강원대학교 지구물리학과 이 훈 열 교수 참고문헌: 이희연 2003, GIS 지리정보학, 법문사

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1 강원대학교 지구물리학과 이 훈 열 교수 참고문헌: 이희연 2003, GIS 지리정보학, 법문사
제 5 장 공간 데이터 모델 강원대학교 지구물리학과 이 훈 열 교수 참고문헌: 이희연 2003, GIS 지리정보학, 법문사

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5.1 데이터 모델의 개념과 유형 (1) 데이터 모델의 개념 :실세계에서 나타나는 대상물과 현상들을 컴퓨터의 디지털 환경에서 인지될 수 있도록 표현하는 것. 지리공간은 객체와 장으로 나뉜다: 객체(object): 하나의 실체(entity)로 인식될 수 있는 것들. 가옥, 건물, 도로, 공장, 필지 등. 장(field): 공간적인 변이를 나타내면서 연속적으로 분포된 장. 고도, 기온, 수온, 압력 등. 분명한 범위가 없이 넓은 공간에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성. 데이터 모델이란 실세계를 추상화시켜 표현하는 것. 실세계 지리공간을 GIS 데이터 베이스로 구축하는 과정은 추상화 수준에 따라 개념적 모델 -> 논리적 모델 -> 물리적 모델의 세 단계로 나누어 볼 수 있다.

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개념적 모델 인간의 인지적 관점에서 실세계를 보는 것. 사용자의 견해와 관점에 따라 동일한 지역도 다르게 개념화 될 수 있다. 예를 들어, 도시라는 실세계가 엔지니어에게는 도로, 건물, 개발업자에게는 개발지역, 재개발지역, 도시지리학자에게는 토지이용의 공간적 패턴 등으로 인지하게 된다. 컴퓨터 실행 여부와 관련 없으며 데이터베이스와도 독립적. 대표적인 개념적 데이터 모델로는, 실체-관계(entity-relationship) 데이터 모델. 논리적 모델 실세계를 다이아그램, 리스트, 테이블로 나타내며 데이터가 보다 공식적인 언어로 기록됨. 특정 소프트웨어에 의존적. 최근 객체-지향 모델. 수행모델(implementation model)이라고도 부른다. 물리적 모델: 컴퓨터상에 실제로 운영되는 형태의 모델. 컴퓨터 데이터의 물리적 저장. 데이터가 기록되는 포맷, 기록 순서, 접근 경로 등. 시스템 프로그래머나 데이터베이스 관리자.

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(2) 공간 데이터 모델의 유형 실세계는 복잡한 객체와 필드로 구성되어 있기 때문에 CAD, 그래픽, 이미지, 래스터, 벡터, TIN, DEM, 객체모델 등 여러가지 데이터 모델 요구된다. 실세계의 지리 공간상에 나타나고 있는 객체와 필드는 개념적 모델링 단계에서부터 동질적인 특성에따라 각각 레이어(layer) 또는 커버리지(coverage)로 구축된다. 레이어란 동질적인 기하학적 유형 (예: 점, 선, 면 등)을 나타내는 객체들을 모아서 나타낸 것. 예) 스키장에 대한 개념적 모델링: 호텔은 점으로, 스키 리프트는 선, 삼림은 면적, 도로망은 네트워크, 지형 고도는 표면으로 각기 다른 레이어 구축. 래스터 데이터 모델: 그리드 셀이 객체의 이미지를 나타내는 블록 쌓기의 기본 단위가 된다. 예) 디지털사진 벡터 데이터 모델: 2차원 상의 점(x, y)이 객체의 형상을 나타내는 블록 쌓기의 기본 단위. 선과 면적은 점들의 집합체로 표현되며, 점들이 체인을 이루면서 객체의 형상을 표현. 예) CAD

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5.2 벡터 데이터 모델 (1) 벡터 데이터 구조 벡터 데이터 모델은 실세계에 나타나는 다양한 대상물이나 현상을 점, 선, 다각형을 이용하여 표현하는 것. 객체들의 지리적 위치를 방향성과 크기로 나타낸다. 점(point): 하나의 (x,y) 좌표와 속성 정보 선(line, polyline): 직선은 두 개의 노드(node), 연속적인 선은 끝에 두 개의 노드와 연결하는 버틱스(vertex)들의 체인(chain, arc, string 등으로 불림). 폐합 다각형(polygon): 하나의 노드와 버틱스들이 체인으로 연결. 시작점과 끝점이 하나의 노드에서 만난다. 폴리곤은 모양, 둘레, 면적을 가짐. 스파게티 데이터구조와 위상적 데이터구조가 있다.

