GIS 데이터베이스의 기술적 발전 동향, 설계 및 구축 프로세스, 그리고 데이터 품질 관리 체계에 관한 종합적 이해 doc_id PCY_201412080940175471_3

미국 ESRI사에서 개발되어 널리 사용된 Arc/Info도 처음에는 별도로 구축된 두 개의 데이터베이스를 연계하여 운영하는 방식을 취하였다. Arc/Info의 Arc는 도형자료의 저장과 관리를 위한 기능을 맡으며, 속성자료는 Info라는 별도의 DBMS에 의해 관리되도록 한 것이다. 두 개의 데이터베이스의 연결을 위한 별도의 식별자가 필요하였으며, 자료의 입력과 편집, 네트워크 분석과 같은 공간 분석 기능은 Arc에서 별도의 기능으로 제공되도록 하였다. 최근에는 GIS 데이터베이스 관리 기술의 발달로 정보기술(IT)이 GIS 업무에 통합되는 추세를 보이고 있다. 최근의 GIS 소프트웨어의 기술 개발 동향은 복잡하고 다양한 지리정보 특성에 가장 적합한 객체 지향형 기술의 도입으로 강력한 실세계 모델링을 지원한다는 점이다. 대부분의 소프트웨어는 이를 위해 지리 정보와 속성 정보를 단일 데이터베이스 내에서 통합하여 관리하는 방식을 채택하여 데이터 일관성, 검색 성능 및 편리성을 보장하고 있다. 1990년대 중반 이후 GIS 분야에서는 DBMS가 제공하는 다른 데이터 유형을 GIS 용도로 에뮬레이션하는 기술이 개발되어 사실상 DBMS 테이블에 공간 데이터를 저장하는 길을 열게 되었다. 또한 비슷한 시기에 멀티미디어 데이터의 필요성이 증대되면서 DBMS 차원에서 공간 데이터를 처리하는 객체관계형 DBMS가 등장하게 되었다. 이로써 파일 기반의 GIS 데이터 관리는 데이터베이스 기반의 관리 형태로 본격적으로 바뀌게 되었다. 컴퓨터의 발달은 CPU 속도 향상에 따라 강력한 서버 기술의 출현으로 클라이언트/서버 환경이 조성되었다. 또한 엔진 레벨에서 공간 질의 처리가 이루어지고 클라이언트/서버 구조로 다수 사용자에게 적합한 환경을 제공한다. 한편으로는 각종 국제 표준(OMG Core Object Model, ANSI-SQL, Microsoft ODBC, CORBA, OLE/ OCX 등)을 채택하고 상호운용성(interoperability)의 확보 등 관련 기술추세를 적극적으로 수용하여 개발 제품의 확장성 및 사용 편리성이 뛰어난 제품들을 선보이고 있다. 관계형 모델은 구조가 간단해서 이해하기가 쉽고 데이터를 조작하기도 비교적 용이하며, 독립된 테이블 형태로 구성되어 있으므로 구조 변화 시에 소요되는 비용을 최소화할 수 있다. 또한, 개념적 설계를 논리적 설계와 물리적 설계 단계로 간단하게 전환이 가능하다는 장점 때문에 현재까지도 널리 사용되고 있다. 관계형 데이터 모델을 표현하기 위해 사용하는 방법으로 대표적인 것은 개체-관계 모델(ERM; Entity-Relationship Model)이다. 이것은 기본적으로 개체 집합(entity set)과 이들 간의 계 집합(relationship set)을 이용하여 현실 세계를 개별적으로 표현하는 방법이다. 개체-관계 모델의 기본 구조를 그래프 방식으로 표현한 것이 개체-관계 다이어그램(ERD; Entity-Relationship Diagram)이다. 관계형 데이터베이스는 자료의 독립성이 보장되어 데이터의 물리적인 구조를 쉽게 바꿀 수 있다는 장점 외에 자료의 검색에 있어서 SQL과 같은 표준적인 자료 질의 언어의 사용으로 복잡한 질의도 간단하게 표현할 수 있도록 한다. 또한 자료 보안, 데이터베이스 복구, 동시성 제어 등 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS)이 제공하는 종합적인 기능을 사용할 수 있다. 개념적 설계(Conceptional design)는 처음 데이터의 요구사항을 분석하는 것에서부터 마지막 데이터베이스의 활용 단계에까지 모든 부분에 걸쳐 상세히 정의되고 설계되어야 한다. 