지리 정보 시스템(Geographic information system-GIS)란 무엇이며 앞으로의 GIS의 활용방안

대구대학교 행정학과

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유 승민

지리 정보 시스템(Geographic information system, 이하 GIS)은 지리 공간적으로 참조가능한 모든 형태의 정보를 효과적으로 수집, 저장, 갱신, 조정, 분석, 표현할 수 있도록 설계된 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어 및 지리적 자료, 인적자원의 통합체이다.

초창기 지리정보를 담아내는 도구로서 사용된 지도는 지리정보의 측면에서는 효율적인 면을 보여주지만, 여러 가지 정보를 분석하기에는 비효율적인 도구이다. 그러나 컴퓨터의 개발로 지도를 데이터화 하는데 성공했으며 그 데이터를 기초로 지리적 요건만 지도상에 표현하는 것이 아니라 인구의 밀도, 교통의 흐름 등을 표기할 수 있게 되면서, GIS의 발전에 큰 영향을 끼치게 된다.

초기의 GIS에서는 공간분석을 할 때, 오버레이(overlays), 데이터의 개요파악, 완전하지 않은 방법, 서로 다른 축척, 오버레이 용량 제한 등의 여러 가지 제약이 있었다. 그러나  컴퓨터 하드웨어의 용량이 커지고 메모리의 용량과 속도가 늘어나게 됨으로서 위에 언급 되었던 제약들이 하나 둘 사라지게 된다.

1950년 후반, 교통시스템 계획가들은 디지털 상에서 교통관련 데이터와 교통흐름을 지도화하기 시작했고, 워싱턴 대학(University of Washington)의 지리학과 학생들은 공간적 통계, 분석적 조작, 그리고 CAD로 지도를 제작하는 양적인 혁명이 시작된다. 그리하여 1960년대 중반, 캐나다의 Canadian Geographic Information System은 토지, 자연자원, 야생동물의 서식지를 위한 데이터 정리를 위한 작업을 시작한다. 이는 당시에는 혁신적인 개념으로 데이터 구조, 중첩/면적계산, 그래픽화, 레이어의 도입, 공간적인 데이터와 수치/문자에 의한 데이터의 구분, 폴리곤의 쿼리 등이 이루어지게 된 것이다. 또 미네소타 도시계획 오피스(Minnesota Office of Planning)에서도 Land Management Information System을 도입  하게 되는데 이는 CGIS 와 같은 것이다. 1960년대에 이루어진 U.S. Census는 관할구역에 대한 디지털 목록이 만들어졌고, 주소지를 지리적 좌표에 맞추었으며, 지리적 베이스 파일을 사용하여 1970년 Census를 위한 별개의 인코딩 파일(DIME)을 만들었다. DIME파일은 TIGER로 가는 사전 커서로서 도시지역에만 한정되어있다. DIME에 의해 도시 센세스 지도의 제작이 이루어졌다.

한편, 미 국방성 (U.S. military)은 인공위성 화상과 항공사진을 사용하여 래스터베이스(raster-based)의 능력을 보완하는 개발을 시작한다. 미 육군 부대의 엔지니어들이 개발한 GRASS는 좋은 예라 할 수 있다. 오늘날, 오픈 소스인 GRASS는 공공기관과 개인 섹터의 사용자, 대학을 중심으로 한 학자들의 합작으로 지속적인 개발이 이루어지고 있다. 군사적인 목적으로 시작하였지만, 미 국방성의 개발들은 현재 천천히 상업시장 쪽으로도 진행되고 있다.

그럼 GIS는 어떻게 구성되어있을까? GIS를 구성하기 위해서는 기본적으로 5가지의 요소가 필요하다. 컴퓨터 시스템(Computer system), GIS 소프트웨어(GIS software), 사람(People), 자료(Data), 기반시설(Infrastructure)이 기본적으로 구성되어야 한다.