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(2) 스파게티 데이터 구조 구조화 되어있지 않은 그래픽 모형. 객체가 단순히 일련의 (X, Y) 좌표에 의한 그래픽 형태 (점, 선, 면적)로 저장. 객체들간의 공간 관계에 대한 정보를 갖지 못한다. 인접 다각형의 경계 변(체인)은 두 번씩 중복 저장. 객체들의 공간 관계가 없으므로 계산에 의해 정보를 생성해야 하기 때문에 공간 분석시 비 효율적. 매우 간단하고 이해하기 쉽다. 위상구조가 없기 때문에 간단한 수치지도를 제작하고 갱신하는 경우에는 오히려 효과적.

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(3) 위상적 데이터 구조 위상(topology)관계를 이용하여 점, 선, 폴리곤으로 나타난 객체들간의 공간 관계를 파악할 수 있다. ArcGIS 자동 위상 구축 프로그램을 이용하면, 선과 선이 만나는 교차점에 노드가 형성되고, 노드와 아크에 대한 내부 ID가 부여되며, 아크의 방향성과 연결성 (from-node, to-node)에 대한 정보가 담겨져 있는 아크 속성 테이블이 생성된다. 폴리곤에서는, 인접하는 두 개의 폴리곤에서 경계를 이루는 체인은 한번만 디지타이징 하여도 각각 구축. 주어진 아크를 중심으로 왼쪽과 오른쪽의 폴리곤을 인식할 수 있다. 위상구조가 구축되면 객체들간의 인접성, 연결성, 포함성에 대한 정보를 파악하기 쉽다. 예를 들면, 인접성(adjacency): 체인 1의 왼쪽 폴리곤은 A, 오른쪽 폴리곤은 B 연결성(connectivity): 노드 1에는 체인 A, B, C가 연결. 체인 A에는 체인 B와 C가 연결 포함성(containment): 폴리곤 B는 폴리곤 A에 포함되어 있음. 섬, 호수, 구멍 등에 효율적 위상 구조가 구축되면 다양한 공간 분석 기능을 수행할 수 잇다. 단점: 위상 구조를 구축하기 위해 많은 속성 테이블이 생성되기 때문에, 새로운 노드의 형성과 같이 데이터를 갱신할 때 마다 위상 구조가 바뀌어 많은 시간 소요. 공간 분석을 요구하지 않는 일반적인 수치 지도를 제작할 때에 위상 구조를 구축하는 것은 비 효율적. 소프트웨어 고가. 상당한 시간 요구. 예) TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing): 미국 인구 조사국이 1990년 인구 센서스를 위해 구축한 수치 지도. zero cell은 노드, one cell은 아크, two cell은 폴리곤 형상인 block에 대한 정보.

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5.3 래스터 데이터 모델 (1) 래스터 데이터 구조 그리드(grid), 셀(cell), 픽셀(pixel)로 불리는 최소 지도화 단위 (minimum mapping unit)들의 집합. 규칙적인 공간 배열로 표현되는 래스터 데이트는 전체 면을 일정 크기의 단위 셀로 분할하고, 각 셀에 속성값을 입역하고 저장하여 연산. 스캔된 영상, 디지털 영상, 위성 영상 등. 각 셀 별로 속성 값 들어 있고, 위치 정보는 행과 열에 의해 자동으로 결정되는 매우 단순한 구조. 각 셀은 지리적 위치를 나타내는 속성값을 갖는다. 다양한 속성값을 표현하기 위해서는 서로 다른 레이어로 구축하여 입력한 후 명암, 패턴, 색상으로 래스터 주제도 만든다. 공간 분할: 사각형: 가장 많이 쓰임. 좌표 체계 정의 쉽다. 이웃 픽셀과의 거리가 대각선 방향과 가로 세로 방향이 틀리다. 육각형, 삼각형: 이웃 픽셀과 거리가 일정. 세분할 경우 동일 형태로 하위 픽셀 구축이 힘들다. 좌표 체계 정의 힘듬 단점: 사각형이나 각진 모양을 제외한 대부분의 형상과 크기가 부정확. 선모양의 객체는 공간적 부정확성이 더욱 뚜렷함. 공간 해상도를 높이면 해결될 수 있지만, 큰 저장공간과 처리 시간 소요.

