다음과 같다. The procedure for extracting the vulnerable road shown in FIG. 1 will be described in more detail as follows.
먼저 도로중심선을 통해서는 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 각도를 계산한다. 또한 도로의 포장재질과 도로폭에 대한 정보를 추출하여 범죄에 취약한 도로의 분석을 수행한다. 표 1은 수치지도 2.0의 도로중심선 레이어의 형태와 속성정보를 나타낸 것이다. 수치지도 2.0의 도로중심선 레이어에는 도로번호, 명칭, 도로구분, 포장재질, 차로수, 도로폭 또는 일방통행에 대한 속성정보를 포함하여 표 1과 같이 제공한다.First, the intersection angle between the road center line and the road center line is calculated through the road center line. In addition, the analysis of the roads that are vulnerable to crime is conducted by extracting information about the material and road width of the road. Table 1 shows the shape and attribute information of the road center line layer of the digital map 2.0. The road center line layer of the digital map 2.0 is provided with the road number, the name, the road classification, the material of the package, the number of lanes, the road width or the property information for one-
이때 도로중심선 레이어의 형태와 속성정보는 수치지도 작성자 임의대로 다양한 도로중심선 형태와 속성정보를 제공할 수 있으므로 그 모양과 수에는 제한이 없다. 특히 상기 도로중심선 레이어의 포장재질에는 ‘아스팔트’, ‘아스팔트콘크리트’, ‘콘크리트’, ‘블록’, ‘비포장’ 또는 ‘기타’ 등의 속성정보가 제공되며, 이때 ‘콘크리트’, ‘블록’, ‘비포장’ 또는 ‘기타’의 속성을 가지고 있을 경우 차량보다는 보행자 통행이 우선될 수 있으므로 높은 위험점수를 부여할 수 있다. 또한 도로폭의 경우 양방향으로 차량이 통행할 수 있는 8m를 기준으로 도로폭이 좁아질수록 높은 위험점수를 부여하여 등급화 할 수 있다.At this time, the form and attribute information of the road center line layer can provide various road center line shapes and attribute information as desired by the digital map creator, so that there is no limit to the shape and number of the road center line. Particularly, the packing material of the road center line layer is provided with property information such as 'asphalt', 'asphalt concrete', 'concrete', 'block', 'unpacked' If you have 'unpaved' or 'other' attributes, a high risk score can be given since pedestrian traffic can be given priority over vehicles. Also, the road width can be graded by giving a high risk score as the road width becomes narrower based on 8m that the vehicle can pass in both directions.
다음으로 표 2는 수치지도 2.0의 건물 레이어의 형태와 속성정보를 나타낸 것이다. 상기 건물 레이어는 표 2와 같이 명칭, 종류, 용도, 주기(annotation) 또는 층수에 대한 속성정보를 포함하고 있다. 이들 속성정보는 범죄에 취약한 도로를 찾기 위해서 보행자의 통행이 건물의 종류에 따라 다르게 나타난다고 판단할 수 있다. 즉, 건물의 종류가 빌딩과 같은 ‘주택외건물’일 경우 보다는 ‘가건물’이나 ‘무벽건물’일 경우에는 관리인이 없거나 인적이 드물기 때문에 보행자측면에서 위험하다고 판단하고 높은 위험점수를 부여하여 등급화 할 수 있다.Next, Table 2 shows the shape and attribute information of the building layer of the digital map 2.0. The building layer includes attribute information on a name, a type, an application, an annotation or the number of layers as shown in Table 2. In order to find roads that are vulnerable to crime, these property information can be judged as pedestrians' passages vary depending on the type of building. In other words, when the type of the building is a 'building other than a house' rather than a 'building other than a house', it is determined that the building is dangerous in terms of pedestrians, can do.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로중심선의 교차각에 따른 위험성을 보인 예시도이다.FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a risk according to an intersection angle of a road center line according to an embodiment of the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이 상기 도로중심선(100)은 선형 형태로 나타내고, 도시된 점은 도로중심선(100)과 도로중심선(100)이 서로 교차하는 교차점(200)을 나타내며, 두 삼각형은 도로의 교차각이 45°와 135°을 중심으로 ±15°이내에 있는 도로중심선을 영역을 나타낸 것이다.As shown in FIG. 2, the
