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영은 오
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1 The Journal of GIS Association of Korea Vol. 17, No. 3, pp. 1-0, November 차원공간정보데이터모델비교분석 박세호 * 이지영 ** Comparative Analysis of 3D Spatial Data Models Seho Park* Jiyeong Lee** 요 약 효율적으로데이터를관리, 분석, 유지하기위해서는각시스템의목적에맞는데이터모델이필요하다. 데이터모델에따라해당하는활용시스템의활용범위가결정되며, 각각의활용시스템에맞는데이터모델이개발되고있는상황이다. GIS 분야에서도각 GIS 응용시스템에맞는다양한공간정보데이터모델들이개발되었으며, 제공하고자하는서비스에따라공간정보데이터모델이만들어지고있다. 어플리케이션의효율적인활용을위해서는공간정보데이터의정확성과최신성등이중요하지만특히공간정보데이터구조를만드는데이터모델링이중요하다. 그러므로본연구는 1) 국내외공간정보데이터모델의공간정보를표현하는데있어기하학적모델, 위상학적모델과 3 차원공간정보가시화방법등의항목별로비교하고 2) 각각의데이터구조를분석하여데이터모델의특징을비교한다. 마지막으로 3) 공간정보데이터모델을선정하여정량적인분석을통해데이터구조에따른특징을분석한다. 주요어 : 공간정보데이터, 공간데이터모델, 공간데이터포맷, 공간데이터구조 ABSTRACT : Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models. Keywords : Spatial Data, Spatial Data Model, Spatial Data Format, Spatial Data Structure 1. 서론 현실세계의공간에서일어나는현상에대해이해, 분석등을돕기위해현실세계에서가상세계로의가시화가필요하다. 이는현실세계를구성하는다양한지형지물들을가상세계의객체로표현하는것이다. 가상세계의객체로표현된데이터는 GIS 분석, 공간분석등의활용시스템에이용된다. 이때, 현실세계의공간정보를 가상세계의객체로표현하는방법에대해정의한것이공간데이터모델이다. 공간데이터모델의정의방법에따라현실세계에서동일한공간정보이더라도가상세계의객체는동일하지않을수있다. 예를들어가시화한방법에따른객체형태의차이, 객체가가지는속성의차이등이다. 이에따라, 공간분석역시공간데이터모델에따라차이가발생하며, 공간분석활용시스템의기능차이가발생한다. 현재활용시스템에따라적용되는공간데이터모델 * 서울시립대학교공간정보공학과석사과정 (gule3@uos.ac.kr) ** 교신저자, 서울시립대학교공간정보공학과교수 (jlee@uos.ac.kr) 1

2 박세호 이지영 이다양해짐에따라생성되는공간정보데이터역시다양해지고있다. 이러한공간정보데이터들의상호운용성과일관성을유지하기위해공간정보를표현하는공간정보데이터모델의표준화가진행중이다. 국내외에서사용되는표준데이터모델과기존에사용하던상용데이터모델을비교분석을하여, 데이터모델간의특징을파악한다. 이는공간데이터모델을기반으로하여구축된활용시스템의분석기능을이해하는데도움을준다. 또한활용시스템의성능을결정하는데있어서, 공간정보를데이터모델에따라표현된데이터를저장하는데이터구조도중요한역할을한다. 데이터구조는데이터모델에따라표현되는데이터의요소들을구조화하는방법이다. 예를들어국내기본지리정보를표현하는수치지도 Ver. 2.0 은기하학적정보를담고있는파일 ( 파일확장자는 *.ngi) 과속성정보를담고있는파일 ( 파일확장자는 *.nda) 그리고관계정보를담고있는파일 ( 파일확장자는 *.nrl) 등으로구성되며파일기반의데이터구조로저장되고있다. 수치지도외에파일기반의데이터구조로는쉐이프파일과 GML(Geography Markup Language) 기반의데이터구조로표현되는 3DF-GML, CityGML, KML 등이있다. 데이터베이스형태의데이터구조를지니는 PostGIS, 지오데이터베이스 (Geodatabase) 등이있다. 각각의데이터구조는데이터사용, 관리, 유지등에서차이가있기때문에, 활용시스템의서비스의성능에도영향을미친다. 