0. Introduction

I. GIS의 이해

1.1 GIS의 개요 1) 정의 • Carter, 1989: an institutional entity, reflecting an organizational structure that integrates technology with a database, expertise and continuing financial support overtime.

• Clarke, 1986: computer-assisted systems for the capture, storage, retrieval, analysis, and display of spatial data • Burrough, 1986: a powerful set of tools for collecting, storing, retrieving at will, transforming and displaying spatial data from the real world. • Cowen, 1988: decision support system involving the integration of spatially refernced data in a problem-solving environment.

• Devine and Field, 1986: a form of MIS that allows map display of the general information • Rhind, 1988: a computer system for collecting, checking, integrating and analyzing information related to the surface of the earth • B. Davis: A computer base technology and methodology for collecting, managing, analyzing, modeling, and presenting geographic data for a wide range of application

GIS의 정의 (암기요망)

• 단순한 정의: 지구표면을 표현하고 있는 데이터를 저장 ․ 사 용가능 하도록 구축된 컴퓨터 시스템 • 완전한 정의: An organized collection of computer hardware, software, geographic data, and personnel designed to efficiently capture, store, update, manipulate, analyze, and display all forms of geographically referenced information 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서, 다양한 형태의 지리 정보를 효율적으로 수집, 저장, 갱신, 처리, 분석, 출력하기 위해 고안된 하드웨어, 소프트웨어, 지리자료, 인적자원의 총체적 집합체

GIS Infrastructure (GIS 요소)

실세계 일반화

,

추상화 표현

GIS 과정 및 요소의 연계

· 일반적 오해: 단순히 지도를 만드는 computer 시스템 (단지 다양한 scale, projection, color로 지도를 제작가능한 시 스템??) · 장점: 지도상의 feature들의 공간적 관계를 확인하고 분석하여 모델작업을 수행 · 단점: 일반적으로 높은 초기 투자 비용. 다 학문 및 여러 요소의 결합으로 활용하는데 많은 시간소요

2) GIS의 분류

- Nonspatial IS- management system - Spatial IS - Non-geographic - CAD/CAM - GIS - LIS - Other GIS - Parcel based - Non parcel based - Socioeconomic - Census

3) 타 시스템과 차이점

Name London Zurich (Swiss) Amsterdam Santa Barbara Buffalo Latitude 51N 47N 52N 34N 42N Longitude 0 8E 5E 119W 78W GIS pop 80000 25000 40000 50000 30000 * 비공간적 질문: 각 국가별 GIS사용인구는? * 공간적 질문: Zurich로부터 1000km 안에 위치한 도시는? 모든 도시를 연결하는 가장 최단 거리는?

(1) 유사 시스템과 차이

CAD - 단순한 Graphic system (Archi.) - Features 와 Attributes 연계 곤란 Computer mapping CAC System DBMS - Minimum linkage b/w a DB and a graphical display system - Analysis tool 부족 (input, design, output) - Graphic 지원 안됨 - Spatial search 와 overlay 불가능

(2) Paper Map 과 차이

Map (analog) GIS (digital) - Input: 종이에 기록(점, 선, 면) - input: computer 에 encoding 저 장 / 검 색 : 점 , 선 , 면 의 기 록 ; 지도읽기 해석 저장/검색: 효율적인 컴퓨터의 검색 시스템. 추가적 저장/갱신 용이 분석: 자, planimeter, 컴파스 등.

Output: 그래픽 이 장치만 사 용.

다양한 지도, 통계지도, 임의의 축척도면 재생산 불가능.

공간상에 존재하는 모든 정보의 표현이 불가능 분석: computer power 이용 (measure, compare, DB분석) Output(Reporting): Map은 output의 한 종류일 뿐. Table, 차트, 사진등 다양. 임의의 축척도면으로 재생산 용이. 많은 정보의 표현의 가능 - 비교적 저렴한 가격 - 고가인 경우가 대부분

■ 종이지도의 한계

• • • • 여러 종류의 도면과 지도를 중첩 시켜 분석하는 기능을 수행 불가능 도면과 지도의 위치정보와 속성정보(각 종대장, 통계자료 등)의 연계가 불가능 각 하부조직(부서)의 다양한 도면과 지 도에 관한 정보 공유가 곤란 → 자료의 중복적 생산 → 비용과 시간의 비효율 성 공간계획수립과 정책결정시 각종 지리 정보의 신속한 분석의 장애 → 의사결 정의 지연

