공간정보 분류

Source : 주현승, 2018

Fig. 3.5 The kind of GIS information

위치정보는 지도나 영상 위의 점, 선, 면 등의 위치를 2차원이나 3차원 위치 로 표현하여 취급하며 이를 기초로 다각형, 대상물 등 복잡한 지형을 나타낸다.

그리고 이는 다시 상대위치정보와 절대위치정보로 구분한다. 특성정보는 위치 정보를 제외한 나머지 정보로 도형정보, 영상정보, 속성정보로 구분할 수 있다.

본 연구에서 사용된 정보는 도형정보의 점·선·면·영상소·격자셀이다.

이 정보들은 벡터(Vector)데이터, 래스터(Raster)데이터로 구분한다. 벡터 데 이터는 수학 방정식에 기반하여 형성된다. 수학 함수를 바탕으로 점과 점의 좌표값을 계산해 선이 그려지고 면을 형성하게 된다. 이러한 방식으로 만들 어진 벡터 이미지는 아무리 확대해도 깨지지 않아 자유롭게 크기를 조절해 정교한 편집할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이미지가 복잡할 경우 작업속 도가 느려진다는 단점이 있다. Fig. 3.6은 벡터데이터와 래스터 데이터의 차 이점을 나타낸 것이다.

Fig. 3.6 Difference between raster and vector the letter“Y”

래스터 데이터는 비트맵 방식 기반의 이미지 정보들을 가진 정사각형들이 모여 하나의 래스터 이미지를 생성한다. 비트맵은 컴퓨터 정보량의 최소 단 위인 비트에 이미지 정보를 저장해 지도처럼 늘어놓아 이미지를 완성하며, 비트맵을 픽셀(Pixel)이라고 부르는 컴퓨터 그래픽 최소 단위에 맞춰 이미지 를 저장한다. 이는 확대하면 이미지를 깨진다는 단점이 있으나, 자유로운 편 집과 비교적 적은 용량을 가지고 있는 장점이 있다. 다음 그림은 본 연구에 서 사용된 데이터를 Vector 데이터와 Raster 데이터로 구분한 결과이다.

Fig. 3.7은 인천항에 입출항 하는 AIS 위도, 경도 데이터를 활용하여 점 기 반으로 나타낸 결과이다. 인천항 인근으로 입출항하는 선박들의 AIS 점들이 나타나있다. 필터링 조건에서 화물선, 유조선, 여객선 기반의 항행중인 선박 으로만 나타나며 정박 중인 선박은 항행조건에서 만족하지 않으므로 나타나 지 않는다. 또한, MMSI의 기준으로 점의 분류를 통일하였다. 동일한 MMSI는 고유한 색을 갖고 있으며 타 선박과의 구분이 가능하다. 하지만 점 데이터만 으로는 다양한 정보를 획득 할 수 없는 단점이 있어 선이나 면 또는 영상소 와 같이 다양한 분석이 필요하다.

Fig. 3.7 Result of AIS plotting with point

Fig. 3.8은 AIS 점 데이터들을 동일한 MMSI를 연결한 선의 형태로 나타낸 것이다. 즉, 선박의 항적을 나타내는데 사용되며 특정 지점으로부터 선박이 통항한 척수를 알 수 있고 어떠한 통항 패턴을 갖는지 파악 가능하다. 점과 마찬가지로 개별 선의 데이터는 고유한 색의 값을 가지고 있으나, 선박의 특 성을 고려한 범례를 설정하면 자유롭게 색을 지정할 수 있다.

Fig. 3.8 Result of AIS plotting with line

Fig. 3.9는 GIS 환경에서 면의 공간 정보를 나타낸 것이다. 붉은색 영역은 본 연구에서 밀집도 분석을 수행하기 위한 세부 영역을 나타낸 것으로써 해당 영 역 이외의 AIS 데이터는 항로 생성 분석에서 제외하였다. 자유롭게 분석할 공 간을 선택 및 편집 할 수 있는 장점이 있다. 또한 지도의 섬, 항구 등 다양한 정보가 면의 형태로 표현이 가능하다. 점, 선, 면의 데이터는 모두 벡터 형식 의 공간 정보로써 축적의 변화에 따라 선명도가 변화하지 않고 유지된다.

Fig. 3.9 Selection of analysis area with polygon

Fig. 3.10은 AIS 점 데이터를 밀집도 분석으로 나타낸 결과이다. 이 결과는 래스터 형식을 갖고 있는데, 결과물이 정해진 크기의 셀로 구성되어 있다.

이는 점점 확대할수록 셀의 개수에 따라 선명도가 달라질 수 있다. 하지만 밀집도 분석, 히트 맵 분석, KDE 분석 등 다양한 밀집 기반의 분석은 래스 터 기반임을 확인해야 한다. 해외 선진 사례는 밀도 분석으로 항행구역을 선 정한 결과를 바탕으로 한 점을 고려하여 본 연구에서는 밀도 분석을 대상으 로 새로운 항로를 생성하고자 한다.

Fig. 3.10 Result of AIS density analysis

Fig. 3.11은 분석 해역을 대상으로 5 × 5 크기의 격자셀로 나타낸 것이다. 기본적으로 격자셀은 벡터 데이터로 구성되어 있으며 선의 형태, 면 의 형태로 다양하게 생성 가능하다. 격자셀을 구성하여 분석할 수 있는 방법 은 개별 격자셀이 포함하는 점, 선의 데이터를 대상으로 개수를 집계하거나 평균, 최솟값, 최댓값 등 통계학적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 이는 해 양이라는 공간에 다양한 공간 분석을 수행할 수 있음을 의미한다. 특히 공간 적 자기상관성 분석은 격자끼리 인접한 가중치에 따라 공간 상관도를 정량 적으로 나타낼 수 있다.

Fig. 3.11 Example of grid cell 5 × 5

제 4 장 항로 생성 알고리즘 적용