그렇기때문에데이터모델에따른공간정보데이터의특징을이해하기위해국내외에서사용되는공간데이터모델을비교분석하며, 이에따라공간데이터모델의설계시고려되어야할사항에대한중요성을언급하는데이논문의목적이있다. 본연구에서는 1) 국내외에서사용되는공간정보데이터모델에대해기하학적모델, 위상학적모델과 3 차원공간정보가시화방법등의내용을비교하고 2) 각각의데이터구조를분석하여데이터모델의특징을비교한다. 마지막으로 3) 많이활용되고있는공간정보데이터모델 3 가지를선정하여정량적인분석을통해데이터구조에따른특징을분석하였다. 2. 공간데이터모델연구사례 국내에서다양한데이터모델및데이터구조에관한다양한연구사례가있다. 데이터간의변환에관한연구로서 2004 년국토해양부에서진행한기본지리정보교환표준연구는 3 개의세부과제로구성되어진행되었다. 연구의목적은기본적으로기존지리정보사용자를지원하기위하여기존에지리정보유통에사용되던파 일포맷과호환이되는교환표준을제시하는데목적이있었다. 연구에서는기본지리정보파일포맷명세서를설계하여국토지리정보원내부포맷 (NGI 포맷 ) 파일로변환하기위한규칙과응용분야별기본지리정보파일명세와 GML 기반교환표준에해당하는분야별응용스키마를작성하여제공하고있었다. 3 차원공간정보를이용한활용시스템에관심이증대됨에따라국토해양부에서 3 차원국토공간정보데이터구축및활용시스템개발을진행하였다. 3 차원데이터를효과적으로저장하고유통하기위해 3 차원공간정보데이터포맷이필요성에의해, 이연구에서는 3 차원데이터를표현하기위한모델제시 (3DF-GML) 와포맷에관련된명세와스키마를제시하였다. 3DF-GML(3DFeature-Geography Markup Language) 은 3 차원데이터를효과적으로저장하고유통하기위한규약으로써다양한포맷들과의관계가명시되어제공되었다. 국내지리정보를표현하는수치지도를 GML 로변환하여서비스하는방법 ( 이기원외, 2003) 과국외 3 차원공간정보데이터모델인 CityGML 과 KML 을국내 3 차원공간정보데이터모델인 3DF-GML 로변환하는변환도구를개발하여국내 3 차원공간정보데이터모델의활용방안에대해연구 ( 이태준외, 2008) 등데이터모델에대한연구가있었다. 그밖에 3DF-GML 의가시화도구개발및데이터포맷분석에관한연구 ( 강병준외, 2008) 를통해데이터구조에따른공간정보의다양한서비스방법에관한연구가진행되고있었다. 3. 공간정보데이터모델과구조분석 공간정보데이터모델의특징을분석하기위해국내공간정보데이터모델인수치지도, 3DF-GML 과국외공간정보데이터모델인 GML, CityGML, KML, 그리고개념적인공간정보데이터모델인 ISO19107 공간스키마 (Spatial Schema) 와추가적으로상용데이터모델인 ESRI(Environmental Systems Research Institute) 사의쉐이프파일 (Shapefile) 과데이터베이스기반의지오데이터베이스구조를비교하였다. 비교분석할항목으로는기하학적데이터모델의기본요소, 위상학적데이터모델의기본요소, 3 차원공간정보표현여부및특징, 그리고파일구조등으로나눠비교하였다. 3.1 국내공간정보데이터모델 국내공간정보데이터모델은수치지도 Ver. 2.0 과 3DF-GML 을비교하였다. 수치지도 Ver.2.0 은국내기본 2

3 3 차원공간정보데이터모델비교분석 지리정보를표현하는공간정보데이터모델이며, 3DF -GML 은 3 차원국토공간구축을위해정의된공간정보데이터모델이다. 수치지도 Ver.2.0 부터살펴보면, 수치지도는컴퓨터를이용하여생성된지도로서도형자료와관련된속성을함께지닌지도로정의된다 ( 현재수치지도 Ver.1.0 을거쳐 Ver.2.0 까지배포되었다. 수치지도 Ver. 2.0 에서의가장큰변화는 CAD 파일에서 NGI ( 공간데이터 ), NDA( 속성데이터 ) 등의확장자를가지는파일구조로의변화이다. 속성데이터를관리하는파일구조가추가됨으로써공간피처 (Feature) 들의속성정보표현이가능하다. 3DF-GML 은국내 3 차원공간정보의응용에서공통적으로요구되는 3 차원국토공간정보로구축된데이터를효과적으로저장및교환을목적으로개발된 GML 기반의데이터모델이다. 