공간정보와공간분석_11지리정보

1차고사가 다가오고 하니 이제 진도 나가는 분량을 줄여보겠습니다.

오늘 배울 내용은 지리정보입니다.

지리정보는 공간정보, 속성정보, 관계정보로 구성되어 있습니다. 공간정보는 위치나 형태를 나타내는 정보입니다. 속성정보는 장소의 자연적, 인문적 특성에 대한 정보입니다. 예를 들면 경기도에 있는 학교의 개수는 경기도에 대한 속성정보에 해당합니다. 관계정보는 다른 장소와의 상호작용과 관련된 정보입니다. 예를 들어 고양시와 파주시가 맞닿아 있다는 점은 관계정보에 해당합니다.

공간정보는 위치에 대한 정보를 포함하고 있습니다. 위치는 절대적 위치와 상대적 위치가 있습니다. 절대적 위치는 변할 일이 잘 없는 위치라고 생각하면 됩니다. 수리적 위치와 지리적 위치로 구분됩니다. 수리적 위치는 좌표를 생각해보면 됩니다. 지구상에서는 위도와 경도로 표현되는 위치가 바로 수리적 위치입니다. 지리적위치는 지형지물로 표현되는 위치입니다. 상대적 위치는 상황에 따라 변할 위치라고 생각하면 됩니다. 관계적 위치가 있는데, 주변의 여건에 따라 바뀔 수 있는 위치입니다.

예를 들어 내 자리를 설명하는 방법에도 이러한 위치 개념을 활용할 수 있습니다. 왼쪽에서 n번째, 앞에서 m번째 자리라고 설명하면 수리적 위치의 개념을 사용하는 셈입니다. 청소도구함에서 제일 가까운 자리라고 설명하면 지리적 위치의 개념을 사용하는 셈입니다. 짝꿍이 누군지 설명해서 옆자리라고 설명하면 관계적 위치의 개념을 사용하는 셈입니다. 이런 식으로 하나의 위치도 다양한 방식으로 설명하는 것이 가능합니다.

공간정보는 점선면의 형태를 가지고 있습니다. 가장 간단한 것은 바로 점입니다. 위치 딱 하나만 있습니다. 위치가 두 개 면 선의 형태가 될 수 있습니다. 점과 점을 이으면 선이니까요. 위치가 세 개 이상이면 도형 형태의 면이 됩니다. 그래서 점이나 선이나 면의 형태가 공간상에 만들어진다고 생각하면 되겠습니다.

정보는 보통 숫자로 표현할 수 있는 정보가 있습니다. 우리가 알고 있는 통계정보 등이 대부분 그렇습니다. 이러한 정보를 다른 말로 정량적인 정보라고 합니다. 이러한 정보들은 대체로 양적 연구를 할 수 있는 기반이 됩니다. 하지만 정보 중에는 숫자로 표현하기 어려운 정보도 있습니다. 이러한 정보는 다른 말로 정성적인 정보라고 합니다. 이러한 정보는 대체로 질적 연구를 할 수 있는 기반이 됩니다. 여러분들이 공간정보와 공간분석 수업 뿐만 아니라 다양한 과목에서 정보를 모으고 분석하고 보고서를 작성하게 되는데, 어떤 특성인지를 알아야 제대로 된 분석을 할 수 있습니다.

이런 맥락에서 꼭 알아야 할 개념이 바로 척도입니다. 척도는 scale입니다. 스케일은 일반적으로 지리에서는 공간적인 규모를 의미하는데, 여기에서는 척도라고 번역을 합니다. 척도에는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 네 가지가 있습니다. 하나하나 간단하게 짚어보겠습니다.

명목척도는 단순한 존재유무나 이름이 붙은 경우입니다. 수량으로 표현하는 정보가 아닙니다. 그러니까 당연히 사칙연산의 대상이 아닙니다. 말 그대로 분류하려고 명명을 한 경우에 해당합니다. 예를 들어서 우리학교 건물에 해당하는 공간정보가 있다고 합시다. 그래서 그 공간정보와 함께 있는 속성정보를 확인했더니, 고양국제고등학교라는 이름이 있었습니다. 이름은 크고 작고 뭐 그런 계산의 대상이 아닙니다. 학교 앞의 토지이용에 대한 정보로 논과 밭과 임야가 나올 수도 있습니다. 논과 밭은 수량으로 표현하는 대상이 아닙니다. 논에서 밭을 뺀다거나, 임야에서 밭을 곱하는 것은 어색합니다. 그래서 등장하는 빈도 등을 분석하는 경우가 아니면 명목척도는 이용이 꽤나 제한적입니다.