우선 컴퓨터 시스템(Computer system)과 GIS 소프트웨어(GIS software)를 살펴보면 지리 정보는 여러 다양한 응용 프로그램들을 통해 접근, 전송, 조작, 중첩, 처리, 표시될 수 있도록 수치화 되어있다. 미국 내에서는 ESRI나 맵인포와 같은 회사들이 산업적/상업적 시장을 지배하고 있으며, 여러 도구에 대한 전체적인 스위트(suite)를 제공하고 있다. 정부나 군사 기관에서는 종종 그들 고유의 맞춤형(custom) 소프트웨어를 사용하기도 하고, GRASS와 같은 오픈 소스 제품을 쓰기도 하며, 그들의 목적에 맞게 잘 고쳐진 특수한 제품을 쓰기도 한다. 비록 GIS 데이터셋을 보기 위한 무료 도구(tool)들이 나와 있기는 하지만, 사람들은 보통 구글 어스, 네이버 지도, 콩나물 지도와 같은 온라인 리소스(online resource) 및 인터랙티브 웹 매핑(mapping)을 통해 대중적인 지리 정보를 접근하고 있다. 지리정보시스템은 지표상의 객체(entity)를 벡터(vector), 래스터 그래픽스 형태의 데이터로 변환시켜 표현한다.

사람(People)이란 GIS로 표현될 지도 위에 살고 있는 사람을 뜻하는 것이 아니라, GIS관련 소프트웨어를 활용할 수 있는 인재를 뜻하는 바로 어찌 보면 GIS를 활용하는데 가장  중요한 존재라고 할 수 있다.

자료(Data)는 Geospatial Data란 지리적인 정보를 가지고 있어서, GIS가 다른 정보 시스템 (Informatin System)과 구별 짓는 역할을 하는 중요한 자료(data)이다. Geospatial Data는 공간 데이터 (Spatial data)와 속성 데이터 (attribute data)로 나누어진다. GIS 분석을 위해서는 이 둘의 특징을 정확히 이해해야만 한다. 예를 들어 "도로"에 대해 말을 해 보자. 어느 도로건 위치, 혹은 각 도로의 속성(이름, 길이, 속도 제한, 혹은 방향등의 정보)을 가지고 있다. 공간 데이터 (Spatial data)는 위치에 해당하는 정보, 즉 도로의 모양이나 좌표에 대한 정보를 쥐고 있는 부분이고, 속성 데이터 (attribute data)는 도로의 속성에 대한 정보를 가지고 있는 부분이 된다. 자, 그러면 이 둘의 특징을 좀 더 자세히 알아보도록 하자.

우선 공간 데이터(Spatial data)를 보면, 위에 말한 대로 위치에 대한 정보를 가지고 있는데, 이는 비연속일 수도 있고 연속되는 요소로 되어있을 수도 있다. 비연속적인 특징요소(feature)란 점, 선, 면적으로 대변되고, 연속적인 특징요소란 고도(높이)나 강우량과 같이 끊기는 부분이 없는 것을 말한다.

공간 요소(spatial feature)의 위치를 정확히 파악하기 위해서는 지구의 위도와 경도, 그리고 지도상의 좌표시스템을 이해해야만 한다. 왜냐하면 지구란 달걀을 옆으로 눕힌 정확한 타원형도 아닌 남반구의 어느 쪽은 조금 불룩한 형태, 북반구의 어느 부분은 납작한 모양새를 가져, 이도저도 아닌 모양새를 띠고 있기 때문이다. 때문에, 역사적으로 지구의 모양새를 평면인 지도상에 옮기기 위해 여러 학자들이 다양한 방법을 고안해 냈지만, 결국은 어떠한 방법을 써도 정확히 지구를 평면상(지도)에 옮길 수는 없다는 결론에 다다랐다. 따라서 나라별로 자기 나라에 가장 적법한 투시(투영)방법을 써서 지도 제작을 하고 있다. 이를 Projection이라한다.

이들 공간 특징요소를 나타내기 위한 data model이 2개 있는데 이를 벡터 데이터 모델(Vector data model)과 레스터 데이터 모델 (Raster data model)이라 한다. 벡터 데이터 모델(Vector data model)은 점과 x,y좌표를 사용하여 공간상의 점, 선, 면적을 나타낸다. 레스터 데이터 모델 (Raster data model) 그리드(grid, 격자) 혹은 그리드 셀(grid cell)을 사용하여 공간 특징요소의 변화를 나타낸다.

속성 데이터 (attribute data)란 공간 특징 요소를 설명해 놓은 것을 말한다. 알기 쉽게 설명을 하면, 스크린 상에 서울시 지도를 펼쳐 놓고 있다고 하자. 지도 위에는 서울 시청이 있고, 그 지점에 작은 동그라미 그림이 있다고 했을 때, 이 동그라미는 데이터베이스에 연결되어 있어야 한다. 그래야 GIS가 되는 것이다. 그냥 동그라미만 그려져 있을 때는 그래픽에 지나지 않는다. 이 동그라미가 가지고 있는 공간 요소(spatial feature)란 간단히 말해서 x,y 좌표라고 생각하면 쉽다. 속성 데이터 (attribute data)는 이 동그라미에 연결되어 있는 데이터베이스를 생각하면 된다. 대개는 엑셀과 같은 모양새를 하고 있는데, 경우에 따라서는 Access의 폼의 모양으로 뜨는 경우도 있고, 그래프가 될 수도 있다. 어쨌든 이 공간상의 특징요소를 포함한 모든 숫자, 문자 데이터가 서로 관계설정이 되어 있는 데이터를 속성 데이터 (attribute data)라 한다.