3DF-GML 의데이터구조는 XML(eXtensible Markup Language) 형태이며, XML 기반의데이터구조인 CityGML 과 KML(XML 기반데이터구조 ) 로변환을위한 XSLT(eXtensible Stylesheet Language Transformation) 를정의함으로써 3 차원공간정보데이터모델간의호환성을제공한다. 3.2 국외공간정보데이터모델 국외공간정보데이터모델은크게표준공간데이터모델과상용공간데이터모델로나뉜다. 표준공간데이터모델은개념적인모델인 ISO/TC211 의공간스키마와 XML 기반의 GML, CityGML, KML 등이있으며, 상용데이터모델은쉐이프파일, 지오데이터베이스등이있다. ISO/TC 211 은디지털지리정보부분에표준화하는국제표준단체이다. ISO/TC211 에서는 ISO19107 공간스키마를비롯하여 ISO19101 참조모델 (Reference Model), ISO19125 단순피처액세스모델 (Simple Feature Access), ISO19132 위치기반서비스참조모델 (Location based Service Reference Model) 등을정의하고표준화프로젝트를진행하고있다. GML 은 Geography Markup Language 의줄임말로 XML 로정의된언어이다. OGC 에서표준으로정의하고있으며, ISO19136 으로등록되어있다. GML 은 ISO19107 을기반으로기하학적요소와위상학적요소를표현하며, 프로파일구성하는방식을제공함으로써각응용분야에맞는요소들을추가하여활용시스템스키마를구성하도록되어있다. CityGML 은 GML 을기반으로한 3 차원도시를표현하기위한응용스키마이다. 현재 CityGML 1.0 이표준으로채택되어배포되고있으며, GML 의응용스키마이 기때문에기본적으로 ISO19100 시리즈를참조하고있다. 그리고 3 차원그래픽의개념을추가하면서 X3D 의표준을참조한다. KML 은 Keyhole Markup Language 의약어로써구글맵과구글어스의공간정보데이터를저장, 표현, 공유를하기위한데이터포맷이다. 현재 KML 2.2 까지개발되었으며 OGC 에서표준으로채택하고있다. KML 역시 XML 기반의언어이다. KML 은 Collada 포맷을이용하여정밀한 3 차원공간정보 ( 지물 ) 를표현한다. KML 과 Collada 를포함하여 KMZ 형태로제공한다. 쉐이프파일은 ESRI 에서제공하는공간정보를교환하기위한파일포맷이다. 파일구조는크게 DBF, SHP, SHX 등으로나뉜다. DBF 는데이터베이스형식의파일로서공간정보의속성정보를저장하고있으며, SHP 형식은기하학적요소를 SHX 는 SHP 와 DBF 의관계를나타내는정보를담고있다. 이와같이공간데이터와속성데이터를따로가지는데이터구조는수치지도 Ver. 2.0 과비슷하다. 지오데이터베이스 (Geodatabase) 는 ESRI 에서제공하는 ArcGIS 을위한데이터저장및관리프레임워크로서버, 데스크톱, 모바일장치에서사용된다. 지오데이터베이스구성요소로는 ArcGIS 에서사용되는속성테이블, 지리학적피처 (Geographic features), 위성및항공사진, 표면모델데이터, 측량값등으로구성되어있다. 지오데이터베이스는데이터저장, 관리, 유지뿐만아니라공간정보데이터간에관계 ( 위상관계, 네트워크등 ) 와데이터검증, 트랜잭션 ( 최성규외, 2001) 등을제공한다. 데이터는피처클래스, 테이블, 피처데이터셋 (Dataset) 등의형태로저장된다. 피처들로구성되는피처클래스는피처들간의위상학적관계를규칙기반 (Rule base) 으로구성가능하다. 예를들어 필지 (Parcel) 의다각형 (Polygon) 은절대겹치지않는다., 도로위에건물이존재할수없다 등을규칙으로피처간의위상관계를표현할수있다. 3.3 국내외공간정보데이터모델비교 공간정보데이터모델의항목별비교는동일한현실세계의공간정보데이터를각각의공간정보데이터모델에서의표현여부와표현방법을분석하기위해필요한부분이다. 공간정보데이터모델중분석대상은국내모델인수치지도와 3DF-GML, 국외모델인 GML, CityGML, KML, 쉐이프파일, 지오데이터베이스이다. 참고로 ISO19107 공간스키마는개념적인데이터모델로공간적요소를모두표현하는데이터모델이기때문에항목별비교분석 3