서열척도는 순서가 의미있는 경우입니다. 대체로 계급이나 순위나 등급 등의 위계를 포함하고 있습니다. 다른 말로 서수척도라고 합니다. 말이 어려워서 그렇지, 서수가 뭔지 생각해보면 쉽습니다. 1st, 2nd, 3rd 등등 첫째 둘째 셋째가 드러나면 서열척도라고 생각하면 됩니다. 어느 것이 더 상위 개념이고 어느 것이 더 하위 개념인지만 알 수 있고, 더하거나 빼는 것은 어렵습니다. 예를 들어 광역시와 군을 비교해봅시다. 보통 시군구보다 하위개념이 읍면동이고, 상위개념이 특별시와 광역시와 도입니다. 그럼 광역시는 군보다 더 높은 위계를 가진 셈입니다. 그렇다고 광역시에서 군을 곱하거나 나누는게 된다는 뜻은 아니구요.

등간척도는 서로 동일한 간격을 가진 연속된 경우입니다. 동일한 간격이라서 등간척도라고 부릅니다. 번역에 따라서는 간격척도나 동간척도라고 하기도 합니다. 더하고 빼는 것도 가능하고, 평균이나 중앙값 등 대표값을 계산하는 경우도 많습니다. 예를 들어 도시의 기온을 생각해보면 이해가 쉽습니다. 서울시가 오늘 1℃였는데, 고양시가 오늘 10℃였다고 한다면, 고양은 서울보다 열 배 기온이 높나요? 그렇지 않습니다. 서울이 1℃고 고양이 10℃도면 9℃만큼 높은 것은 맞지만, 그렇다고 열 배는 아닙니다. 섭씨는 그냥 물이 어는 점을 0℃, 끓는 점을 100℃로 두고 정의한 것이라서, 그 사이의 간격이 일정한 것일 뿐입니다.

비율척도는 등간척도랑 비슷은 한데, 절대적인 경우라고 생각하면 됩니다. 그러니까 간격도 모두 의미가 있지만, 비율도 의미가 있다는 뜻입니다. 사칙연산이 모두 가능하기 때문에, 많은 의미를 도출해낼 수 있습니다. 잘 이해가 가지 않을 때에는 절대적인 0의 기준이 있거나 자연수로 구성된 경우가 많다고 생각하면 편합니다. 예를 들어 강수량이나 인구가 있습니다. 경기도 인구가 1000만명이고 고양시 인구가 100만명이라고 하면, 경기도 인구는 고양시보다 12배 많은 것입니다. 1200만명 많은 것이기도 하구요.

그래서 가지고 있는 정보가 대체 어떤 척도의 특성을 가지고 있는지에 대해 잘 이해하는 것이 중요합니다. 그래야 그 것에 맞는 분석을 하니까요. 애초에 정보를 모을 때부터 척도를 고려하고 준비하는 것이 좋습니다. 명목척도에서 서열척도와 등간척도와 비율척도로 갈수록 정보의 양이 많아집니다. 정보의 양에도 방향이 있다는 뜻입니다. 그래서 비율척도로 가지고 있는 정보는 등간척도나 서열척도나 명목척도로도 필요에 따라 바꿀 수 있습니다. 내가 필요한 정보가 무엇인지를 그래서 알고 있는 것도 아주 중요합니다.

예를 들어 식사동과 고봉동의 인구에 대한 정보라고 생각해봅시다. 명목척도라면 식사동의 인구와 고봉동의 인구가 서로 다르다는 점은 알 수 있습니다. 서열척도라면 식사동의 인구가 고봉동의 인구보다 더 많다는 점을 알 수 있습니다. 등간척도라면 식사동의 인구가 고봉동의 인구보다 몇 명 더 많은지 알 수 있습니다. 비율척도라면 식사동의 인구가 고봉동의 인구보다 몇 배나 더 많은지를 알 수 있습니다. 그래서 같은 주제라고 하더라도 어떤 척도로 수집된 정보인지가 중요한 셈입니다.

이러한 척도를 공간정보와 함께 생각해볼 수 있습니다. 공간정보는 점이나 선이나 면의 형태로 이루어져있는데, 이러한 특성이 명목척도나 서열척도나 등간척도나 비율척도와 결합될 수 있는 셈입니다. 두 개가 결합되면 의미를 가지게 됩니다. 예를 들어 도로는 보통 선에 해당하는 공간정보입니다. 하지만 작은 길보다 고속국도는 위계가 더 높습니다. 서열척도의 성격을 가지는 셈입니다. 예를 들어 행정구역은 일반적으로 면에 해당하는 공간정보입니다. 하지만 시군구별 인구는 사칙연산이 가능한 비율척도입니다.

오늘 배운 내용은 사실 특성을 파악하는 것도 파악하는 것이지만, 나중에 실제 데이터를 수집하고 가공하면서 더 염두에 둘 내용입니다. 직접 다루어보면 금방 이해가 될 것 같습니다. 수업은 여기까지 하겠습니다.