여기서 보행자 또는 차량이 도로중심선과 도로중심선이 서로 평행하게 배치된 도로를 보행 또는 주행할 경우 보행자와 차량이 도로의 시야를 충분히 확보할 수 있기 때문에 범죄 발생에 다소 안전하다고 판단할 수 있다. 반면 도 2에 도시된 바와 같이 도로중심선과 도로중심선의 교차각이 45°±15°이거나 135°±15°와 같은 예각과 둔각 형태로 교차하는 경우 한 도로에서 보행자 또는 차량이 이동할 때 다른 도로에 대한 시야가 확보되지 못하므로 범죄 발생에 취약하다고 판단하고 위험점수를 부여할 수 있다. 이때 도로중심선과 도로중심선의 교차각이 45°±15°일 경우에는 왼쪽방향에서 오른쪽방향으로 진행하는 보행자 또는 차량이 다른 도로에 대한 시야 확보가 어렵고, 도로중심선과 도로중심선의 교차각이 135°±15°일 경우에는 오른쪽방향에서 왼쪽방향으로 진행하는 보행자 또는 차량이 다른 도로에 대한 시야 확보가 어렵기 되기 때문에 범죄 발생에 취약하다고 판단할 수 있다.Here, when a pedestrian or a vehicle is walking or running on a road in which the center line and the center line of the road are arranged in parallel to each other, the pedestrian and the vehicle can sufficiently secure the view of the road. On the other hand, as shown in FIG. 2, when the intersection angle of the road center line and the center line intersects the acute angle and obtuse angle such as 45 ° ± 15 ° or 135 ° ± 15 °, when the pedestrian or the vehicle moves on one road, In this case, the risk of crime is considered to be vulnerable and the risk score can be given. In this case, when the crossing angle between the center line of the road and the center line of the road is 45 ° ± 15 °, it is difficult for the pedestrian or the vehicle proceeding from the left direction to the right direction to have a view angle with respect to the other road, In the case of ± 15 °, it can be judged that a pedestrian or vehicle traveling from the right direction to the left direction is vulnerable to the occurrence of crime because it is difficult to obtain visibility for the other roads.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로중심선에서 버퍼링을 통해 찾은 건물을 보인 예시도이다.FIG. 3 is an exemplary view showing a building found through buffering at a road center line according to an embodiment of the present invention. FIG.
상기 위험점수는 수학식 1과 같이 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 교차점에 경중률을 고려하여 위험등급점수를 부여한다. 각각의 위험등급점수는 합산되어 일정한 임계값을 기준으로 위험합산점수가 높으면 범죄 발생에 취약한 도로로 판정할 수 있으며, 위험합산점수가 낮으면 안전한 도로로 판정할 수 있다.As shown in Equation (1), the risk score is given to the intersection where the road center line and the road center line intersect with each other, taking the severity rate into consideration. Each risk level score is summed up. Based on a certain threshold value, if the risk sum score is high, it can be judged as a road vulnerable to crime. If the risk sum score is low, it can be judged as a safe road.
여기서, n은 도로중심선 레이어의 포장재질 및 도로폭과 건물 레이어의 건물종류(n=3)를 나타내고, 는 범죄 발생에 취약한 도로를 추출하기 위해서 도로중심선과 건물 레이어에서 사용한 속성정보(예: 포장재질, 도로폭 및 건물종류 또는 포장재질, 도로폭 및 교차각)를 나타내며, 는 자료처리를 정규화하기 위해서 설정한 경중률을 나타낸다.Here, n represents the packing material and road width of the road center line layer and the building type (n = 3) of the building layer, (Eg, pavement material, road width and building type or pavement material, road width and crossing angle) used in the road center line and the building layer to extract vulnerable roads, Represents the set heaviness to normalize the data processing.
또한 도로중심선에는 수학식 1을 이용하여 포장재질, 도로폭 및 건물종류를 고려하고, 도로교차점은 수학식 1을 이용하여 포장재질, 도로폭 및 교차각도를 고려하여 위험도로를 표출할 수 있다.In addition, the road center line can be expressed by using Equation 1, considering the package material, the road width, and the type of building, and the road intersection can be expressed by Equation 1 using the material, road width and crossing angle.
