래스터 데이터 모델은 [[유클리드 공간]]을 일정한 크기의 격자로 분할하여 각 셀에 속성값을 할당하는 방식을 취한다. 이러한 구조는 단순하고 수치 해석에 용이하다는 장점이 있으나, 지표면의 해상도($R$)를 높일수록 전체 셀의 개수가 $R^2$에 비례하여 증가하므로 저장 공간의 효율성이 저하되는 문제점이 있다. 특히 동일한 속성값을 가진 셀이 광범위하게 분포하는 지형적 특성을 고려할 때, 모든 셀을 개별적으로 저장하는 방식은 데이터의 중복성을 초래한다. 따라서 [[지리 정보 시스템]]에서는 데이터의 무결성을 유지하면서도 용량을 최적화하기 위한 다양한 격자 구조 압축 기법을 활용한다.
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런 길이 부호화(Run-Length Encoding, RLE)는 래스터 데이터의 중복성을 행(Row) 단위로 처리하는 가장 기초적인 압축 방식이다. 이 기법은 개별 셀의 값을 하나씩 기록하는 대신, 동일한 속성값이 연속되는 구간의 시작점과 그 길이를 쌍으로 저장한다. 예를 들어 특정 행에서 ’A’라는 속성값이 10개 셀 동안 지속된다면, 이를 10번 반복 기록하지 않고 $(A, 10)$과 같은 형태로 압축한다. RLE는 데이터의 [[공간적 자기상관]]이 높을수록, 즉 인접한 셀들이 유사한 값을 가질수록 압축 효율이 극대화된다. 그러나 데이터의 값이 빈번하게 변하는 복잡한 지형에서는 오히려 부가적인 정보 저장으로 인해 데이터량이 증가할 수도 있다.
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선형 객체나 영역의 경계를 효율적으로 표현하기 위해 고안된 체인 부호화(Chain Coding)는 기준점으로부터 인접한 셀로의 이동 방향을 수치화하여 기록하는 방식이다. 이는 주로 [[벡터 데이터]]를 래스터화하거나 경계 추출 분석을 수행할 때 사용된다. 기준 셀을 중심으로 인접한 8개의 방향에 0부터 7까지의 번호를 부여하고, 경계선을 따라 이동하는 경로를 이 번호들의 수열로 저장함으로써 좌표 쌍을 모두 기록하는 방식보다 저장 용량을 획기적으로 줄일 수 있다. 이 방식은 [[위상 기하학]]적 관계를 유지하면서도 경계 정보의 손실을 최소화하는 데 효과적이다.
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가장 진보된 형태의 계층적 압축 기법인 [[쿼드트리]](Quadtree)는 2차원 공간의 재귀적 분할 원리를 이용한다. 이 방식은 전체 연구 지역을 하나의 커다란 셀로 간주하고, 해당 영역 내의 속성값이 균일하지 않을 경우 이를 동일한 크기의 4개 자식 노드(Quadrant)로 분할한다. 이러한 분할 과정은 각 분할된 영역 내의 속성값이 완전히 동일해질 때까지 재귀적으로 반복된다. 쿼드트리의 논리적 구조는 [[트리 구조]] 형태를 띠며, 속성이 균일하여 더 이상 분할되지 않는 노드를 단말 노드(Leaf node)라고 한다. 쿼드트리는 공간적 해상도를 유연하게 조절할 수 있어, 변화가 적은 광역 지역은 상위 노드에서 성글게 표현하고 지형이 복잡한 지역은 하위 노드에서 정밀하게 표현하는 효율성을 제공한다.
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이러한 압축 기법들의 선택은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 결정된다. RLE나 체인 부호화는 구조가 단순하여 구현이 용이하지만, 공간 분석 연산 시 압축을 해제해야 하는 번거로움이 발생할 수 있다. 반면 쿼드트리는 데이터 구축 과정이 복잡하고 초기 연산 부하가 크지만, 인접성 분석이나 영역 검색과 같은 공간 연산을 압축된 상태에서 계층적으로 수행할 수 있다는 강력한 이점을 가진다. 현대의 지리 정보 시스템은 국제 표준인 [[ISO]] 19123 등에서 규정하는 격자 체계와 결합하여 이러한 기법들을 복합적으로 운용함으로써 대규모 [[공간 데이터]]의 저장과 처리 성능을 최적화하고 있다.((ISO 19123:2005 Geographic information — Schema for coverage geometry and functions, https://www.iso.org/standard/40121.html
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==== 수치 표고 모델과 삼각 불규칙망 ====
==== 수치 표고 모델과 삼각 불규칙망 ====
지리_정보_시스템.1776047569.txt.gz · 마지막으로 수정됨: 저자 flyingtext