4 박세호 이지영 에서는제외하였다. 분석한항목은데이터모델의파일구조, 기하학적모델, 위상학적모델, 3 차원가시화부분으로나누어비교하였다. 1) 데이터모델들의파일구조비교 공간정보데이터모델의파일구조는크게파일기반데이터인수치지도 v2.0, 쉐이프파일과 XML 기반의파일구조를가지는 3DF-GML, GML, CityGML, KML, 그리고데이터베이스기반의구조를가지는지오데이터베이스로구분되었다. 수치지도 v2.0 과쉐이프파일은기하학적정보를갖는파일과속성정보를갖는파일을구분하여저장하는데이터구조로써상당히유사하였다 ( 표 1 참조 ). XML 기반의파일구조를가지는데이터구조는상호간의호환에서다른데이터포맷보다장점이있었다. 지오데이터베이스는데이터베이스형태이며피처클래스, 피처데이터셋, 테이블등으로구성되며, 데이터관리및유지에서장점을가지고있었다. 2) 기하학적모델비교 공간정보데이터모델들의기하학적모델들은그림 1~6 과같이정의된다. 기하학적데이터모델을비교하면 3 차원을표현하는기하학적기본요소의차이가있었다 ( 표 1 참조 ). 수치지도 Ver2.0, 쉐이프파일, 지오데이터베이스는 2 차원까지기본요소로제공하였지만, GML, 3DF-GML, CityGML, KML 은 3 차원기하학적요소까지정의하고있었다. 그중 KML 은 0~2 차원기하학적기본요소에추가적으로 Model 클래스를이용하여상세한 3 차원공간데이터를표현하였다. Model 클래스는 Collada 정보를정의하였다. 3) 위상학적모델비교공간정보데이터모델의위상학적모델에관한특징을살펴보면 ( 표1 참조 ) KML 의경우에는위상학적정보는정의하고있지않았다. 수치지도 Ver. 2.0 은네트워크데이터모델로서공간정보데이터간의위상학적관계를표현하였다. 수치지도 Ver. 2.0의네트워크데이터모델은 Node 와 Point 로구성된 NetworkChain 으로써표현하였다. 쉐이프파일도네트워크데이터모델을이용하여위상학적관계를표현하고있다. GML 에서는위상학적관계를표현하기위해 Node, Edge, Face, Solid 등의기본요소를정의하였으며, 3DF-GML 의경우에는 XLink를통해 3DF-GML 의피처들간의단방향위상관계를표현하였다. CityGML 에서는각피처들의기하학적요소의공유를통해간접적인위상학적관계 < 표 1> 공간정보데이터포맷항목별구성요소 구분 수치지도 Ver DF-GML GML CityGML KML KMZ Shapefile Geo database 파일구조 NGI NDA NRL 기하학적모델의기본요소 위상학적모델 3차원가시화 0D 1D 2D 3D Network Data Model 사용 (Node, Edge) 1D 위상관계만표현 XML 기반 XLink 를이용하여단방향위상 B-rep 을이용 3D 객체외부만표현 XML 기반 0D~3D Primitive 정의 (Node, Edge, Face, Solid) 객체간의위상학적표현 객체간의기하학적요소를공유 XML 기반 간접적인위상관계를표현 3D 객체간의위상표현가능 B-rep 을이용 3D 객체내부와외부를구분하여표현 B-rep 을이용 3D 객체내부와외부를구분하여표현 XML 기반 Collada 와 Sketcup을이용한상세한 3차원모델을표현 SHP SHX DBF Database Network Data Model 사용 (Node, Edge) 1D 위상관계만표현 Rule based 위상을가진다. Geodatabase 내의 feature 간에관계를규칙으로정해놓음. Map topology 를사용 Network data model topology 사용 2.5 차원형태로표현 Extrude 모델 표면과재질은표현하지않음 2.5 차원형태로표현 Extrude 모델 표면과재질은표현하지않음 4

3 차원공간정보데이터모델비교분석 [ 그림 1] 수치지도 Ver. 2.0 의기하학적모델 [ 그림 2] ISO19107 의기하학적모델 (ISO19107 Spatial Schema 참조 ) [ 그림 3] CityGML 의기하학적모델 (CityGML ver1.0 표준문서참조 ) [ 그림 4] KML 의기하학적모델 (KML 2.