도 3에 도시된 바와 같이 도로중심선(100)에서 버퍼링(400)을 통하여 일정한 범위 내에 존재하는 건물(300)을 찾을 수 있다. 여기서 공간 객체를 둘러싸는 특정한 폭을 가진 구역을 버퍼(buffer)라 하고, 버퍼를 생성하는 과정을 버퍼링(buffering)이라고 한다. 이때 버퍼링 기능을 수행하기 위해서 사용자는 적절한 매개변수값을 설정해야한다. 상기 매개변수값은 도로중심선과 건물 레이어에서 사용한 속성정보(예: 포장재질, 도로폭 및 건물종류 또는 포장재질, 도로폭 및 교차각)의 값을 의미한다. 이에 도 3과 같이 매개변수값을 도로중심선의 속성정보(예: 포장재질, 도로폭 및 건물종류)의 값을 설정하여 도로중심선으로부터 특정한 포장재질, 도로폭 및 건물종류를 가진 구역을 버퍼하여 구역에 대한 분석을 수행할 수 있다.As shown in FIG. 3, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물의 종류에 따라 도로중심선에 위험등급을 부여한 예시도이다.FIG. 4 is a diagram illustrating an example of assigning a danger level to a road center line according to a building type according to an embodiment of the present invention.
도 4는 상기 도 3의 버퍼링을 통해 검색된 건물(300)에서 건물종류를 찾아 위험점수를 도로중심선(100)에 부여하여 나타낸 것이다. 상기 버퍼링을 통해 검색된 ‘일반주택(A)’, ‘주택외건물(B)’, ‘무벽건물(C)’ 및 ‘가건물(D)’를 포함한 건물 중에서 건물의 종류가 일반주택과 주택외건물 같이 관리인이나 있거나 인적이 많은 건물보다는 무벽건물과 가건물 같이 관리인이 없거나 인적이 드물 건물이 보행자에게 위험하다고 판단하고 높은 위험점수를 부여할 수 있다.FIG. 4 is a view showing a building type in the
여기서 무벽건물과 가건물의 주변도로는 위험도로로 판단하고 굵은 점선으로 나타내고, 일반주택과 주택외건물의 주변도로는 상기 위험도로와 위험건물에 보다 안전하다고 판단하고 실선으로 나타낼 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이 위험점수에 따라 위험도로, 위험건물, 안전도로 및 안전건물을 기호, 색상 또는 무늬로 함께 표시하여 나타낼 수 있다. 무벽건물, 가건물 및 그 주변도로는 위험을 의미하는 적색으로 표시하고, 일반주택, 주택외건물 및 그 주변도로는 안전을 의미하는 녹색으로 표시할 수 있다. 이는 각 도로 및 건물이 포함되는 분할 영역에 상응하여 색상을 설정할 수 있으며, 각 분류 항목별로 동일한 기호, 색상 또는 무늬(문채, 문양, 패턴 등)를 이용하여 상이하게 표시할 수 있다.In this case, the roads around the municipal buildings and temporary buildings are judged to be risky and represented by thick dashed lines, and the surrounding roads of the general houses and the buildings other than the houses can be indicated as solid lines by judging that the dangerous roads and dangerous buildings are safer. As shown in FIG. 4, dangerous, dangerous buildings, safety roads and safety buildings can be displayed together with symbols, colors or patterns according to the risk score. Walls, tall buildings and surrounding roads are marked in red, which means danger, and general houses, out-of-home buildings and their surrounding roads can be marked green, which means safety. This can set the color corresponding to the divided area including each road and the building, and can be displayed differently by using the same symbol, color or pattern (door, pattern, pattern, etc.) for each classification item.
즉, 건물의 종류에 따라 도로중심선에 위험등급을 부여하여 범죄 발생에 취약한 도로를 파악할 수 있으며, 주변건물의 종류에 대해서도 상세하게 시각화하여 나타내기 때문에 보행자가 직관적으로 범죄 발생에 취약한 도로 정보를 한눈에 파악할 수 있는 것이다.In other words, it is possible to identify the roads vulnerable to crime by assigning a danger level to the road center line depending on the type of the building, and since the types of surrounding buildings are visualized in detail, pedestrians intuitively understand the road information vulnerable to crime .
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수치지도의 도로중심선과 건물을 이용한 범죄 취약도로 추출결과를 보인 예시도이다.FIG. 5 is an exemplary view showing the result of the crime-susceptible road extraction using a road center line and a building of a digital map according to an embodiment of the present invention.