공간/속성자료의 결합

조사구 인 구

(1988)

인 구

(1992)

인 구

(1996) Density High Low

1. 2 Geographic Data / Information

1) Classification of Geographic Data - Data occupying geographic space - 지표면에 존재하는 각종 자연적, 인위적인 정보를 포함 - 지리정보는 지리적 객체(geographical object, geographical feature)에 의해 발생 ① Natural Data: 하천, 토양, 지질, 표고 ② Artificial Data: 도로, 건물, 시설물 등 2) 지리정보의 구분 ① 도형자료(graphic data): - Point(0-D): spot (location XY), small objects, accident, event etc.

- Line(1-D): length without width, stream, road, artificial boundary * line weight - Polygon(2-D): enclosed area (area and perimeter), parcel, district

② 속성정보(attribute information): 시각적인 형태를 갖지 않으 나,객체에 연관된 다양한 정보를 제공. - 도로: 길이, 재질, 준공일자, 관할기관 - 건물: 면적, 높이, 층수, 준공일자, 용도 등

지리정보의 구분

도형정보

B U S S T O P S P E E D L I M I T 3 5 Street name Address range on left Address range on right Length to travel Direction of travel Speed limit

속성정보

3) Characteristics of geographic data 가. Location ① 지구좌표계: 경위도(latitude/longitude), 지구중심좌표계(ECEF XYZ) ② 국지좌표계: 미국의 Stateplane Coordinate 나. Size 라. Shape 다. Attributes 라. Spatial Relationships - Distance - Distribution - Density - Patterns 마. Time-variant

1. 3 GIS의 특성

1) 조직내의 연계 - 성공적 GIS운용을 위한 조직 나름대로의 구성 - 실무자와 최고경영자까지 조직목표 달성에 기여 2) 학제간의 연계 -Multi-disciplinary 학문 -자료구축: RS(항공, 위성), GPS, 지도학 -자료저장 및 추출: 전산, DBMS -데이터분석 및 정보생산: 통계, 수학, 지리학, 도시공학, 토목, 환 경계획 -자료출력: 지도학 멀티미디어

1. 4 GIS의 역사

1) 50-60년대 - 지리적 분석의 틀이 확립된 시기 - 60년대 CGIS에서 본격적 시작 → 위성자료와 대형 컴퓨터를 갖는 정부기관에 한정 → 95%이상의 Crown land인 국토의 자원관리를 위해서 시작 → 격자(pixel)방식(Raster) 자료처리 2) 70년대 - 저변확대의 시기: 컴퓨터 기술과 그래픽처리기술의 발달 → mega byte 메모리, 속도 발달 → 학계의 동향: 뉴욕주립대의 GIS 실험실 설치, 학회개최 → 60여 개의 소프트웨어 개발 - 알고리듬의 발달은 저조 - 활용분야: 천연자원관리(raster), 토지 및 공공시설관리(vector)

3) 80년대 - 급성장, 확산의 시기 → 저가의 컴퓨터 → 개도국, 후진국에서도 도입 - 위상(topology)관계의 처리 - RDBMS: Key필드를 이용한 정보처리 - 인공지능의 주목 - 워크스테이션의 도입과 GIS프로그램의 모듈화 4) 90년대 - 성숙시기 및 응용분야 확산의 시기 → PC의 성능향상 → 멀티미디어 기술의 발달 → 다양한 형태의 정보제공: GPS - 3D 분석기능의 향상 - 객체지향 공간정보처리 기술 추진 - 전송망 기술 및 Internet의 발달 → 중앙집중에서 분산처리 → Web-GIS의 출현

5) 2000년대 - 위치정보시대 → PDP, Cellular phone의 발달 → 개인 GPS: 운전, 시설물관리 → 위치에 따른 지역정보 수신 - Web-GIS 시대 → 인터넷의 초고속 성장 → 모든 사람이 이용: GIS를 이용한 수익모델의 창출 - 유비쿼터스 컴퓨팅 시대 6) 2010년대 - 모바일 Smart 시대 → Smart 기기의 급속한 보급 → 모발일 App을 통한 맞춤서비스 - Cloud Computing 시대 → 인터넷 서버에 데이터저장, 네트워크, 콘텐츠 등을 일시에 사용할 수 있 는 환경 → Client에서는 정보를 일시적 보관하여 Any time 사용가능한 시대 - Big Data 시대