5 3 차원공간정보데이터모델비교분석 [ 그림 1] 수치지도 Ver. 2.0 의기하학적모델 [ 그림 2] ISO19107 의기하학적모델 (ISO19107 Spatial Schema 참조 ) [ 그림 3] CityGML 의기하학적모델 (CityGML ver1.0 표준문서참조 ) [ 그림 4] KML 의기하학적모델 (KML 2.2 참조 ) [ 그림 5] 쉐이프파일의기하학적모델 [ 그림 6] 지오데이터베이스의기하학적모델 를표현하였다. 지오데이터베이스는규칙기반표현방법, 맵토폴로지 (Map Topology) 와네트워크관계를통해피처들의위상학적관계를표현하였다. 규칙기반표현방법은 3.2 절에서언급한것과같이지오데이터베이스에정의된규칙에따라피처들간의위상학적관계를저장하였다. 맵토폴로지방법은지도를표현하는 단위간의관계를정의하는것을의미한다. 지오데이터베이스의네트워크관계는쉐이프파일과동일하였다. 4) 3차원가시화비교공간정보데이터모델들의 3차원표현여부를살펴보면 ( 표1 참조 ), 수치지도 Ver. 2.0은표현하지않았으며 5

공간정보데이터모델의정량적분석 데이터모델들에따라동일한공간데이터를표현하는데있어서차이점을분석하기위해서는서로다른공간정보데이터모델들에의해생성되는공간정보데이터들을비교분석의필요성이있다. 이에따라본연구의실험에서는데이터모델에따라구축된데이터를이용하여정량적인분석을한다.

6 박세호 이지영 쉐이프파일과지오데이터베이스는 2.5 차원의형태로표현하였다. 2.5 차원은 2 차원객체에높이값을적용하여 3 차원객체처럼도출 (Extrude) 하여표현을할수있다. GML, CityGML 과 3DF-GML 은공간정보데이터를 3 차원기하학적기본요소 (Geometric Primitive) 를이용하여가시화하였으며, 그중 GML 과 CityGML 은외부와내부로나누어가시화를하는특징이있었다. KML 과 KMZ 는 Collada( 파일확장자는 *.dae) 를이용하여상세한 3 차원모델을표현하였다. 4. 공간정보데이터모델의정량적분석 데이터모델들에따라동일한공간데이터를표현하는데있어서차이점을분석하기위해서는서로다른공간정보데이터모델들에의해생성되는공간정보데이터들을비교분석의필요성이있다. 이에따라본연구의실험에서는데이터모델에따라구축된데이터를이용하여정량적인분석을한다. 정량적분석을위해데이터구조의특징에따른데이터모델을선정하고, 선정된데이터모델에따라구축된데이터셋은용량과표현하는항목수등의정량적비교를위하여동일한지역과동일한형태의데이터셋으로구축하였다. 데이터셋들이차지하는저장공간과동일한공간정보를표현하는데필요한항목수를비교하여동일한공간정보를표현하는데효과적인데이터모델을분석하였다 공간정보데이터모델선정및데이터모델에따른공간정보데이터구축 3절에서비교한데이터모델을기반으로데이터모델을선정하였다. 선정과정은데이터셋을구축하고비교 하기위해개념적모델인 ISO19107 모델을제외하였으며, 각파일구조에따라모델을선정하였다. 파일기반데이터모델에서는쉐이프파일을선정하였다. 수치지도 Ver.2.0 과쉐이프파일은흡사한데이터구조를가지기때문에수치지도 Ver2.0 의간접비교도가능하였다. XML 기반의데이터모델중에는 CityGML 을선정하였다. CityGML 은 GML의응용데이터모델로서 GML 기반의데이터모델들의대표적인사례로비교대상에포함하였다. 데이터베이스기반의지오데이터베이스를선정하였다. 즉, 데이터모델간의비교분석을위해선정된데이터모델은쉐이프파일, CityGML, 지오데이터베이스이다. 본연구에서사용한기본데이터셋은 OGC(Open Geospatial Consortium) 의구성원인 GDI(Geodaten Infrastruktur) 에서제공하는 CityGML 의데이터셋을활용하였다. 다른데이터모델간의형평성을맞추기위해세밀도 (LoD: Level of Detail) 2단계인데이터셋을이용하였다. 세밀도 2단계는지붕 ( 경사면을의미 ) 을표현하는입방체 (Solid) 로구성된다. 이데이터셋은독일베를린지역을표현한데이터이며, 베를린시에서구축하였다. 