도 5와 같이 범죄 발생에 취약한 도로중심선과 도로교차점을 표출하기 위해서는 상기 도로중심선과 도로교차점의 위험점수와 경중률을 각각 부여한다. 표 3은 수치지도 2.0에서 도로중심선과 도로교차점의 위험점수와 경중률에 대한 내용을 정리한 것이다. 도로중심선에서 부여되는 위험합산점수는 ‘포장재질’, ‘도로폭’ 및 ‘건물종류’에 대한 각각의 위험등급점수를 합산하면 된다. 또한 도로교차점의 위험합산점수는 ‘포장재질’, ‘도로폭’ 및 ‘교차각’에 대한 각각의 위험등급점수를 합산하면 된다.As shown in FIG. 5, in order to express a road center line and a road intersection vulnerable to the occurrence of crime, the risk score and the severity rate of the road center line and the road intersection are respectively given. Table 3 summarizes the risk score and the severity rate of the road center line and road crossing points in the digital map 2.0. The sum of the risk sum given on the center line of the road can be summed up with each risk score for 'packing material', 'road width' and 'building type'. In addition, the risk sum score of the road intersection can be summed up with the respective risk score for 'packing material', 'road width' and 'crossing angle'.
예를 들어 도로중심선의 포장재질의 위험점수 4점, 도로폭 5점 및 건물종류 4점을 부여할 경우 각각의 위험점수에 각각의 경중률을 곱한 후, 포장재질, 도로폭 및 건물종류에 대한 결과값을 합하여 위험합산점수를 나타낼 수 있으므로 상기 도로중심선의 위험합산점수는 (6×0.2)+(5×0.5)+(4×0.3)=4.9 가 된다. 또한 도로교차점의 경우 상기 도로중심선과 같은 방식으로 위험합산점수를 나타낼 수 있다.For example, if the hazard score of the roadway center line is 4 points, the road width is 5 points, and the building type is 4 points, each risk score is multiplied by the respective severity rates, The risk sum score of the road center line can be expressed as (6 × 0.2) + (5 × 0.5) + (4 × 0.3) = 4.9. In case of a road intersection, the risk sum score may be expressed in the same manner as the road center line.
다음은 수치지도 2.0의 도로중심선과 건물 레이어를 이용하여 범죄 취약도로의 표출방법에 대한 설명이다. 표 4는 범죄 취약도로 표출을 위한 색상도를 나타낸 것이다. 범죄 발생에 취약한 도로를 지도에 표현하기 위해서 위험합산점수에 따라 안전한 경우 녹색, 보통일 경우 황색, 위험한 경우 적색으로 표현하는 방법이 표 4이다. 일반적인 보행자는 주로 교통신호등의 색상에 친숙하기 때문에 이러한 색상을 도입하여 지도에 표출할 경우 시각적인 판독효과가 명쾌하다고 판단된다. 이때, 각 분할 영역에 상응하여 색상 및 모양을 설정할 수 있으며, 색상 및 무늬의 가중치는 사용자 임의에 따라 삼원색 또는 각 원색의 값, 즉 0부터 255까지의 RGB 색상표 색상 코드를 적용하고, 각각 상이한 무늬(문채, 문양, 패턴 등)를 이용하여 상이하게 표시할 수 있다. 즉, 상기 색상과 무늬의 조합을 통해서 서로 구별되는 패턴을 생성할 수 있으며, RGB의 색상도 8비트 이상으로 할당할 수도 있으며, YUV 등 다른 색상표의 사용도 가능함은 당연한 것이다.The following is a description of how to display crime-prone roads using the road center line and building layer of Digital Map 2.0. Table 4 shows the color charts for crime-susceptible roads. In order to express the vulnerable roads on the map, the method of expressing them as green according to the risk sum score, yellow as normal, and red as danger are shown in Table 4. Since general pedestrians are familiar with the colors of traffic lights, it is clear that the visual reading effect is clear when these colors are introduced and displayed on a map. In this case, the color and shape can be set according to each divided area. The weight of the color and the pattern can be determined by applying the RGB color code of the three primary colors or each primary color, that is, the RGB color table from 0 to 255, Can be displayed differently by using patterns (doorposts, patterns, patterns, etc.). In other words, it is possible to generate a pattern distinguishable from each other through a combination of the hue and the pattern, to allocate RGB colors of 8 bits or more, and to use another color table such as YUV.
