* 본 글은 공간정보교육포털 '스페이스인'의 [ 공간정보의 이해(교원연수 기초) ] 강의를 듣고 정리한 글입니다.
[공간정보개론]으로는 부족한 것 같아 추가적으로 수강하였습니다.
비교적 과거의 강의이기 때문에 현재의 기술과는 차이가 있을 수 있습니다.
공간정보교육포털
공지사항서버 재기동(23.04.06)에 따른 공간정보 교육포털 이용 안내 2023-03-24
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4. 공간 데이터 모델 및 처리방법
공간 데이터 처리 (입력, 저장, 분석, 출력 및 가시화)
- 공간 데이터 처리: 공간 데이터를 입력, 저장, 분석, 출력 및 가시화하는 전 과정
공간 데이터 입력
- 공간정보시스템을 구축하는 전체 비용의 7-80%를 차지
- 공간 데이터 취득
- 지도자료, GIS뿐만 아니라 아래의 자료에서도 취득
- 현장수집 데이터
- 기생성 DB, 결과물
- 테이블 형태의 대장자료
- 보고서
- 토론
- 원격탐사
- 위성
- 고고도 항공기
- 저고도 항공기원격탐사
- 지도자료, GIS뿐만 아니라 아래의 자료에서도 취득
- 공간 데이터 입력 절차
- 1) 계획, 조직
- 2) 공간 데이터 입력(디지타이징)
- 3) 공간 데이터 저장 및 편집
- 3-1) 공간 데이터 편집 및 수정
- 3-2) 지리참조, 투영
- 3-3) 데이터 변환: 벡터 > 래스터
- 4) DB 구축
- 5) 속성정보 입력
공간 데이터 저장 및 편집
- 입력된 데이터는 바로 저장하지 않고, 무결점 상태의 데이터를 만드는 게 중요
- 데이터 편집 및 수정
- 아래와 같은 경우를 수정해줘야 함
- overshoot: 선이 특정 점을 넘어 다각형 밖으로 튀어나오게 그려진 경우
- undershoot: 선이 특정 점까지 도달하지 못한 경우
- sliver: 좁은 지역에 대해 다각형이 형성되는 경우
- 지리참조
- 정확한 지상에서의 좌표를 받도록 함
- 데이터 변환
- 벡터 > 래스터
공간측정기능
- 공간 데이터가 위치를 갖고 있기 때문에 공간측정기능을 쓸 수 있음
- 기술통계량: 평균, 빈도, 산포
- 기술통계란
- 확보한 데이터의 특성을 쉽게 알 수 있도록 자료를 요약하는 하나의 방식
- 평균, 중앙값, 최빈값, 그리고 자료의 분포 정도를 알 수 있는 분산과 표준편차
- 확보한 데이터의 특성을 쉽게 알 수 있도록 자료를 요약하는 하나의 방식
- 기술통계란
- 기술통계량 - 평균 중심점
- 지리적 분포의 중심을 구하는 데에 사용되며, 각 좌표 쌍의 평균이 되는 점 좌표
- 센트로이드(centroid)
- 인구 분포의 중심이나 범죄 장소 또는 특정 질환을 앓는 환자의 분포에서도 활용
- 평균 중심점 예시
- 미국 인구의 평균 중심점 사례
- 지리적 분포의 중심을 구하는 데에 사용되며, 각 좌표 쌍의 평균이 되는 점 좌표
- 기술통계량 - 표준 거리
- 평균 중심점으로부터 얼마나 분산되었는지를 정량적으로 측정
- 만약 사상의 위치가 무작위로 분포되어 있다면, 1 표준 편차 내의 점은 약 68%에 해당
- 표준 거리가 짧은 경우는 밀집해 분포, 표준 거리가 긴 경우는 거리를 두고 분포
- 기술통계량 - 평균 점수
- z-score: 표준 점수라고도 함. 정규분포 상에서 자료값의 위치를 파악할 수 있음
- p-value: 관찰된 데이터의 검정 통계량이 귀무가설을 지지하는 정도를 확률로 표현한 것
- 귀무가설: 가설의 검정에서 임의 표본의 통계가 표본 이론에서 기대했던 것과 큰 차이가 없는 한 진실한 것으로 채택하려는 가설. 일밙거으로 가설을 반증적인 방법으로 중명하기 위해 귀무가설이 기각될 것을 예상하여 세우며, 증명하고자 하는 가설은 대립가설로 세움.
