래스터(raster) 데이터: 실세계 공간을 일정한 크기의 격자 단위로 분할한 후 격자에 대응하는 실세계 객체의 정보를 격자의 속성값으로 입력하는 데이터
벡터(vector) 데이터: 지도와 유사하게 점, 선, 면 등의 도형 요소를 이용하여 실세계 객체의 정보를 표현하는 데이터
래스터 데이터 특징
셀(cell) 또는 그리드(grid)라고 불리는 격자 형태를 기본 단위로 사용하여 실세계를 규칙적으로 분할하고, 분할된 격자들의 상대적인 위치로 실세계 현상의 위치 정보를 표현하며, 각각의 격자에 값을 할당하여 속성 정보를 표현함
격자에 할당되는 값의 유형은 크게 정수형, 실수형, 문자형으로 구분되며 표현하고자 하는 실세계 현상의 특성에 따라 값의 유형을 적절히 선택해야 함(아무 값도 할당하지 않으면 컴퓨터가 인식하지 못함)
주어진 격자 내의 모든 셀에 데이터가 반드시 하나씩 존재해야 하는데, 이러한 이유로 컴퓨터가 해당 래스터 데이터를 저장하기 위해 불필요하게 과다한 메모리가 소모되는 경우도 있음
실세계를 격자 단위로 분할한 후 수치 방식 또는 문자 방식의 코드를 격자에 할당하여 현상의 속성 정보를 표현하므로 실세계를 격자로 옮겨 표현하는 래스터 코딩 과정을 바르게 이해하는 것이 중요함
대표적인 래스터 데이터 예시
DEM(Digital Elevation Model): 디지털 지형 모델, 수치 표고 모델
위성 영상 또는 항공(드론)사진
벡터 데이터 특징
점, 선, 면의 도형 요소를 이용하여 실세계 객체를 표현하며, 래스터 코딩 과정을 거쳐야 하는 래스터 데이터 모델에 비해 더 사실적으로 객체를 표현할 수 있음
점(Point)은 특정 지점에 객체가 존재한다는 것을 표현하기 위해 사용하며, 객체가 위치하는 좌표 정보(X,Y coordinates)를 가지며, 객체가 가지는 다른 특성들은 속성 테이블(데이터베이스 테이블)을 이용하여 속성 정보로 입력할 수 있음
선(Line)은 하천, 도로, 전력선, 파이프라인 등 일차원 선형 객체를 표현하는데 유용하며, 벡터 데이터 모델에서는 작은 직선들을 연결하여 곡선을 표시하며, 이러한 작은 직선들을 line segment로 정의함
면(Polygon)은 영역으로 표시되는 객체를 표현할 때 사용되며, 선과 동일하게 연결된 직선 line segment의 집합으로 볼 수 있으나, 하나의 node를 중심으로 연결된 line segment이 폐합되어 하나의 면을 형성한다는 점에서 차이가 있음
벡터 데이터 구조
Province.shp: 벡터 데이터의 기하학(도형) 정보를 저장
Province.shx: 벡터 데이터의 색인(index) 저장
Province.dbf: 벡터 데이터의 속성 정보를 저장
구분
래스터 데이터 모델
벡터 데이터 모델
장점
- 상대적으로 단순한 자료 구조 - 중첩 연산을 간단하게 구현할 수 있음 - 위성 영상 등 디지털 자료와의 호환 - 영상 처리, 모델링 등에 효율적 - 실세계의 연속적인 현상 표현에 효과적
- 객체의 위치, 형상을 보다 사실적으로 표현 가능(직관적 이해에 유리함) - 속성 정보의 입력, 검색, 갱신이 용이 - 실세계의 이산적 현상 표현에 효과적 - 공간해상도에 좌우되지 않음
단점
- 정확한 위치 정보 파악이 어려움 - 해상도에 따라 객체의 형상 왜곡 - 객체가 존재하지 않는 격자에도 값을 할당해야 하므로 비효율적
- 복잡한 자료 구조 - 중첩 연산 등 공간 분석 기법의 구현이 어려움 - 공간 분석 함수의 프로그래밍이 다소 복잡함
GIS 데이터 입력 방법
스캐닝
디지타이징
원격 탐사 - 탑재체, 센서, SRTM DEM & 위성 영상(원격 탐사 자료 예시)
GPS(최근엔 GNSS)
GIS 데이터의 구성 및 특징
공간 요소(spatial components)와 속성 요소(non-spatial attributes)로 구분되며, 공간 요소는 실세계 현상들의 위치, 크기, 형태, 공간적 상관성 등을 나타내며, 속성 요소는 공간 요소를 제외한 나머지, 즉 위치와 관계없는 모든 정보 요소들을 나타냄
공간 요소를 기준으로 크게 이산형 자료와 연속형 자료로 구분되며 일반적으로 이산형 자료를 GIS에 입력할 때는 벡터 데이터 모델이 적합하며, 연속형 자료를 GIS에 입력할 때는 래스터 데이터 모델이 적합함
속성 요소를 기준으로 정성적 자료와 정량적 자료로 구분됨
벡터 데이터 모델의 경우 속성 요소가 데이터베이스 테이블(속성 테이블)에 입력되는데, 정성적 자료는 문자형으로 입력되며, 정량적 자료는 수치형으로 입력되고, 래스터 데이터 모델에서도 자료의 특성에 따라 문자형 또는 수치형 속성값이 격자에 입력됨