ArcView 실습 (LAB 1)

1) 기초화면 설명 - menu bar, tool bar, - radio button, check box, combo box, toggle switch - project window: view, table, chart, layout, script - view window(theme의 모음): active theme, view properties (name, projection, map units, distance units) - Theme: properties(이름 바꾸기) 2) 기능(tool bar) 설명 - zoom(in, out, previous, selected) - pan 3) Table - 속성정보에서 Click하기 - Zoom to selected

4) Edit Legend - Category 선택하기 - 범례 색깔 바꾸기 - 선의 굵기 바꾸기 ※ 자료이용 c:\esri\esridata\cities.shp, roads.shp, counties.shp 자료

※ 데이터 분류 방법(p. 103)

1) Natural breaks(데이터 고유 패턴에 의한 분류) - AV의 기본적인 분류법 - 데이터가 본래 갖고 있는 패턴에 의해서 분류 - 한 그룹내에서 가장 분산이 작도록 구분 - 오름차순(내림차순)으로 정리한후, 상대적으로 큰 변화가 발생되는 지점 에서 분류 2) Quantile(분위수) - 각 분류에는 같은 수의 관측치가 포함됨 - 데이터가 본래 갖고 있는 구분을 무시 - 선형으로 분포된 데이터에 적합 - 하나의 데이터의 상대적 위치를 표현할 때 유용

3) 동일한 면적에 따른 분류(equal area) - 각 분류의 면적이 동일하도록 분류 - polygon 데이터에만 적용가능 - quantile 방법과 달리 area에 의해 가중치를 둔 방법 4) 등간격에 의한 분류 - 각 범주의 간격이 동일: 전체 범위를 분류개수로 나눔 - 하나의 속성값 크기의 상대적 위치를 나타날 때 유용 - 전체 범역이 상당히 친숙한 데이터에 적합 5) 표준편차에 의한 분류 - 표준편차는 데이터가 평균으로부터 분산된 정도를 나타냄

LAB. Feature를 이용하여 Feature 선택하기

① Are Completely Within : selects features in the target themes if they fall completely within one or more of the selector theme's features. - 정릉1-4동을 선택함 - 그 안에 있는 병원 수를 확인함: 21개가 선택됨 - 선택된 것을 Convert to shape file 하여 정릉병원.shp으로 함. ② Completely Contain : selects features in the target themes that completely contain one or more of the selector theme's features - Department를 포함하는 동을 구하기: 백화점을 세울 타당성이 있는 것을 조사 - 실습: “ 백화점”이 있는 동을 구하기 ③ Have their Center In : selects features in the target themes if their center falls inside the selector theme's features. - 행정동의 Center(중심점)이 포함되는 Feature를 찾음: 중심점에 건물의 존재여부를 확인할 때 필요. 관공서, 소방서, 근린공원 등의 행정구역의 중심에 있는지?

④ Contain the Center Of : selects features in the target themes that contain the center of one or more of the selector theme's features - 3번과의 역의 관계 ⑤ Intersect : selects features in the target themes that intersect the features in the target. Intersection implies that at least one point is common to both the selector and the target or one of them is completely within the other. If the selector and target are the same, Intersect will select adjacent features. - 하천을 관리하여야(하천이 지나가는) 하는 동 찾기 - 백화점과 교차하는 동 찾기: Completely Contain과 다른 이유 ⑥ Are Within Distance Of : selects features in the target themes that are within a specified distance of the selector theme's features. You can specify the type of distance units in the View Properties dialog box.