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(2) 래스터 데이터 압축 Run-length Codes: 같은 셀 값을 갖는(run) 셀의 수(length) 코드화. 10A2B3A8B…. 변화가 심한 경우에는 부적절. Quadtree: 비균질한 공간을 4개의 정사각형으로 계층적으로 균질해 질 때 까지 분할. 객체 형상을 인식하는데 부적절, 시간에 따라 움직이거나 변화하는 객체에 대한 데이터베이스 구축이 힘들다. Chain Code: 셀의 연속적인 연결 상태를 파악하여 압축. 방향을 4분, 8분, 16분할. 4분일 경우 (동=0, 북=1, 서=2, 남=3)으로 정하여 0, 1, 02, 3, 03…. 지역의 면적과 둘레 계산, 변곡점이나 오목한 면 탐색 등의 연산이 가능. 인접하는 폴리곤의 모든 경계선이 두번씩 중복. Block Codes: 균질한 셀들을 2차원의 정방형 블록으로 모아서, 왼쪽 하단의 시작점 좌표와 정방형의 반경으로 구성. 많은 양의 데이터를 저장하는 경우에만 효과적. 형상에 따라 효율성 달라짐.

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(3) 공간필링곡선 2차원 공간을 1차원 체계로 나타내는 것 경로의 전체 길이, 단위 길이의 종류의 수, 한 셀에서 이웃하는 네개의 셀까지의 평균 이동 거리. 공간 필링 곡선(space-filling curve) 1890년 이탈리아 수학자 Peano. Peano 순차 또는 N 순차. Hilbert 곡선 혹은 파이형 필링 (x=3, y=2) -> (0011, 0010) -> P= 일차원의 키로 형성

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32 5.3 벡터 데이터와 래스터 데이터간의 장단점 및 호환
지구정보학개론및실습, 강원대학교 지구물리학과 이훈열 교수 5.3 벡터 데이터와 래스터 데이터간의 장단점 및 호환 (1) 래스터 데이터 모델의 장단점 장점: 구조 단순 중첩 및 근접 등의 공간 분석 기능 용이 원격 탐사 자료와 연계 용이 다양한 모델링 작업 용이 저가의 컴퓨터 및 소프트웨어 단점: 시각적 효과 떨어지고 공간적 부정확성 일반화로 형상을 정확하게 표현 못함 벡터에 비해 해상력이 낮다 아무것도 존재하지 않더라도 저장 용량 차지

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(2) 벡터 데이터 모델의 장단점 장점: 지도와 비슷하고 시각적 효과 높으며 실세계 묘사가 가능. 고해상도로 높은 공간 정확성 제공 위상 관계 나타낼 수 있다. 저장 공간이 적고 효율적 저장 공간 객체에 대한 추출, 일반화, 갱신이 용이 단점: 데이터 구조 복잡하고 관리 어려워 좌표값과 연결성등을 수정해야 하기 때문에 기술적 지식 요구 값비싼 하드웨어와 소프트웨어 요구로 초기 비용 많다. 공간 연산이 상대적으로 어렵고 시간 많이 소요

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(3) 벡터 데이터와 래스터 데이터의 호환 벡터화(Vectorization): 래스더 데이터의 벡터화. 복잡, 시간소요, 정교한 작업 요구. 플롯터 출력시에는 벡터화해야. 래스터화(Rasterization): 벡터 데이터의 래스터화. 비교적 단순. 셀의 중심점을 연결. 공간적 부정확성을 야기. 벡터와 래스터 데이터 구조를 혼합한 데이터 구조: Vaster.

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