[스페이스인] 공간정보개론 | 3. 공간정보의 개념 및 특성

* 본 글은 공간정보교육포털 '스페이스인'의 [공간정보개론] 강의를 듣고 정리한 글입니다.

비교적 과거의 강의이기 때문에 현재의 기술과는 차이가 있을 수 있습니다.

공간정보교육포털

 

 3. 공간정보의 개념 및 특성 

실세계 표현기법

• 실세계(Real World)에 존재하는 이용 가능한 객체들은 대부분 복잡성, 다양성, 정밀성, 세밀성을 갖고 있음
• > 실세계를 Digital 형태로 완전히 재현, 분석하는 것은 불가능
• > 공간통계학을 이용해 실현 가능한 수단으로 Sampling 기법 도입
  • Sampling: 무한히 복잡하고 자세한 현실세계를 일정한 관측방법에 의해 관측함으로써 디지털 환경에서 현실세계를 재현하고 분석
• 실세계는 점, 선, 면의 유형으로 표현됨
  • 점: 공간상 대상물에 대한 지점 또는 장소를 나타내며, 주소나 교통사고 같이 면적을 점하지 않는 무형 대상의 위치를 표현하기도 함
  • 선: 주로 길이 등을 표현 > 도로나 강, 행정구역경계와 같이 무형의 대상을 표현하며, 종종 선의 두께 등을 통해 대상의 특성이나 유형을 설명하기도 함
  • 면: 최소한 3개 이상의 변이 존재하는 2차원의 폐쇄된 공간 > 땅의 필지, 농업구역, 선거구역 등 대상물의 영역 및 경계를 표현

점, 선, 면

 

지리정보의 유형

• 실세계에 존재하는 지리정보는 크게 지리공간(Geographic Field)와 지리객체(Geographic Object)로 구분

구분	지리공간(Geographic Field)	지리객체(Geographic Object)
특징	- 연구지역 전체에 값이 부여되어 있는 지리 현상 - 일반적으로 자연현상에 해당 - 연속공간과 이산공간으로 분류할 수 있음	- 연구지역 내에서 명확한 경계를 지니는 특정 대상물 - 쉽게 구분할 수 있고, 명칭을 부여할 수 있음 - 일반적으로 인공적인 현상에 해당
사례	온도, 표고, 토지이용, 토양분류 등	건물 ,도로, 송전탑 등
표현	화소	점, 선, 면

• 지리공간의 분류: 연속공간
  • 온도, 기압, 표고 등 연구지역 전체예 대해 연속 값을 갖는 경우
  • 특정 지점을 중심으로 거리에 따른 변화 예측이 가능

지리공간 - 연속공간

• 지리공간의 분류: 이산공간
  • 서로 배타적이며 경계가 있고, 각 경계의 내부는 동일한 값을 가짐
  • 지리객체와의 비교
    • 공통점: 경계가 있는 대상물
    • 차이점: 이산공간은 모든 지점에 값이 부여됨
  • 대표사례: 토양의 종류, 토지이용, 직물의 종류, 식생 등 경계 구분이 명확한 경우

지리공간 - 이산공간

• 지리객체(Geographic Object)
  • 대상물이 어디에 위치하는지, 모양은 어떤지, 크기는 얼마인지, 방향은 어느 쪽을 가리키는지 등에 대한 정보를 지님

지리객체

 

샘플링의 의의

• 실세계는 매우 크고 복잡하게 구성되어 있음
• 이러한 실세계를 숫자/문자 등으로 표현해 공간 데이터베이스를 구축하기 위해서는 많은 양의 자료를 취득해야 함
• But, 여러 제약에 의해 필요한 모든 자료를 담을 순 없으므로 일부의 대표성을 지닌 자료를 취득해 분석함으로써 실세계를 표현해야 함
• 일부만으로 전체를 최대한 정확하게 표현할 수 있도록 해주는 것이 샘플링의 의의

        측정의 척도

• 수치자료는 명목, 서열, 간격, 비율의 4가지 척도로 나타낼 수 있음
• 위의 척도가 GIS 자료에 대한 연산 기법을 결정 (어떤 척도로 관측을 수행했는지가 곧 어떤 연산을 수행할 수 있는지를 결정)
• 따라서, 척도를 바르게 인식하는 것이 중요. 때로는 수치자료가 아닌 문자자료의 일부도 이런 척도로 표현할 수 있음
• 명목(nominal) 척도
• 서열(ordinal) 척도
• 간격(interval) 척도
• 비율(ratio) 척도

측정의 척도

 

샘플링의 기법

• 통계학은 자료의 샘플링 방법론을 제공하며 샘플링한 자료의 분석에도 효과적으로 이용됨 > GIS에서 매우 중요한 요소
• 특히, GIS와 같이 공간적인 문제의 해결을 다루는 분야에서는 공간통계학(Spatial statistics)이 요긴하게 쓰임
• 통계학적으로 샘플링에는 여러 방법이 있음
  • 일반적으로 단순무작위, (계)층화 무작위, 계통적 무작위, 군집무작위 샘플링 등으로 나눔
  • 때로는 하나의 샘플링 기법을 사용하기보다는, 여러 개의 샘플링 기법을 묶어서 다단계식 샘플링을 하기도 함

        단순 무작위 샘플링(simple random sampling)

• 가장 간단하고 이해하기 쉬운 샘플링 기법
• 모집단에서 각각의 자료가 뽑힐 가능성이 같다는 전제조건 하에 샘플링을 수행
• 모집단에 대한 사전 지식이 없을 때 많이 사용