2. GIS 운영과정*

2.1 자료수집 및 입력 (Data Acquisition / Entry) - 75%이상의 과정을 소요 - 다양한 자료원으로부터 수집: Primary Data → 목적에 맞게 수정 - 기존 지도 및 통계자료 (Digital Product) 확인 필요 - 기타 자료 - 실사측량(field work) • 위성영상(Remote Sensing Imagery) • GPS • text, tabular data(통계자료) • Internet, CD-ROM, • 전문가 및 관계자의 관련지식정보 - 문제점: 어떤 데이터를 어떤 자료구조로 입력할 것인지? 그에 따 라 어떤 입력장치를 사용할 것인지에 문제 - 입력과정(126p): Plan → Entry → Edit → Georeference Projection → Data Conversion → Database → Enter Attribute

2.2 저장과 관리 (Store and Management) - Data의 저장: 물리적인 종이지도의 대체, Back-up - 데이터의 철저한 저장/관리/감독 필수 (DBMS: Oracle 8i, Informix) 2.3 추출 (Retrieval / Extract) - 데이터를 목적에 맞게 다양한 방법으로 추출: SQL - DBMS 역할 필요 2.4 변환 (Transformation) - 지도의 포맷을 전환하는 것(projection, rescaling, reclassify 등)

2.4 분석 (Analysis) - 새로운 정보의 창출과정 - 다양한 분석기법을 활용(investigation, 통계분석 등) 2.5 모델링 (Modelling) - What if? - 환경이 어떻게 변화될 것인가? 결과의 의미는? - 현상 및 데이터의 일반화 2.6 출력/표현 (Display) - 다양한 양식/방법을 통한 출력

제 2장 자료의 생성

2.1 지도의 특성 1) 지도의 정의 ▷ International Cartographic Association 정의: 지구상의 표면에 존재 하거나 관계있는 사물의 특징을 선발하여 평면상에 일정한 축척을 이용하여 묘사 - 필요한 정보의 선택 - 특성에 따라 분류 - 시각적 이해를 돕기 위해 단순화(map generalization) - 지도상에 나타낼 수 없는 요소들을 특징별로 강조, 필요에 따라 상징 화 - 정적인 시점에서의 표현 - 상기의 사항은 지도의 특성인 동시에 제약사항임

▷ 예: 도로, 하천, 건물, 시설물, 등고선 등의 표현할 경우, - 모든 것을 정확히 표현할 수 없음. - 등고선, 하천의 굴곡을 단순화하여 표현 - 시각적으로 이해 쉽고, - 원래의 형태가 많이 왜곡되지 않는 범위에서 단순화 - 학교, 경찰서, 기차역, 논, 온천 등 적절한 기호로 상징화하여 표현

2) 지형도 표현의 일반원칙 ▷ 형상 - 기준면에 정사형으로 나타냄 - 상하로 중복되는 경우, 중요물이 아니면 아래의 것은 표현하지 않음 ▷ 과장표시 - 주요대상물이 실제 축적에 너무작게 표현될 경우 그 크기를 과 장 표현 - 1:50000의 11m 4차선 도로는 0.22mm이나, 지도에는 1mm로 ▷ 생략 표현 - 일시적 가설물 혹은 중요치 않은 것은 생략 ▷ 종합묘사 - 가옥이나 건물이 밀집된 지역: 개개의 건물형태보다는 주요한 가로도로와 건물이 잘 나타나도록 하고, 전체적인 배열상태가 잘 묘사되도록 함.

▷ 기호의 진위치 - 도식이 실제크기보다 크게 나타내는 경우 - 기호의 중심선이 진위치와 일치하도록 표시 (도로 철도 삼각 점 등) ▷ 전위 - 도형이나 기호가 중복되고 한 쪽을 생략할 수 없는 경우 - 상대적으로 덜 중요한 한쪽의 위치를 이동시킴 (최대 1.2mm) - 자연물과 인공물이 접할 때는 인공물을 전위 ▷ 단순화 - 축적에 따라 표현가능한 요소가 한정 - 특징을 강조하고, - 삭제하고 단순화 (등고선, 해안선 등)

3) 지도의 유형 (1) 표현내용에 따른 분류 가. 일반도 - 다목적 지도로서 자연 및 인문사회 사상을 가능한한 정확하고 상세하게 표현 - 국가의 사회, 문화적인 성격에 따라 영역의 차이가 있음. - 국립지리원 1/5000 1/50000 수치지도 나. 주제도 - 특정 주제에 관한 사항을 강조하여 나타내는 지도로 기본도 이외의 모든 - 토지이용도, 도시계획도, 산업, 교통, 시설물도, 임야도, 식생도(biotope map) - 여러 주제도를 합하여 다른 주제도를 생성할 수 있음. 다. 특수도 - 특수한 목적으로 사용되는 지도: 항공도, 해도, 천기도, 지적도, 입체지도