위의 두 개의 자료에서 추가되는 data는 위상 자료와 삼각 불규칙 망 자료를 대표적으로 들 수 있다. Topology는 수학에서 위상 기하학을 뜻하지만, GIS에서는 조금 다르게 해석한다.

한국어로 분명하게 해석하기는 어려우나, GIS에서는 수학적인 서브필드(Subfield)로서 특징요소(feature)들 간의 공간적인 관계를 분명히 하는 역할을 한다. 예를 들어보면, 두 개의 선이 있다고 했을 때, 이 두 선이 정확이 한 점에서 만나고, 어느 쪽이 왼쪽이며 어느 쪽이 오른쪽이 위치하는지를 명백하게 해 주는 역할을 한다. Topological 혹은 Topology에 기초한 데이터는 디지털 상에서 지리정보 데이터와 GIS분석에 필요한 에러를 간파하거나 처리하는 데 아주 유효하다.

ESRI사 에서는 coverage는 topological data, shapefiles는 non-topological data로 구별하고 있다. 또한 geodatabase는 두 쪽을 다 가질 수 있다.

삼각 불규칙 망(Triangulated Irregular Network; TIN)은 지형을 분석할 때, 지표면이나 해저 면을 나타내는 vector상의 표현으로, 3차원 상에서 x, y, z좌표를 연결하여 비정형적으로 점과 선을 연결해서 서로 오버랩 되지 않도록 삼각형을 만들어 표현하는 것이다.

마지막으로 기반시설(Infrastructure)이 있는데 이는 분석을 마친 GIS 데이터가 사용되어 질 수 있는 전반적인 사회 환경구조이다.

간단한 예를 들어, 어느 시골에 농부가 땅을 5km²의 땅을 소유하고 해마다 양배추를 수확을 하여 지역 농협을 통해 출하하고 있다고 한다면, GIS 담당자는 우선 이 농부의 땅의 소유 분을 컴퓨터 지도상에 정확히 표시를 할 것이다. 이 때, 땅은 하나의 묶음으로 되어 있으므로, 시작하는 점과 끝나는 점이 반드시 같은 곳이어야 한다. 이를 폴리곤(polygon)이라고 한다. 그리고 그 땅의 표시 역 내부에 건물이나 가건물이 있다면 이는 또 다른 레이어에 표시를 하게 된다. 이 폴리곤을 해치(Hatch) 기능을 사용해서 어떤 그림이나 색깔로도 메울 수도 있고, 별표와 같은 표식을 소유지 표시 역 가운데에 입력을 할 수도 있다. 이를 지리정보를 가진 데이터(Geospatial Data)라고 할 수 있으며, 이 데이터가 GIS 데이터라면 이 농부의 소유지를 혹은 특정 아이콘을 클릭하거나 명령을 주면, 그 뒷면에 숨겨져 있는 관련 데이터의 창이 뜨게 된다. 이 농부의 양배추 수확지의 폴리곤은 오라클이나 Access등과 같은 데이터베이스와 연결이 되어 있어서, 이 땅의 소유자가 누구며, 얼마나 소유했으며, 땅의 면적은 얼마며, 한 해에 내는 세금은 얼마며, 수확량은 해마다 어떻게 되며, 누구한테 팔았는지 등, 필요한 모든 데이터를 저장하게 된다. 물론 이 데이터베이스는 전문 담당자가 관리하게 된다. 이런 데이터베이스와 연결되어 있지 않은 해치나 별표는 말 그대로 그래픽에 지나지 않으며 또한 GIS를 위한 데이터라고 할 수 없다.