단순 무작위 샘플링

        (계)층화 무작위 샘플링(stratified random sampling)

• 단순 무작위 기법에 비해 보다 통계학적인 방법
• 모집단을 같은 성잘을 갖는 집단으로 나누고(풍화시킨다고 표현), 각 집단마다 단순 무작위 샘플링을 수행
• 다수로 구성된 집단뿐만 아니라, 소수로 구성된 집단도 대표할 수 있음

(계)층화 무작위 샘플링

        계통적 무작위 샘플링(systematic random sampling)

• 간단한 방식이지만 단순 무작위 방식보다 정확
• 모집단의 수(N)를 원하는 샘플의 개수(n)으로 나누고 1~N/n의 정수 중 한 개(i)를 무작위 추출하여 매 i번째 샘플로 취함
• 모집단이 무작위로 정렬되어 있다는 전제조건 하에 유용

계통적 무작위 샘플링

        군집 무작위 샘플링(cluster random sampling)

• 광범위한 지역에 대한 직접적인 현장 샘플링이 필요할 경우 사용
• 모집단을 몇 개의 군집으로 나누고 샘플링할 군집을 단순 무작위 방식으로 선발하여, 선발된 군집 안에서 무작위로 자료를 취득

군집 무작위 샘플링

        다단계 샘플링(multi random sampling)

• 실세계의 복잡성으로 인해 위의 4가지 방법(단순, (계)층화, 계통적, 군집 무작위 샘플링)만으로는 정확한 샘플링을 하는 데에 한계가 있으므로 이들 중 2개 이상의 방법을 적절히 조합해 효율적이고 효과적으로 샘플링하는 방법
• 보통 2단계(two-stage) 또는 3단계(three-stage) 샘플링이 많이 사용됨

 

샘플링이 공간에 미치는 영향

• 샘플링은 크기, 간격, 시기, 기법에 따라 공간분석에 영향을 미침

        샘플링 크기

• 일반적으로 다양한 지역과 장시간에 걸친 많은 양의 샘플을 취득함으로써 더 정확한 모델을 근사할 수 있으나, 비용이 증가하는 문제 발생
• 생플의 수가 증가함에 따라 모델링의 정확도는 대체로 향상되지만, 샘플의 수가 일정 수보다 커지게 되면 정확도 향상의 효과가 떨어짐
• 소수의 샘플로도 일정 신뢰구간 내에서 결과를 예측할 수 있음
• 지나치게 큰 범위에 대한 샘플링은 오히려 분산도를 증가시켜 정확한 모델링에 악영향을 끼칠 수 있음
• 예: 선거시 후보의 지지도 조사를 통한 당선확률 조사

        샘플링 간격

• 일반적으로 샘플링 간격(거리/시간)이 작을수록 더 정확한 모델을 근사할 수 있으나, 비용이 증가하는 문제 발생
• 샘플링 간격이 미치는 영향은 베리오그램과 같은 그래프를 그려봄으로써 알아볼 수 있음
• 베리오그램: 일정한 간격에 있는 자료들의 유사성을 나타내는 척도. 일정한 거리만큼 떨어진 두 자료값의 차이를 제곱한 값의 기대값으로 정의되는데, 샘플링 간격이 커질수록 증가하다가 어느 수준에 이르면 일정한 값으로 보수함
• 자료보간 방식인 크리깅(kriging)은 베리오그램을 이용해 미지점의 보간을 수행

        샘플링 시기

• 샘플링은 수행하는 시대, 계절, 시각에 따라 결과가 달라질 수 있음
• 예: 계절 - 하천의 유량 변화, 시각 - 교통량의 변화

        샘플링 기법

• 결과에 영향을 미치는 인자가 모든 관련 항목에 고르게 분포할 경우 단순한 샘플링 기법으로도 결과가 바르게 도출될 수 있으나, 인자의 분포가 고르지 못한 경우 편향된 결과를 유발할 수 있음
• 예시: 토지피복 분류의 정확도를 평가할 때 단순 무작위 추출법에 의한 평가점 추출 방식
  • 작은 지역의 항목에서는 적절한 수의 평가점을 추출하지 못할 가능성이 높으므로, 이 지역은 소수의 평가점만에 의해 정확도를 평가하는 문제를 유발시킬 수 있음
  • (계)층화 샘플링의 기법을 추가적으로 이용해야 함

 

자료의 축척

• 지도는 실세계를 작게 표현한 것이므로 실제 크기를 반영해야 함 > 축척을 이용
• 축척: 실세계에서 측정된 크기와 지도상에 표현된 크기의 비율을 지도에 표시한 것
• 위성 영상 등 래스터 기반의 공간정보에서는 해상도라는 용어로 공간정보의 정확도나 축척을 나타냄
• 실세계를 공간 데이터베이스에 기초화하기 위해서는 자료의 축척을 명확히 표시해야 함
• 축척의 표현
  • 분수 표현(Numbal statement)
    • 지도상이 길이와 실제 길이의 비율로 표시하는 것으로, 분모와 분자는 같은 단위
    • 분모가 커질수록 대축척, 작을수록 소축척이라고 함
    • 예: 1:1,000,000 또는 1/1,000,000
  • 설명적 표현(Explanation statement)
    • 지도상이 길이와 실제 길이를 서술하는 방식으로 표현
  • 스케일바(scale bar)
    • 지도상의 막대기에 단위 길이를 나타내는 눈금과, 실제 길이를 표시
  • 면적 축척
    • 지도상의 면적과실제 면적의 비율을 표시

 

정리

공간정보의 개념 및 특성 정리