(2) 대상지역에 따른 분류 가. 육도: 육지 및 연안지역을 대상으로 하는 지도 나. 해도: 해상운항을 위한 지도 다. 항공도: 항공운항을 위한 지도 (3) 축척에 따른 분류 가. 대축척도: 축척 1/5000 이상 나. 중축척도: 축척 1/5000-1/50000 다. 소축척도: 축척 1/50000 이하 (4) 지도형태에 따른 분류 가. 일반지도: 주로 평면종이에 도면형태로 그린 지도 나. 입체도 및 모형: 실제지형을 3차원 입체로 표현 다. 지구의 및 천구의: 지구와 천구의 전체 모양을 가장 근사하게 표 현 라. photo map: 사진을 사용, 지도와 같은 특성을 갖도록 게작 마. digital map: 지형지물의 위치와 모양을 수치형태로 저장하며 GIS활용

2.2 축척과 투영 1) 축척 (scale) ▷ 지도상의 거리와 실제거리의 비율 - 길이: 1/50,000의 1cm는 실제로?

- 면적: 1/100,000의 지도 한장의 면적은 1: 50,000지도 면장? - 대축척과 소축척 ▷ 축척의 결정요인 - 상세도: 필요로 하는 도형 및 속성정보의 상세정도에 따라 - 정확도: 필요로 하는 도형 및 속성정보의 정확정도에 따라 - 국가별 문화적 특성, 지리적 특성에 따라 지도에 포함될 내용이 다르며 축척도 다름 • 미국: 1:100,000이 표준축척 • 영국: 1:250에서 1:10,000까지 사용 • 한국: 1:5000이 표준, 지하시설물(1:1250-1:500), 지적도(1:500 or 600), 임 야도(1:3,000) - 경제성: 축척의 크기에 따라 도형과 속성정보의 양이 변화 • 도엽수와 비용은 비례관계는 아님. 즉, 1:100,000이 x 원이면 1: 50,000은 4x 아님

2) 투영(projection) 가. 개요 ◦ 정의: 지구상의 곡면을 2차원 평면에 나타내는 방법 ◦ 3차원에서 2차원의 변화로 뒤틀림(distortion)이 발생: - shape, area, distance, direction의 뒤틀림 발생, - 일반적으로 지표면상 큰 면적일수록 큰 왜곡 나. 종류 ◦ 투영성질에 의한 분류 - 등적투영법(Equal Area projection) ․ 지표면의 Feature의 실제면적에 비례하여 면적을 배분하는 방식 ․ 형태가 크게 뒤틀림 ․ 면적을 중요시하는 분야에서 사용: 인구밀도도

- 등각투영법(Conformal projection) ․ 면적보다는 형태나 형상을 강조 ․ 지표면의 형상을 그대로 유지 ․ 항해도 - 등거리 투영법(equidistant projection) ․ 거리를 정확하게 유지하는 조건으로 투영 ◦ 투영면에 의한 분류 분류 방위도법 투영면 평면 원추도법 원추면 원통도법 원통면 투영방법 지 구 에 평 면 을 접하여 투 영 종류 시점의 종류에 따라 구분(심사도법: 지구중심, 평사도법, 외사도법, 정사도법) 지 구 에 원 추 룰 씌워 투영 원추의 개수와 종류에 따라 구분(단원추도법, 이원추, 정각원추, 다원추) 지 구 에 원 통 을 씌워 투영 원통과 지구본이 만나는 방법에 따라 구분(메르카토, 가상적인 원통도법, 횡축메 르카토르도법)

2.2 수치지도

1. 개요 - 정의 - Feature의 위치와 형상을 coordinate로 나타내어 전산처리가 가능한 형태로 표현한 지도 - 자동화된 시스템의 중 · 대축척인 지형도나 현황도를 작성하여 수치화한 지도 - 수치지도(측량법 제2조): 지형 · 지물 · 지명 등의 각종 지형정보 기타 이와 관 련된 사항을 수치화한 후 전산시스템을 이용하여 이를 분석 · 편집 및 입 · 출력 할 수 있도록 제작된 수치지형도 · 수치주제도 등 (지적법에 의한 지적도를 제외)을 말함. - 종류 - 도형자료만을 의미: digital map, layer, digital layer - 도형과 속성: coverage