객체의수에비례한저장용량을비교하기위해서데이터수정및삭제를하였으며, 객체수를 103개, 503개, 995개인데이터셋으로수정하였다. 표2는객체수가 995개인데이터셋을비교한그림이다. 분석에사용한데이터셋은 CityGML 데이터셋과 CityGML 데이터셋을쉐이프파일의 Multipatch 로 1:1 변환을통해생성한쉐이프파일이다. 지오데이터베이스데이터셋은쉐이프파일을지오데이터베이스의피처로변환하여생성하였다. CityGML의변환도구로는 Safe Software 사의 FME Desktop 제품을이용하여변환하였으며, CityGML 파일관리와저장, 3차원가시화소프트웨어는 AutoCAD 사의 LandXplorer Desktop 을사용하였다. 쉐이프파일관리및가시화, 지오데이터베이스생 < 표 2> CityGML 구축데이터및쉐이프파일구축데이터 CityGML( 객체수 : 995 개 ) 쉐이프파일, 지오데이터베이스 ( 객체수 : 995 개 ) 6

7 3 차원공간정보데이터모델비교분석 성, 관리, 가시화는 ArcGIS 9.2(ArcCatalog, ArcMap, ArcScene 등 ) 를사용하였다. 데이터구축및테스트를한컴퓨터환경은아래와같다. 중앙처리장치(CPU): 코어듀오 T8100 보조기억장치(Memory): 2기가바이트 그래픽카드: GeForce 9300M G 4.2. 공간정보데이터들의저장공간사용량 동일한 3 차원데이터를표현하는데있어서데이터모델에따라저장용량을차이를분석하였다. 또한표현하는범위는어떠한차이가있는지분석하였다. 그림 7 은객체수에따른 CityGML, 쉐이프파일, 지오데이터베이스의저장용량을비교한그래프이다. 그래프의가로축과세로축은각각데이터셋에포함된객체 (Solid) 의수와데이터모델의데이터의용량 ( 단위 : MB) 을의미한다. 그래프상의마름모 ( ) 는 CityGML, 정사각형 ( ) 은쉐이프파일, 삼각형 ( ) 과가위표 ( x ) 는각각지오데이터베이스의 PersonalGDB(Personal Geodatabase) 와 FileGDB(File Geodatabase) 를의미한다. 추세선 ( 그래프상의선을의미 ) 은각데이터모델의생성데이터가포함하는객체수의따른예상데이터저장용량을의미한다. 그래프를참고하여데이터모델의저장공간을살펴보면, 동일한공간데이터를표현할때 XML 기반의 CityGML 이가장많은저장용량이필요하였으며표현하는객체의요소가많아질수록저장용량이상대적으로더욱증가하는것도알수있었다. 이에반해데이터베이스기반의데이터모델은상대적으로적은저장용량을필요로하는것을확인할수있었다. 특히 PersonalGDB(*.mdb 파일형식의 MS Access 파일 ) 가가장적은저장공간을차지하였다. 각데이터모델의추세선중데이터베이스를기반으로한데이터모델의추세선의기울기가가장완만하였으며, 이는많은용량의데이터를관리하는데있어데이터베이스 [ 그림 7] 각데이터모델사용용량비교그래프 를활용하는것이데이터관리및유지측면에서효과적임을보여준다. CityGML에서표현하는항목에따라쉐이프파일로변환을하는데변환된항목들의수는표3과같았다. CityGML의기본적인기하학적요소는 GML의 Point, Curve, Surface, Solid 로구성되었다. 하나의객체들은그림8의 CityGML 코드에서보는것과같이 gml: Solid 로정의되며이는다시 exterior ( 건물의외부표면정의하는요소 ) 로정의되고 exterior 는여러개의표면 (Surface) 데이터의집합인 CompositeSurface 로정의되었다. 