도 5는 표 3 및 표 4와 같은 표출방법을 적용하여 범죄 발생에 취약한 도로중심선과 도로교차점을 지도에 나타낸 것이다. 도 5에서 알 수 있듯이 도로폭이 8m를 기준으로 도로폭이 좁아질수록 높은 위험점수를 부여하여 등급화 할 수 있다. 도로폭이 넓은 도로는 굵은 실선으로 표시하여 범죄 발생에 안전한 상태를 나타내고, 상기 안전상태보다 좁은 도로는 하얀색선형으로 표시하여 범죄 발생에 보통 상태를 나타내며, 상기 보통상태보다 더 좁은 도로는 점선형으로 표시하여 범죄 발생에 위험한 상태를 나타내어 범죄 발생에 취약한 도로를 식별할 수 있다. 또한 도로교차각으로 인해 마주 오는 보행자 또는 차량을 식별할 수 있고 도로폭이 넓은 지역은 원형으로 표시하여 범죄 발생에 안전한 상태를 나타내고, 상기 도로교차각으로 인해 마주 오는 보행자 또는 차량을 식별할 수 없고 도로폭이 좁은 지역은 삼각형 또는 별(star)형으로 표시하여 범죄 발생에 보통상태 또는 위험상태를 나타내기 때문에 보행자가 이동시 범죄 발생에 유의해야 할 도로를 지도를 통해 쉽게 식별할 수 있다.FIG. 5 is a map showing a road center line and a road intersection point vulnerable to the occurrence of crime by applying the expression methods shown in Tables 3 and 4. As shown in FIG. 5, as the road width becomes narrower on the basis of the road width of 8 m, a higher risk score can be given and graded. Roads having a wide road width are indicated by a thick solid line to indicate a state of safety in the occurrence of crime and roads narrower than the safety state are indicated with a white line to indicate a normal state of occurrence of crime, And it is possible to identify roads that are vulnerable to the occurrence of crime. In addition, it is possible to identify a pedestrian or a vehicle on the opposite side due to the crossing angle of the road, and the area having a wide road width is displayed as a circle to indicate a state of safety in the occurrence of a crime and the pedestrian or vehicle on the opposite side can not be identified due to the crossing angle Since the area with a narrow road width is represented by a triangle or a star, it indicates a normal state or a dangerous state in the occurrence of a crime, so that a road which a pedestrian should bear in the occurrence of a crime can be easily identified through a map.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출장치를 보인 블록도이다.FIG. 6 is a block diagram illustrating an apparatus for extracting fragile roads using a digital map according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
도 6은 수치지도를 이용하여 범죄 발생에 취약한 도로를 추출하는 장치를 나타낸 것으로, 상기 범죄에 취약한 도로를 추출하는 장치는 사용자 인터페이스, 도로중심선 생성, 교차각 위험성 판단, 도로중심선 주변건물 검색, 저장 인터페이스, 통신 인터페이스 및 데이터베이스를 포함하여 구성된다.FIG. 6 shows a device for extracting roads vulnerable to crime by using a digital map. The device for extracting roads vulnerable to crime includes user interface, road center line generation, crossing risk determination, An interface, a communication interface, and a database.
상기 사용자 인터페이스는 사용자가 범죄 발생에 취약한 도로를 추출하기 위해 데이터베이스에 미리 저장된 수치지도 버전 2.0을 이용하여 범죄 발생에 취약한 도로를 식별할 수 있다. 이때 데이터베이스에는 수치지도가 저장되어 있으며 범죄 취약도로 추출장치로부터 추출된 범죄취약도로의 정보가 저장될 수 있다.The user interface can identify vulnerable roads using a digital map version 2.0 previously stored in a database to extract roads vulnerable to crime by the user. At this time, the digital map is stored in the database, and the information of the crime susceptibility road extracted from the crime susceptibility road extracting device can be stored.
상기 도로중심선 생성은 수치지도의 도로교차점, 포장재질, 도로폭, 도로중심선 버퍼링 또는 이와 동등한 정보를 활용하여 선형 형태로 형성된 도로중심선을 생성하는 것이다. 이때 도로중심선은 포장재질과 도로폭을 포함하는 속성정보와 도로교차점을 추출하여 교차점을 생성하고 생성된 교차점의 교차각도를 계산하는 위치정보를 활용하여 생성할 수 있다.The road center line creation is to create a road center line formed in a linear shape by utilizing the road intersection of the digital map, the packing material, the road width, the road center line buffering, or the equivalent information. At this time, the center line of the road can be generated by extracting the property information including the packing material and the road width and the road intersection point, generating the intersection point, and using the position information for calculating the intersection angle of the generated intersection point.
