GIS 데이터의 구성 요소인 공간 및 속성 데이터의 특징과 벡터 데이터의 구조, 그리고 데이터 호환성 확보의 중요성 doc_id PCY_201412080940175471_2

일반적으로 데이터는 최초로 측정하거나 관측해서 얻은 값들을 말한다. GIS에서 데이터는 매우 중요하면서 핵심적인 요소이다. 충분하며 양질의 데이터는 그만큼 높은 수준의 분석 및 모델링의 기회를 제공하기 때문이다. 일반적으로 GIS 시스템을 구현하거나 프로젝트를 수행하는데 소요되는 시간과 비용의 70~80%가 데이터 구축에 투자될 정도로 큰 비중을 차지한다. 정보라고 하면 처음에 측정 혹은 관측한 원시값에 의미를 부여하거나 혹은 유용한 형태로 가공한 것을 말하는데 가끔은 두 용어가 구분 없이 쓰인다. GIS 분야에서 사용되는 데이터를 GIS 데이터 또는 지리 데이터(geographic data)라 한다. GIS 데이터는 데이터의 특수한 분야로 공간상에 좌표로 표시된다. GIS 데이터는 공간적인 정보를 표현하는 공간 데이터(spatial data)와 그 공간에 어떤 정보와 내용이 들어있는지를 설명하는 속성 데이터(attribute data)로 구성된다. 또한 공간적 데이터에는 좌표나 거리와 같이 양적인 개념으로 표현되어지는 기하학적 데이터와 양적인 개념 없이 객체간의 관계를 표현하는 위상(位相)적 데이터가 포함된다. GIS에서는 공간정보와 속성정보를 가진 GIS 데이터의 기본 단위를 feature로 정의하고 있다. Feature는 현실세계에 존재하는 대상물을 공간 데이터베이스 내에서 점, 선, 폴리곤의 집합으로 표현하며, 여기에는 대상물의 공간 특성 및 비공간(속성) 특성이 모두 포함된다. 즉 feature는 공통된 속성과 관련성을 갖는 데이터의 집합을 의미하며, 실제 GIS 데이터 모델에서는 공간속성을 갖는 feature가 데이터베이스 구축 대상이 된다. 현재 GIS 분야에서 중요시되는 부분은 공간 데이터 부분이다. 왜냐하면 속성 데이터 부분은 이미 정보 분야에서 기존에 구축되어 있는 것이 많이 있으며 또한 구축방식이 상대적으로 쉽기 때문에 그다지 많은 기술이 요구되지 않기 때문이다. 상대적으로 공간 데이터 부분은 다양한 데이터 유형에 따라 세분화되며, 이들 데이터 특성에 따라 분석 또는 처리과정이 달라지고 이에 따른 결과도 다르게 나올 수 있기 때문에 매우 중요하게 다루어지고 있다. 공간 데이터(spatial data)는 크게 벡터데이터(vector data)와 래스터 데이터(raster data)로 구성된다. 벡터 데이터(vector data)는 공간 데이터를 표현하는 주요 두 가지 방식중 하나이며 실세계 공간 현상을 각각 점, 선, 면인 0, 1, 2차원 공간형상(spatial feature)으로 표현한다. 실제 구축되는 공간 데이터의 많은 부분이 이 벡터 데이터 유형을 가진다. 이 벡터 데이터 유형은 0, 1, 2차원 공간형상별로 관련 데이터를 구축하게 되는데 기하학적 정보, 위상구조 정보, 메타데이터 등이 구축된다. 벡터 데이터의 기하학(geometric) 정보는 점, 선, 면의 데이터를 구성하는 가장 기본적인 정보로서, 점일 경우 (x, y) 하나로 저장되며, 선의 경우는 연결된 점들의 집합, 즉 (x1, y1), (x2, y2), ........., (xn, yn)으로 구성된다. 면의 경우는 면의 내부를 확인하는 참조점으로 구성된다. 두 번째 요소인 위상구조(topology) 정보는 공간 분석을 위해 필수적으로 존재해야 한다. 즉 위상구조란 점, 선, 면들의 공간 형상들의 상대적인 관계(spatial relationship)를 말하며 공간 관계 정보는 인접성(adjacency), 연속성(continuity), 영역성(area definition) 등으로 제공하고 있다. 