공간 데이터 분석과 통계 기법
통계적 공간 데이터 분석은 공간 데이터를 탐색하고 지리 데이터를 분석하는 데 널리 활용되어 온 대표적인 기법입니다. '지리통계학(Geostatistics)'이라는 용어는 연속적인 지리 공간을 다루는 반면, '공간 통계(Spatial Statistics)'는 이산적인 공간을 다룹니다.
공간 데이터의 상호 의존성
비공간 데이터를 다루는 통계 모델에서는 일반적으로 서로 다른 데이터 영역 간의 통계적 독립성을 가정합니다. 그러나 전통적인 데이터셋과 달리, 공간적으로 분포된 데이터에는 이러한 독립성이 존재하지 않습니다. 실제로 공간 객체들은 서로 밀접하게 연관되어 있으며, 두 객체가 가까이 위치할수록 동일한 속성을 공유할 가능성이 높아지기 때문입니다.
예를 들어, 지리적으로 인접한 지역에서는 천연자원, 기후, 기온, 경제 상황 등이 비슷한 경향을 보입니다. 사람들은 이를 '지리학 제1법칙'이라 불렀습니다. 즉, "모든 것은 모든 것과 연관되어 있지만, 가까운 것은 멀리 있는 것보다 더 강하게 연관된다"는 원리입니다.
공간 자기상관 개념
인접한 공간 사이의 이러한 긴밀한 상호 의존성은 '공간 자기상관(spatial autocorrelation)'이라는 개념으로 이어집니다. 바로 이 개념에 기반하여 공간 통계 모델링 기법들이 성공적으로 발전해 왔습니다.
공간 데이터 마이닝의 발전 방향
공간 데이터 마이닝은 공간 통계 분석 기법을 발전시키고, 대량의 공간 데이터에 맞게 개선하는 방향으로 나아가고 있습니다. 여기서는 효율성, 확장성, 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스 시스템과의 연동, 향상된 사용자 상호작용, 그리고 새로운 지식 발견 기법에 더 큰 중점을 둡니다.
공간 데이터베이스의 특징
공간 데이터베이스는 지도, 사전 처리된 원격 탐사 또는 의료 영상 데이터, VLSI 칩 설계 데이터 등 방대한 양의 공간 관련 데이터를 저장합니다.
공간 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 구별되는 몇 가지 특징을 지니고 있습니다. 위상(topology) 및 거리 정보를 포함하며, 일반적으로 공간 데이터 접근 방법으로 구축된 정교한 다차원 공간 인덱싱 구조로 조직됩니다. 또한 공간 추론, 기하 계산, 공간 지식 표현 기법을 필요로 합니다.
공간 데이터 마이닝의 정의와 활용
공간 데이터 마이닝은 공간 데이터베이스에 명시적으로 저장되어 있지 않은 지식, 공간 관계 또는 흥미로운 패턴을 추출하는 과정을 의미합니다. 이러한 마이닝은 데이터 마이닝과 공간 데이터베이스 기술의 통합을 요구합니다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터의 이해, 공간 관계 및 공간·비공간 데이터 간 관계의 발견, 공간 지식 베이스 구축, 공간 데이터베이스 재구성, 공간 질의 최적화 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.
핵심 과제
공간 데이터 마이닝의 핵심 과제는 효율적인 공간 데이터 마이닝 기법을 개발하는 것입니다. 방대한 양의 공간 데이터와 복잡한 공간 데이터 유형, 공간 접근 방식이 그 이유입니다. 통계적 공간 데이터 분석은 앞으로도 공간 데이터 탐색과 지리 데이터 분석을 위한 중요한 기법으로 자리매김할 것입니다.