참고 자료

http://www.ngis.go.kr

http://citymap.cityofsydney.nsw.gov.au/

http://www.nationalgeographic.com/maps.index.html

http://www.gis.com/content/what-gis

http://www.wikipedia.org/

이러한 GIS의 활용 방법은 무궁무진하다. 위의 글에서 예를 들었듯이 시골의 농부가 농사를 짓는 행위에서도 GIS가 활용될 수도 있는 것이고, 미국은 물론 요즘은 한국에서도 선거결과를 GIS Map으로 분석하는 것은 매우 일상화되었다. 이것은 단순한 지도의 차원을 넘어서  하나의 지리 백과사전이며 잘만 활용하면 지역 도시계획과 지역발전에 엄청난 도움이 될 것으로 생각된다.

앞으로 GIS를 통해 무언가 하려고 한다면 부동산투기를 조기에 발견 할 수도 있을 것으로 생각된다. GIS를 정식으로 배우진 않아서 잘은 모르겠지만, 우선 09년과 10년의 서울 부동산 중계업소 데이터를 GIS에 입력 하여 비교 해 보면 지역별로 중계업소의 증감의 내용이 확연 하게 보일 것이다. 그리 되면 어떤 지역에 중계업소가 모이는지 쉽게 알 수 있을 것이고, 갑자기 중계업소가 크게 증가한 곳은 투기가 의심되는 지역이 될 것이므로 부동산 투기를 조기에 잡는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 생각된다. 이러한 자료를 이용함으로서 부동산 투기지역의 조기 진압뿐만 아니라, 예방에도 큰 도움이 될 수 있을 것이다. 그 이유는 이러한 자료가 점점 축척 되고 투기지역이 되는 곳의 특이성을 찾게 되면 그 데이터 또한 중간에 추가 시킬 수 있으므로 점점 더 정확하고 빠른 판단을 내릴 수 있게 되는 것이다.

또는 풍력 발전소 등의 입지  전략을 세울 때도 사용될 수 있다. 대한민국지도에 각각의 필수, 배제 요소들을 등급화한다음 각각의 수치데이터를 GIS프로그램에 넣어 셀들의 평균값을 기준으로 하여 최적지, 준 적지, 개발가능지로 구분될 것이다. 이 경우는 GIS 분석 과정은 비교적 간단한 것이지만 입지에 있어 무엇을 가장 중요하게 생각해야 하는 것이 어려울 것으로 생각 된다. 그리고 최적지로 선정된 지역에 풍력 발전소를 세운다고 결정 하더라도 주민들의 반발과 같은 내용은 데이터화, 측량 화 할 수 없는 것이기 때문에 그런 면은 아직 조금 더 연구가 필요 할 것으로 보인다.

지자체에서도 GIS를 활용하여 기본적인 인구밀도는 물론이고 앞으로 개발 가능성이 있는 지역까지 확인 할 수 있으며 공장지역이나 공장부근의 오염지역까지 파악함으로서 지역 주민들의 만족도 향상에도 많은 도움이 될 수 있을 것이다. 처음 자료 수집과 본적인 데이터 입력에는 시간이 많이 걸리겠지만 GIS의 특성상 한번 그것을 입력해서 작성해 놓으면 후에 그것을 개정 하고 고치기는 보다 쉬워지니 만들어 놓으면 꾸준히 사용할 수 있을 것이다. 그리고 내용 자체가 그래픽 화 되어있기 때문에 한눈에 어떤 문제가 있는지 알아보기도 쉽고 그 해결방안에서 모의하기도 쉬워지게 됨은 더 말할 것도 없을 것이다.

또한 앞으로는 정치 공략을 세울 때도 이 GIS를 활용하면 더 좋은 공략이 나올 수 있을 것이다. 주민들이 원하는 것은 무엇인가 뿐만 아니라 주민들이 생각하지 못했지만 주민들에게 절실히 필요한 것을 공략으로 내세움으로서 지역 발전에 큰 도움이 될 수 있게 됨은 물론이고 조금이라도 더 주민들의 불편함을 해소 해줄 수 있을 것이다.

주민들에게 지자체의 정책을 이해시키는데도 도움이 될 수 있을 것이다. 위에서도 언급 했듯이 알아보기 쉬운 그래픽으로 되어있어서 어려운 용어에 생소한 공장 노동자들이라 할  지라도 지도를 보여주면서 ‘어떠한 정책을 펼칠 것이다.’ 라고 한다면 더욱 쉽게 이해 할 것이고 잘못된 것을 말할 것이다. 그러므로 해서 국민들이 전체적으로 정치 참여도가 올라가고 국민들의 수준이 올라가서 결과적으로 우리나라는 좀 더 나은 민주주의 사회로 발전하는 계기를 마련하게 될 것이라고 생각 한다.