상기 교차각 위험성 판단은 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 각도를 계산하여 교차각에 따른 위험성을 판단할 수 있다. 이때 도로중심선과 도로중심선의 교차각이 45°±15°이거나 135°±15°로 교차하는 경우 보행자가 이동할 때 한 도로에서 다른 도로에 대한 시야가 확보되지 못하므로 범죄 발생에 취약하다고 판단하고 위험점수를 부여하여 범죄 발생에 취약한 교차점을 추출할 수 있다.The risk of crossing risk can be determined by calculating the angle at which the road center line and the road center line intersect with each other. In this case, when the crossing angle between the center line of the road and the center line crosses 45 ° ± 15 ° or 135 ° ± 15 °, when the pedestrian moves, it is judged as vulnerable to the occurrence of crime Scoring can be used to extract intersections that are vulnerable to crime.
상기 도로중심선 주변건물 검색은 생성된 도로중심선에서 버퍼링을 통하여 일정한 범위 내에 존재하는 건물을 찾을 수 있다. 상기 버퍼링을 통해 검색된 건물에서 건물의 속성정보인 건물종류에 따라 위험점수를 도로중심선에 부여하여 범죄 발생에 취약한 도로중심선을 추출할 수 있다. 이때 건물 검색은 도로중심선의 포장재질, 도로폭 또는 건물종류를 포함한 정보를 고려하여 위험점수를 표출할 수 있다.The building search around the road center line can find buildings existing within a certain range through buffering at the generated road center line. According to the type of the building, which is the property information of the building in the building retrieved through the buffering, a road center line vulnerable to crime can be extracted by assigning a risk score to the road center line. At this time, the building search can display the risk score considering the information including the packing material, road width or building type of the center line of the road.
상기 저장 인터페이스는 수치지도를 이용하여 추출된 범죄 발생에 취약한 도로 정보를 저장한 것으로 저장된 정보는 유무선 통신 인터페이스를 통해 스마트폰, PDA 또는 태블릿 PC를 포함한 클라이언트 단말기에 전송되며, 이는 범죄 취약도가 높은 도로를 지나가는 보행자에게 미리 경고 메시지를 보낼 수 있다.The storage interface stores road information that is vulnerable to crime that was extracted using a digital map. The stored information is transmitted to a client terminal including a smart phone, a PDA, or a tablet PC through a wired / wireless communication interface, A warning message can be sent to the pedestrian passing the road in advance.
이와 같이 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법 및 그 장치는 도로중심선과 건물 레이어의 위치 및 속성정보를 이용하여, 도로중심선 레이어에서 포장재질 및 도로폭 정보를 추출하고, 건물 레이어에서 건물종류 정보를 추출하여 이를 등급화 할 수 있으며, 또한 범죄 발생에 취약한 도로를 식별하기 위해서 위험점수와 경중률을 고려하여 위험등급에 따라 색상 또는 무늬를 부여하여 지도에 표출할 수 있다. 아울러 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 교차각도를 추가적으로 추출하여 보행자 통행시 시인성에 대한 고려를 부가적으로 할 수 있으며, 이를 통해 범죄 발생에 취약한 도로뿐만 아니라 범죄 발생에 취약한 도로교차점을 식별하고, 식별된 범죄 취약도로에는 향후 경찰청 및 지자체에서 CCTV 또는 가로등을 포함한 범죄 예방도로시설물을 추가적으로 설치하여 범죄 위험도를 낮출 수 있는 이점이 있다. 나아가 본 발명은 네트워크상의 서버에서 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법을 활용하여 소프트웨어로 장치를 구성한 다음, 이를 유무선 통신수당을 통해서 개별 단말기(예: 스마트폰)로 전송하여 범죄 취약도가 높은 위치를 지나가는 보행자에게 미리 경고 메시지를 보냄으로써, 보행자의 안전 보행을 도모하는데 활용할 수 있다.In this way, the method of extracting vulnerable roads using the digital map and the device extract the packing material and road width information from the road center line layer by using the road center line and the location and property information of the building layer, In order to identify roads that are vulnerable to crime, color or pattern can be assigned to the map according to the risk level, considering the risk score and the severity rate. In addition, it is possible to additionally consider the crossing angle at which the road center line intersects with the road center line to additionally consider the visibility at the time of pedestrian passage, thereby identifying not only roads vulnerable to crime but also road crossing points vulnerable to crime, There is an advantage that crime prevention risks can be lowered by additionally installing crime prevention road facilities including CCTV or street lamps in the National Police Agency and local governments in the future. Furthermore, the present invention can be realized by a software server using a numerical map using a computer-readable method of extracting fragile roads using a digital network, and then transmitting it to an individual terminal (for example, a smart phone) through wired / By sending a warning message in advance to the pedestrian passing through the vehicle.