장 점 ① 구축이후 저가로 신속 제작 가능 ② 축척의 변환, 투영변환, 다른 수치지 도와의 통합출력 등이 용이 ③ 신축 · 왜곡 · 변형 등이 없음 단 점 ① 높은 초기 투자비용(시스템의구입비용, 인 력 및 조직의 운영, 제도 등) ② 전문 장비, S/W, 전문지식이 필요

2. 수치지도 생성과정 도형의 입력→오류의 수정보 완→기준점선정→좌표변환→ 위상구조정립→속성정보입력 →레이어완성→저장→출력

3. 도형자료의 입력 1) 디지타이징 ◦ digitizer Table 이용 ◦ 마우스를 click할때마다 x y 좌표 입력됨 ◦ 특징 - 노동집약적 - 작업자의 숙련도와 S/W 성능에 따라 결과물 크게 좌우 - 낡은 지도 사용가능. 종이지도의 변형에 영향(측량병행 필요) - 복잡한 지역에는 부정확/누락의 경우 발생

2) 스캐닝 ◦ 일정파장의 레이저 광선을 주사하여 반사되는 값을 입력→영샹의 형태 로 전환 - 반사값이 클수록 높은 수치기록됨: 지도에서 반사되는 반사치를 0～ 255 입력 ◦ 500 dpi 이상의 해상도 사용 ◦ 종류: 평판과 원통스캐닝 방식 ◦ 특징 대 속도 사용편이 가격 숙련자 저가 입력자료 - 지도의 양이 적은 것 - 스케닝에 부적합한 것 5～10배 빠름 - 미숙련자도 가능 - 단, 복잡한 SW 고가 3～4배 - 도형단순(문자, 심볼 미포함) - 청결

3) 인공위성 영상 ◦ Satellite에서 보내진 영상을 분석→자료를 추출→도형자료 제작 ◦ 복잡한 과정 - Preprocessing → Geo-rectification → Postprocessing → 벡터변환 → 위상정립 → 저장 - pre-proessing 과정: noise 제거과정 - Geo-rectification; 좌표변환과정(대상지역과 동일한 좌표계로 전환) - Postprocessing ․ 감독분류(supervised classification) ․ 무감독분류(unspervised classification) ◦ 특징 - 경제성이 높음: 넓은지역의 촬영 - 정확도가 항공사진에 비해 낮다: 해상도에 따라 다르다 - 기술의 발달에 따라 항공사진의 대체가능성 존재

4) Aerial Photo ◦ 지형도제작에 많이 사용됨 - 한쌍의 항공사진으로 3차원의 좌표를 얻을 수 있음 ◦ 과정 - 계획준비 ․ 소요목적 파악 ․ 지역, 축척, 등고선 간격, 사용시기 파악 - 촬영준비: 촬영고도, 카메라, 항공기, 촬영코스 및 중복도, 표정점위치, 촬 영계획도, 촬영기준점 선정 - 지상기준점 측량: 국가지준점을 시작점으로 현지에 직접 측량 - 사진기준점 측량: 사진상에서 측정된 기계좌표를 측지좌표로 변환하는 과 정 - 해석도화: Analytical stereo plotter(해석도화기) 사용 - 현지조사: 항공사진과 현지 상태를 대조. 오류조사 - 항측보완측량 - 정위치 편집

Data Model(Structure): Raster vs. Vector Data

가. 개론 - 공간데이터에는 두가지 데이터 포맷이 존재: Raster(주사선)와 vector - raster: Grid Cell 구조 - vector: 도형의 형태 - 과거에는 한가지 포맷만 지원 → 현재는 두가지 모두 지원가능한 software 나. 래스터 ① 일반(TV로 연상: 해상도) - coverage가 격자형 - 각 격자(cell) 에는 코드(숫자/문자)가 입력되어 특별한 속성을 나타냄 - cell은 하나의 코드만 갖는다 - cell은 목적물을 표현할 수 있는 최소 단위: cell의 크기에 따라 상세도 결 정 - 래스터 표현방법은 각각의 Cell이 spatial address로 구성