표면데이터의집합으로표현되는입방체 < 표 3> 데이터모델간변환항목수 Type 객체수 CityGML 쉐이프파일 Point Line Surface Solid 지오 - 데이터베이스 <cityobjectmember> <bldg:building gml:id="id_6104_6">... <bldg:lod2solid> <gml:solid gml:id=""> <gml:exterior> <gml:compositesurface gml:id=""> <gml:surfacemember> <gml:polygon gml:id=""> <gml:exterior> <gml:linearring gml:id=""> <gml:poslist srsdimension="3"> </gml:poslist> </gml:linearring> </gml:exterior> </gml:polygon> </gml:surfacemember> </gml:compositesurface> </gml:exterior> </gml:solid> </bldg:lod2solid> </bldg:building> </cityobjectmember> [ 그림 8] CityGML 의코드예제 7

8 박세호 이지영 (Solid) 는변환을통해쉐이프파일의 MultiPatch 로변환되어입방체 (Solid) 를표현하였다. 하나의 CityGML 입방체 (Solid) 는쉐이프파일의객체 ( MultiPatch ) 로 1:1 로변환이되기때문에객체의수는큰차이가없었다 ( 표3 참조 ). 지오데이터베이스도역시피처들의객체의수는큰차이가없었다 ( 표3 참조 ). 5. 결론공간정보데이터모델은실세계의공간정보를어떻게표현할것인지, 무엇을표현할것인지결정하는역할을한다. 공간정보를활용한시스템의가시화와공간분석기능에에있어서공간정보데이터모델링은중요한역할을하며, 공간정보데이터모델에따라시스템의성능이차이가난다. 새로운데이터모델을개발하거나기존의데이터모델을이용하기위해서는현재국내외공간정보데이터모델을비교를통해각데이터모델이가지는특징을분석을하여야한다. 본연구에서는국내외공간정보데이터모델의특징을분석하기위해기하모델과위상모델, 3차원가시화방법등을비교하고공간정보데이터모델의정량적분석을하였다. 데이터모델을비교분석한결과, 각데이터모델마다기하모델과위상모델로정의된기본요소의항목은차이가있었다. 공간데이터모델간에동일하거나유사한의미를가지는기본요소들도있었지만정의된이름과의미가전혀다른기본요소를정의하고있는공간데이터모델도있었다. 이는정의하고있는기본요소에따라표현할수있는가상세계의범위가다르다는것을의미한다. 예를들어수치지도 Ver. 2.0은 3차원에해당하는기본요소는정의하고있지않아표현범위가 2차원이지만 CityGML이나 KML 등은정의된기본요소를통해 3차원까지표현범위를가졌다. 그러므로구축하는응용시스템에서가시화하고자하는가상세계의범위와가시화된가상세계에서사용하고자하는정보나분석등에적합한데이터모델정의와기본요소정의가필요하다는것을의미한다. 효율적인가상세계표현을위해데이터모델링에관한지속적인연구가필요하다. 데이터모델은서로다른형태의데이터구조를가지며이에따라각각의특징을가진다. XML기반의데이터구조는저장용량을많이차지하며, 데이터를효율적으로저장하는부분에서는부적합하지만 XML 특징인확장성, 호환성의장점들이있으므로데이터표준모델에적합하다. 이에반해데이터베이스기반의 데이터구조는데이터저장용량부분에서효율적이고, 데이터관리, 유지등의장점을가진다. 파일기반의데이터구조는데이터사용이쉽다. 이와같이데이터구조는서로다른특징을가지기때문에활용시스템에맞는데이터구조를파악하여, 데이터모델링과데이터구조정의가이루어져야한다. 우리나라지리정보표준모델인수치지도는 Ver.1.0 에서 Ver.2.0 으로발전하면서기하학적데이터모델, 위상학적데이터모델, 파일구조등많은변화가있었다. 수치지도 Ver.2.0 의가장큰특징은파일기반의 2차원을표현하는데이터모델이며네트워크모델을통해위상학적표현을하는것이다. 그러나 3차원요소를지원하기위해서는수치지도 Ver.2.0 은부족한부분이있다. 이를위하여다양한공간데이터모델의분석을통해기하학적데이터모델의확장이필요하다. 위상학적표현부분에있어서도수치지도 Ver. 2.0을이용한활용시스템의분석기능은네트워크분석만을지원하기때문에, 좀더많은분석기능을제공할수있도록위상모델을확장한사례를분석하는것도중요하다. 수치지도 Ver. 2.0과비슷한구조를가진쉐이프파일의경우역시네트워크데이터모델만을지원하지만지오데이터베이스를통해한계점을개선하였다. 개선방법은쉐이프파일을피처로의변환을지원하고지오데이터베이스내에피처간의규칙, 제약조건을통해위상학적관계를표현하는방법이다. 이러한사례를통해앞으로수치지도 Ver. 2.0을활용하여위상학적관계를표현하는방법에대한연구와이를이용한많은활용시스템의개발이이루어져야한다. 정량적인분석에는대표적으로저장용량, 데이터처리속도등이있는데, 이번연구에서는저장용량에대해분석하였다. 데이터처리속도는데이터를처리하는플랫폼이동일해야분석이가능하나본연구에서는플랫폼의차이가있었기때문이다. 향후저장용량외에처리속도에대한성능비교등의데이터모델에대한추가적인정량적분석이필요하다. 감사의글본연구는국토해양부첨단도시기술개발사업 - 지능형국토정보기술혁신사업과제의연구비지원 (07국토정보04) 에의해수행되었습니다. 8