상기에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 위주로 상술하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정 되는 것은 아니며 본 발명의 각 구성요소는 동일한 목적 및 효과의 달성을 위하여 본 발명의 기술적 범위 내에서 변경 또는 수정될 수 있을 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. .
100 : 도로중심선 200 : 교차점
300 : 건물 400 : 버퍼링
500 : 범죄 취약도로 추출장치 510 : 사용자 인터페이스
520 : 도로중심선 생성 530 : 교차각 위험성 판단
540 : 도로중심선 주변건물 검색 550 : 저장 인터페이스
560 : 통신 인터페이스 570 : 데이터베이스100: Road center line 200: Intersection
300: Building 400: Buffering
500: crime susceptibility road extracting apparatus 510: user interface
520: Creation of road center line 530: Determination of crossing risk
540: Building search around the road centerline 550: Storage interface
560: Communication interface 570: Database
Claims (14)
상기 범죄 취약도로 추출 장치가 수치지도의 도로교차점, 포장재질, 도로폭, 도로중심선 버퍼링 또는 이들의 조합을 포함한 정보를 활용하여 선형 형태로 형성된 도로중심선을 생성하는 단계;
상기 범죄 취약도로 추출 장치가 상기 생성된 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 각도를 계산하여 교차각에 따른 위험성을 판단하는 단계; 및
상기 범죄 취약도로 추출 장치가 상기 생성된 도로중심선에서 버퍼링을 통해 일정한 범위 내에 존재하는 건물을 검색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.A method for extracting fragile vulnerable roads using digital map in criminal vulnerable road extraction system using digital map,
Generating a road center line formed in a linear shape using the information including the road intersection of the digital map, the packing material, the road width, the road center line buffering, or a combination thereof;
Calculating an angle at which the crime-faltering road extracting device intersects the road center line and the road center line, and determining a risk according to the crossing angle; And
And searching for a building within a certain range through buffering at the road center line generated by the crime-fragile road extracting apparatus.
상기 도로중심선을 생성하는 단계는,
포장재질과 도로폭을 포함하는 속성정보와 도로교차점을 추출하여 교차점을 생성하고 생성된 교차점의 교차각도를 계산하는 위치정보를 활용하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of creating the road centerline comprises:
Wherein the location information is used for extracting the property information including the roadway material and the roadway width and the road intersection point to generate an intersection point and calculating an intersection angle of the intersection point generated.
상기 교차각에 따른 위험성을 판단하는 단계는,
도로중심선과 도로중심선의 교차각이 45이거나 135로 교차하는 경우, 한 도로에서 다른 도로에 대한 시야가 확보되지 못하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of determining the risk according to the crossing angle comprises:
Wherein when the crossing angle between the center line of the road and the center line of the road is 45 or 135, it is determined that the view of one road is not secured for another road.
상기 교차각에 따른 위험성을 판단하는 단계는,
도로교차점의 포장재질, 도로폭, 교차각도 또는 이들의 조합을 포함한 정보를 고려하여 위험점수를 도로교차점에 부여하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.The method of claim 3,
Wherein the step of determining the risk according to the crossing angle comprises:
Wherein the risk score is given to the road intersection in consideration of information including the material of the road crossing, the road width, the crossing angle, or a combination thereof.
상기 건물을 검색하는 단계는,
버퍼링을 통해 미리 정하여 설정한 범위내에 존재하는 도로중심선을 공간검색하여 도로중심선 주변 건물을 선택한 후 건물의 속성정보인 건물 종류를 이용하여 건물을 검색하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.The method according to claim 1,
The step of searching for the building comprises:
A building near the road center line is searched by spatial search of a road center line existing in a predetermined range through buffering, and a building is searched using a building type as a property information of the building. Way.
상기 건물을 검색하는 단계는,
도로중심선의 포장재질, 도로폭, 건물종류 또는 이들의 조합을 포함한 정보를 고려하여 위험점수를 도로중심선에 부여하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.The method of claim 5,
The step of searching for the building comprises:
Wherein a risk score is assigned to the road center line in consideration of information including a packing material, a road width, a building type, or a combination thereof in the center line of the road.