- 평균 점수 예시
- ArcGIS에서의 최근린분석: nearest neighbor ratio
- 기하학적 측정
- 기하학적 측정 - 도심
- 기하학적 측정 - 거리/길이
- 유클리드 거리
- 피타고라스 정리로 계산
- a² + b² = c²
- 두 점을 활용해 직각삼각형을 구성했을 때 빗변(c)의 제곱은 두 선분(a, b)의 길이 제곱의 합과 같
- 맨하튼 거리
- 실제 거리와 같은 블록 단위의 거리 측정
- 유클리드 거리
- 기하학적 측정 - 둘레
- 기하학적 측정 - 면적
- 교차관계 측정
- 교차관계 측정 - Line Intersection
- 선들의 교차 지점
- 교차관계 측정 - Point in Polygon
- 다각형 안에 점이 있는지
- 예: 경기도 내의 문화유산만 선택
- 교차관계 측정 - Line in Polygon
- 다각형 안에 선이 있는지
- 교차관계 측정 - Polygon on Polygon
- 다각형 안에 다각형이 있는지
- 포함관계 측정
- 포함관계 측정 - 다른 객체를 포함하거나 포함되는 관계
- 포함관계 측정 - 버퍼 영역 내의 포함관계
공간분석기능
- 래스터 데이터의 연산 방법인 지도대수(Map algebra)에 대응하는 것
- 중첩 분석: 여러 레이어를 중첩해 분석 (예: 어느 지역이 쓰레기 매립지를 건설하기에 적지인지)
- 중첩 분석 - 벡터 데이터 중첩 분석
- 중첩 분석 - 래스터 데이터 중첩 분석
- 중첩 분석 예시: 환경부 국토 환경성 평가 지도
- 버퍼 분석(버퍼링)
- 포인트, 라인, 폴리곤에 대해 버퍼(어느 정도의 영역)를 두는 분석기법
- 예: 도로에서 300m 이내에 위치하는 주택지 선택
- 버퍼 분석 - 점 버퍼 분석
- 버퍼 분석 - 선형 버퍼 분석
- 버퍼 분석 - 변형 버퍼 분석
- 접근성(근린) 분석
- 예: 지형의 고도와 도로가 있을 때 지역 내 모든 점들에서 해당 도로까지 접근할 수 있는 시간 계산
- 접근성(근린) 분석 - 검색 기능의 근린 분석 기능
- 접근성(근린) 분석 - 최적경로 분석
- 지형 분석
- 예: 핸드폰 기지국 설치 시 활용
- 예시 1) 지형도 단면 분석의 예 - 아프가니스탄 지역
- 고도 데이터가 있을 경우 선을 하나 그어서 그 선의 단면을 보는 것
- 예시 2) 아프리카 유량 흐름과 유량 누적 지도
- 예시 3) 세쿼이아 국유림의 DEM(수치표고모델, Digital Elevation Model)
공간정보의 출력 및 가시화
- 공간정보의 출력 및 가시화 기법은 공간적 의사결정에 이용
- 공간정보는 공간적 의사결정에 매우 중요한 역할
- 과거에는 주관적/직관적인 정보를 사용한 반면, 현재는 객관적/공간적인 정보를 사용하기 때문에 보다 더 정확한 의사결정이 가능해짐(착오들이 훨씬 줄어듦)
- 아래의 지도들은 종이지도의 형태로 출력되지만, 모두 GIS 데이터로 제작한 것
- 공간정보의 출력 및 가시화 기법
- 기법 1) 통계지도의 이용
- 기법 2) 2차원 가시화 기법
- 예: 철도의 노선 선정에 여러 GIS 데이터를 사용하고 고도 자료 등을 이용
- 기법 3) 3차원 가시화 기법
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