GIS 및 공간 데이터베이스의 개요
GIS의 정의
- 공간상의 다양한 지리 객체의 데이터를 입력, 저장, 관리하고 목적에 분석 처리하여 결과를 출력하는 시스템
- 지리 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 유지 관리, 분석, 디스플레이 등을 통해 공간 문제를 해결하고 공간의 의사 결정에 도움을 주는 도구
GIS 특성
- 동적이고 효율적인 수치 지도 제작 시 사용
현실 세계 공간 현상의 모델링 가능
- 0차원 공간 객체(점), 1차원 공간 객체(선), 2차원 공간 객체(면), 3차원 공간 객체(입체)
- 공간 데이터와 비공간 데이터의 결합
다양한 공간 조회 및 검색 기능을 제공
- 다양한 공간 분석 기능 제공 : 중첩, 교차, 최단 거리 찾기 등
공간 데이터베이스의 정의
- GIS에서 사용되는 공간 데이터 타입을 포함한 다양한 데이터 타입을 효율적으로 저장, 검색, 관리하는 데이터베이스
- Oracle Spatial, ESRI ArcSDE 등
- 공간 데이터 타입의 유형과 특징
데이터 타입 | 저장 타입 | 특징 |
비공간
(Non-Spatial) | 문자, 숫자 | - 크기는 작으나 속성의 개수는 많음
- 특정 속성은 가변적인 길이를 가질 수 있음
- 키 값에 의한 검색이 일반적
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벡트(Vector) | 점, 선, 면 집합 | - 서너개부터 수백/천 개의 까지 데이터 집합의 크기가 가변적
- 공간 위치에 의한 검색이 일반적
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레스터(Rester) | 비트맵 또는 픽셀 맵 | - 일반적으로 규모가 크며, 관련된 서술 정보에 의한 검색이 일반적
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위상(Topology) | 유도(Derive) | - 공간 객체 사이의 관계
- 관계는 저장되지 않으며, 효율적인 검색을 위해서는 인덱스나 클러스터링이 필요
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구성요소 | 기능 |
공간 연산자 | - 공간 연산 : 공간 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출하는 기본 연산
공간 연산의 종류
- 2차원 공간 연산 : 포함(Contain), 겹침(Overlap), 최소 거리 등
- 3차원(2.5차원) 공간 연산 : 가시 지역, 최적 경로 등
- 시공간 연산자 : 버전, 이동 객체 분석 등
- 위상 연산자 : 공간 객체의 위상관계(예) 인접성, 방향성 등)
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공간 질의 처리 및 통합 질의 처리 | - 최소 비용(시간)으로 공간 질의 처리 수행을 위한 질의 수행 계획의 수립
- 공간 질의 처리 : 공간 연산자를 이용한 질의 수행
- 통합 질의 처리 : 공간 질의 처리 결과와 속성에 관한 질의 처리 결과를 통합
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파일 시스템 및 볼륨 관리자 | - 저장되는 데이터 형식, 물리적 저장 장소 등을 관리
- 가변 길이에 대한 처리
- 공간 데이터 클러스터링 : DBMS의 속도에 많은 영향
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공간 인덱스 | - 검색 : 공간 검색 조건 --> 공간 데이터의 저장 장소
- 속도 향상의 핵심 예) 수십 Peta Byte를 저장하는 시스템
- 공간 검색 조건 : 일반 데이터와 달리 포함, 겹침, 최소 거리, 연결 등
주요 방법
- R-Tree : K차원의 공간 객체를 K차원의 사각형 영역 안에 객체가 포함되도록 하는 기법
- 이외에 R*-Tree, Grid 파일, k-d Tree, k-d B tree, Quadtree 등
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공간 데이터베이스의 문제점과 활용 방안
공간 데이터베이스 문제점
처리 시간
점차 공간 데이터의 크기는 커지면서 요구하는 처리 시간은 점점 줄어들고 있음
데이터 품질
데이터 일관성 제공, 중복성 제거, 데이터 생산 비용 절감 등
활용 방안
소형 분산/모바일 GIS
Web 또는 PDA(소형화)와의 연동으로, 중앙의 대형 서버를 통해 전 세계의 모든 데이터베이스가 서로 연결되는 상호 운용성 제공
VR과 결합된 GIS
3차원 데이터의 실시간 처리 및 제공
이동 객체 처리
GPS 등 다양한 이동 객체 측량 장비가 개발됨에 따라 이동 객체의 효율적인 관리 지원