상기 범죄 취약도로 추출 방법은,
각 도로중심선과 건물의 속성정보별 위험점수와 경중률을 곱하여 위험등급점수를 부여하고, 상기 위험등급점수를 합산하여 위험합산점수를 부여하며, 상기 위험합산점수가 설정된 임계값을 초과할 경우 위험한 도로중심선과 도로교차점으로 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 방법.The method according to claim 1,
The crime susceptibility road extracting method includes:
A risk score is given by multiplying a risk score and a heavy rate according to property information of each road center line and a building to give a risk total score by adding the risk score and if the risk total score exceeds a set threshold, A road center line and a road intersection; and displaying the road center line and the road intersection.
상기 생성된 도로중심선과 도로중심선이 교차하는 각도를 계산하여 교차각에 따른 위험성을 판단하는 수단; 및
상기 생성된 도로중심선에서 버퍼링을 통해 일정한 범위 내에 존재하는 건물을 검색하는 수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.Means for creating a road centerline formed in a linear shape by utilizing information including a road intersection of a digital map, a packaging material, a road width, a road center line buffering, or a combination thereof;
Means for calculating an angle at which the road center line and the road center line intersect with each other to determine a danger according to the intersection angle; And
And means for searching for a building existing within a certain range through buffering at the generated road center line.
상기 도로중심선을 생성하는 수단은,
포장재질과 도로폭을 포함하는 속성정보와 도로교차점을 추출하여 교차점을 생성하고 생성된 교차점의 교차각도를 계산하는 위치정보를 활용하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.The method of claim 8,
The means for generating the road centerline may include:
Wherein the location information is used to extract the property information including the roadway material and the roadway width and the road intersection point to generate an intersection point and to calculate an intersection angle of the generated intersection point.
상기 교차각에 따른 위험성을 판단하는 수단은,
도로중심선과 도로중심선의 교차각이 45이거나 135로 교차하는 경우, 한 도로에서 다른 도로에 대한 시야가 확보되지 못하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.The method of claim 8,
Wherein the means for determining a risk according to the crossing angle comprises:
Wherein when the crossing angle between the center line of the road and the center line of the road crosses 45 or 135, it is judged that the view of one road is not secured for the other road.
상기 교차각에 따른 위험성을 판단하는 수단은,
도로교차점의 포장재질, 도로폭, 교차각도 또는 이들의 조합을 포함한 정보를 고려하여 위험점수를 도로교차점에 부여하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.The method of claim 10,
Wherein the means for determining a risk according to the crossing angle comprises:
Wherein the risk point is given to the road crossing point in consideration of information including the material of the road crossing, the road width, the crossing angle, or a combination thereof.
상기 건물을 검색하는 수단은,
버퍼링을 통해 미리 정하여 설정한 범위내에 존재하는 도로중심선을 공간검색하여 도로중심선 주변 건물을 선택한 후 건물의 속성정보인 건물 종류를 이용하여 건물을 검색하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.The method of claim 8,
Wherein the means for searching for the building comprises:
A building near the road center line is searched by spatial search of a road center line existing in a predetermined range through buffering, and a building is searched using a building type as a property information of the building. Device.
상기 건물을 검색하는 수단은,
도로중심선의 포장재질, 도로폭, 건물종류 또는 이들의 조합을 포함한 정보를 고려하여 위험점수를 도로중심선에 부여하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.The method of claim 12,
Wherein the means for searching for the building comprises:
Wherein the risk score is assigned to the road center line in consideration of information including the packing material of the road center line, the road width, the type of the building, or a combination thereof.
상기 범죄 취약도로 추출 장치는,
각 도로중심선과 건물의 속성정보별 위험점수와 경중률을 곱하여 위험등급점수를 부여하고, 상기 위험등급점수를 합산하여 위험합산점수를 부여하며, 상기 위험합산점수가 설정된 임계값을 초과할 경우 위험한 도로중심선과 도로교차점으로 표시하는 수단;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수치지도를 이용한 범죄 취약도로 추출 장치.The method of claim 8,
The crime susceptibility road extracting apparatus includes:
A risk score is given by multiplying a risk score and a heavy rate according to property information of each road center line and a building to give a risk total score by adding the risk score and if the risk total score exceeds a set threshold, And means for displaying the road center line and the intersection of roads.
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