② 장점 - 간단한 데이터 구조 - 분석 용이: 지도간 비교, 지도중첩 - 저비용: 저기종 하드웨어 - 원격탐사영상과 호환 - 모델링 용이: 지도간 가중치 부여후 중첩(공식완성), automata, 확 률과정 ③ 단점 - 격자가 가지는 속성때문 (격자의 크기, 격자모양) - 직사각형으로 표현이 부자연스러움: 계단형 모양 - 공간적 불일치: 정확성 저하(위치, 모양, 면적 변화) - 모양의 왜곡: 출력의 질 저하 - 격자이하의 크기를 표현하기 곤란 - 코드화의 문제점 (여러방식: 면적비율, 중앙의 속성 값) - 저해상도: IKONOS(1m), LandSat(30m) - 모든 셀에 code부여: 방대한 용량 - 해상도의 증가시 용량 및 처리시간의 문제 - 위상구조 구축이 어려움: Network분석이 어려움

다. 벡터(지도 연상) ① 일반 - (벡터의 정의에 의해) 위치와 방향이 존재 - 선은 analog: 셀이나 조각으로 구성되어 있지 않고 연속적임 - 실제 지도와 가장 유사 - 점(0차원), 선(1차원), 면(2차원)으로 구성 - 지도의 축적에 따라 상세도 결정: 점, 선의 굵기가 문제 - 벡터표현방법은 object로 구성되어 있다.

② 장점 - 격자모양이 아닌 실제 지도와 유사: 일반대중이 이해하기 쉽다 - 고해상도: 고정된 해상도(제작당시의 정확도, 해상도) - 공간적 일치 - 위상관계구축 용이 - 소용량(결절점과 정점으로만 구성되어 있기 때문) ③ 단점 - 자료구조가 복잡 - 지도중첩이 복잡: 분석이 복잡 - simulation이 어렵다 - 고도의 기술력 요구 - 높은 비용: 시스템비용

Raster 데이터

가. 레스터 코딩 - 기초적 지도제작: 스캔닝(코드부여작업) - 어떤 코딩작업도 완벽하지 않고 정확치 않음 ① 존재/부재 - 지형지물이 존재하면 입력: 점이나 선을 코딩하는 실제적인 방법 - 지나친 지도 일반화 ② 셀의 중심 - 셀의 중심에 있는 값을 기록 - 점, 선과 면의 지형지물에 좋지 않은 방법 ③ 우세 면적 - 일반적인 방법, 셀내부에 가장 큰 면적을 차지하는 속성으로 코딩 - 면의 코딩에 적절한 방법 ④ 면적비율(percent coverage) - 누락된 소규모의 면적이 합쳐지면 큰 차이가 발생 - 각 셀에 해당 속성의 면적이 차지하는 비율 기록 - class가 5개이면 5개의 coverage가 제작되어야 함

나. Raster Coding Problem: - 코딩방법에 따라 문제의 성격(면적, 형태 등)이 달라짐 - 공간적인 부정확도 발생 다. 레스터 Precision과 Accuracy - cell 안에 어느 곳에 점이 발생했는지 알 수 없음 - cell 간의 측정시에 불확실성의 문제는 더 커짐

■ 순서도 작성 1. 사용기호

1) 시작끝 기호: - 시작기호는 사용하지 않는 것이 일반적 - 끝에는 최종성과물을 기록 2) 치리기호: 프로세스 이름을 기록 - 예: 지도중첩(Clip, intersect, union), 점수합산 등 3) 판단기호: 판단기준에 따른 Feedback 과정에서 주로 사용 - 예: 적지분석 면적이 10,000 m2 이상인가? 4) 인쇄기호: 사용하지 않음 5) 입출력 기호 - 사용되는 데이터를 기록 - 주제별로 나누어 작성: 예) 상권분석자료, 자연환경분석자료

2. 작성시 주의 사항 1) 일반적 GIS과정을 중심으로 작성 - 수집, 저장, 갱신, 처리, 분석, 출력을 고려하되 수집, 처리, 분석과정을 중심으로 2) 각 과정 혹은 입력기호의 세부사항은 생략 - 번호를 부여하여 세부사항 설명 - 핵심적인 요소만 간추린 개조식으로 작성하고 수식/도표를 활용함

비오톱자료변환 점수환산 토지이용 자료조사 자료수집/획득 중첩분석 입지선정 등고자료변환 점수환산 표고