9 3 차원공간정보데이터모델비교분석 참고문헌 강병준 진식 이재호 김인현 김광호, 2008, 3D 공간정보데이터포맷변환및시각화도구개발, 한국 GIS 학회춘 추계학술대회한국 GIS 학회 2008 공동춘계학술대회, pp 김은형, 2007, 3 차원국토공간정보활용모델개발방안연구, 국토해양부, p.918. 김은형, 2008, 3 차원국토공간정보구축효율성향상방안연구, 국토해양부, p 이기준, 2004, 기본지리정보교환표준연구, 국토해양부국토지리정보원, p.463. 이태훈 황정래 이기준, 2008, 3 차원지리정보데이터포맷들간의변환, 한국 GIS 학회춘 추계학술대회한국 GIS 학회 2008 공동춘계학술대회, pp 이기원 문선희 지광훈, 2003, GML(Geography Markup Language) 응용 : 지질주제정보데이터모델개발과시험구현, 한국공간정보시스템학회 2003 추계학술대회, pp 이동헌 홍성언 박수홍, 2005, 3 차원기하모델에대한공간관계연산설계, 한국 GIS 학회지제 13 권제 2 호, pp 최성규 안병찬, 2001, GIS 와 EPANET 상수관망모델의연계방안연구, 한국 GIS 학회지제 9 권제 3 호, pp ESRI, 2004, XML Schema of the Geodatabase, Technical Paper, p.46. ESRI, 1998, ESRI Shapefile Technical Description, ESRI White Paper, p.28. ESRI, 2003, Working With Geodatabase Topology, ESRI White Paper, p.23. Google, 2008, KML reference document, code.google.com/ apis/kml Open Geospatial Consortium(OGC), 2006 OpenGIS Implementation Specification for Geographic information - Simple feature access - Part1:Common architecture, p.95. Open Geospatial Consortium(OGC), 2007 OpenGIS Geography Markup Language Encoding Standard, p.437. Open Geospatial Consortium(OGC), 2008, OGC KML, p.251. ISO/TC 211, 2003, ISO-CD Geographic Information - Spatial Schema, p.178. ISO/TC 211, 2007, ISO-CD Geographic Information - Geography Markup Language, p.404. 접수일 (2008년 6월 18일 ) 최종수정일 (2009년 9월 25일 ) 게재확정일 (2009년 9월 29일 ) 9

09오충원(613~623)

09오충원(613~623) A Study of GIS Service of Weather Information* Chung-Weon Oh**,..,., Web 2.0 GIS.,.,, Web 2.0 GIS, Abstract : Due to social and economic value of Weather Information such as urban flooding, demand of Weather