또한 데이터베이스의 내용과 데이터 흐름의 논리적 구성을 결정하고 데이터베이스의 내용(공간 데이터, 속성 데이터, behavior) 정의 및 공간 객체의 선택, 그리고 내용을 주제에 따라 레이어로 구성하는 작업을 포함한다. 개념적 설계는 현재의 위치는 어디이고 목적지는 어디인지, 목적지까지는 어떻게 갈 수 있는지에 대한 그림을 그린다. 논리적 설계는 개념적 데이터베이스를 특정 데이터 모델로 해석하는 세부적인 설계 단계이며 보통 이 두 단계는 하나의 과정으로 진행되는 경우가 많다. 이 과정에서 데이터베이스의 내용을 결정하고 타당한 데이터셋을 선택하고, 주제에 따른 일련의 내용들을 조직화하며, 설계의 내용을 문서화하는 작업이 이루어진다. 또 데이터베이스 내에서 데이터의 중복과 데이터의 불일치를 제거하기 위해서 테이블을 정규화하는 일도 포함된다. 일반적으로 GIS 어플리케이션은 상용 GIS S/W에서 제공하는 여러 기능을 프로젝트에 맞게 조정하여 개발하게 된다. 이렇게 개발된 어플리케이션은 최종적으로 공간데이터베이스와 통합하는 과정을 거쳐 최종적인 GIS 응용시스템을 구축하게 된다. 상용 GIS S/W의 기능을 활용한 GIS 응용시스템은 구현 기능 측면에서 보면 크게 편집과 조회 기능으로 구분될 수 있다. 즉, 공간데이터를 보완하고 생성할 수 있는 편집시스템과 사용자가 원하는 정보를 조회할 수 있는 조회시스템으로 구분할 수 있다. 한편 구축되는 시스템에 따라 분석기능이 요구되기도 한다. 특히 편집시스템의 경우 일반 정보 시스템의 경우 DB 응용프로그램에 의해 데이터가 갱신 및 관리가 되지만 GIS의 경우 공간데이터를 사용하기 때문에 DB에서 이를 갱신 및 관리를 하기엔 무리가 따른다. 즉, DB는 단지 저장요소로 활용되며 공간데이터를 갱신하고 관리하는 것은 GIS 응용시스템에서 지원하게 된다. 공간 사상은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있으며 이 변화는 공간데이터베이스에 반영이 되어야 한다. 이때 갱신의 범위는 오브젝트 단위로 발생하며 이러한 공간 오브젝트를 중심으로 갱신이 자동적으로 이루어져야 한다. 그러므로 공간데이터 편집기능은 공간데이터 갱신 측면에서 중요한 요소이다. 속성자료의 분석은 공간자료의 분석보다는 단순한 작업으로 생각할 수 있다. 그러나 속성자료의 변환은 서로 다른 속성값의 경계가 변환되는 것을 의미하므로 속성값의 변환 역시 결과적으로 공간 자료의 변환을 의미한다. GIS의 편집기능은 속성의 추출, 검색 및 수정을 위한 제반 기능을 제공하며 아울러 속성이 첨가되거나 삭제될 수 있다. 시스템에 따라서는 일단 데이터베이스의 항목이 정의된 후에는 항목의 추가가 불가능한 것도 있다. 응용분야에 따라서 필요한 자료의 항목이 사전에 완전히 정의되기 어려운 경우도 있다. 따라서 언급된 시스템의 제한 사항은 사용자의 요구를 충족시키기 위한 효율적 GIS의 구축에 치명적인 제한 사항이 될 수도 있음을 알고 있어야 한다. GIS 데이터는 정확하고 시기적절해야 하며 이러한 특성은 데이터의 품질(quality)로 표현되어 데이터의 비효율성 및 부적절성을 방지한다. 구축된 데이터베이스의 품질관리를 위한 품질 요소로는 데이터 입력과정 및 생성연혁 관리, 데이터 포맷, 위치정확성, 속성정확성, 기하구조의 적합성, 논리적 일관성, 시간적 정확성, 완전성 등으로 분류할 수 있다. GIS자료의 정확도를 확보하기 위한 자료의 품질관리 차원에서 검수는 매우 중요하다. 한국공업규격에서는 품질관리를 「수요자의 요구에 맞는 품질의 제품을 경제적으로 만들기 위한 모든 수단과 체계」라고 정의하고 있다. 품질관리는 관리 활동의 한 형태로서 계획, 실시, 검토, 조치 등의 체계로 분류할 수 있으며 여기에서 검토와 조치의 기능을 수행하는 것을 검수라 한다. 즉 검수란 소비자와 생산자의 입장에서 자료의 정확성과 산출물의 품질 특성을 비교하여 변동사항과 그 원인을 발견하여 결함을 시정하는 과정이다. GIS 자료의 검수 방법으로는 출력중첩검수, 화면검수, 프로그램검수, 현장조사 등이 있다.