즉 하나의 도로 왼쪽에 어떤 지역이 있으며, 오른쪽에는 어떤 지역이 있는지가 인접성이며, 하나의 도로가 끝나는 지점에 다른 어떤 도로가 연결되는지, 또한 도로의 시작점과 끝나는 점이 어디인지를 알려주는 것이 연속성이다. 또한 사용자 눈에는 폐합된 영역으로 보이지만 이것이 폐합된 선인지 아니면 영역인지를 구분해 주는 것이 영역성 정보이다. 이들 위상구조 정보를 통해서 비로소 도로에 인접한 빌딩을 찾는다든지, 한 지점에서 도로를 따라 다른 목적지까지의 최단 거리를 산출하며, 상류에서 하류에 이르는 연결 지류를 찾아내는 등의 공간 분석이 가능하다. 세 번째 요소는 메타데이터(metadata)이다. 메타데이터는 최근에 나타난 개념으로서, 실제 데이터는 아니지만 데이터에 대한 유용한 정보를 목록화하여 제공함으로써 사용자가 데이터를 획득하고 사용하는데 도움을 준다. 메타데이터는 데이터의 좌표체계 정보, 데이터 품질 정보, 데이터 제작 및 프로세스 정보, 데이터 제작자 등에 대한 정보를 목록화하여 실제 데이터와 함께 제공된다. 이렇게 구축된 벡터 데이터는 심볼화 과정을 거쳐 다양한 방식으로 표현된다. 즉 벡터 데이터는 연결되어 구축된 속성 데이터를 참조하여 이를 효과적인 심볼로 지도화하는데, 0, 1, 2차원 공간형상에 적합한 심볼을 각도, 크기, 색등을 다양하게 적용하여 표현할 수 있다. 이외에 주기(annotation)로서 지도상에 텍스트로 표현하고자 하는 지점에 텍스트를 지정하여 보다 효율적인 지도 표현을 할 수 있다. GIS에서 사용되는 각종 공간자료는 점, 선, 면과 같은 공간적 구성 요소에 대하여 관련 속성들이 고유한 색인을 가지고 연결되어 있다. 이러한 색인은 많은 자료들이 서로 무리 없이 연결될 수 있도록 하고 있으며, 필요한 때 관련 정보의 용이한 검색을 제공한다. 또한 공간분석을 통한 각종 정보의 생성을 위하여 공간자료는 각 객체간의 상호관계를 정의하는 위상구조를 가지고 있다. 따라서 GIS의 내부 구조는 대단히 복잡한 것이 특징이다. GIS를 다루기 위해서 다양한 소프트웨어가 사용되고 있으며, 각각의 소프트웨어들은 내부 GIS 자료의 저장과 검색, 분석을 위한 고유한 내부 자료구조를 가지고 있다. 따라서 서로 다른 소프트웨어를 기반으로 하여 구축된 GIS 자료를 공유해서 사용하고자 한다면 적어도 그 두 개의 소프트웨어 사이에 자료가 호환될 수 있는 공통 포맷이 존재하여야 한다. 속성자료는 ASCII코드와 같이 단순 포맷을 이용한 자료의 호환이 가능하므로 크게 문제가 되지 않는다. 그러나 도형자료의 경우에는 위상정보 등을 포함하는 복잡한 구조를 가진 관계로 서로 다른 GIS 소프트웨어 간의 공유가 매우 제한적이다. GIS 관련 자료의 비싼 구축 비용을 고려할 때 자료의 호환성은 매우 중요하다. GIS 데이터의 활용 측면에서 볼 때 상이한 데이터 모델에 의해 구축된 GIS 데이터베이스는 구조와 정의가 서로 달라져서 상호간 GIS 데이터를 공유하고자 할 때 종종 문제를 일으킨다. 이것은 GIS 데이터를 다루거나 필요로 하는 조직이나 기관에서 서로 다른 GIS 소프트웨어를 사용하여 각 소프트웨어에서 제공하는 모델링 절차에 따라서 스키마를 생성하기 때문에 발생하는 문제이다. 이에 따라 목표로 하는 어떤 시스템의 데이터 형식에 맞게 처음의 GIS 데이터를 변환시켜야 할 경우가 생기며, 이때 의미나 정보의 손실이 일어나기 쉽다. 일부 경우에 있어서는 데이터의 공동 활용 그 자체가 불가능해질 수도 있다. 이는 결국 서로 다른 시스템 상호간에 요구되는 공간 데이터 공동 활용을 위한 DB간의 스키마 변경 작업으로 이어져 많은 추가 비용을 지불하게 하는 원인이 된다. 따라서 GIS 데이터 모델에 대한 공통성 확보는 반드시 필요하다.