요인분석을 이용한 기본공간정보 선정에 관한 연구 = A Study on Selecting Geospatial Framework Data Using Factor Analysis
저자
최병남 ; 이지훈 ; 박진식 ; 강인구 ; Choe, Byong Nam ; Lee, Ji Hun ; Park, Jin Sik ; Kang, In Gu
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2015
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Korean
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학술저널
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53-64(12쪽)
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디지털시대에 다양한 분야에서 공간정보를 공유하기 위해 여러 국가들은 NSDI를 구축하고 있다. NSDI의 중요한 요소 중 하나는 기본공간정보로 다양한 분야에서 공통으로 공유되는 공간정보(콘텐트)를 의미한다. 여러 연구들이 공간정보 분야 전문가, 사용자 등을 대상으로 한 선호빈도 조사, 외국 사례조사 등으로 기본공간정보 구성항목을 제안하고 있다. 그러나 이와 같은 방법은 기본공간정보 항목 선정결과에 대한 객관적인 검증이 미흡하다. 본 연구는 요인분석을 이용한 통계적 검증을 통해 다양한 분야에서 공통으로 공유되는 실체로 공간정보(콘텐트)가 무엇인지를 분석한다. 이를 위해 우리나라에서 가장 많이 사용되는 국가기본도의 중분류 레이어 104개와 그 외에 다양한 분야에서 많이 사용하는 지적, 영상 등을 포함해 총 109개 레이어의 활용행태를 조사한다. 조사내용은 기본공간정보 활용행태의 특성인 배경자료, 기준자료, 기초자료로서 각 레이어가 사용되는 정도이다. 그리고 이외 다른 목적으로 사용빈도가 높은 기타의 경우를 조사한다. 요인분석 결과 각 활용행태에 따라 5-7개 요인집단들이 도출되었다. 각 활용행태의 요인집단에 대한 분산분석 결과 집단의 평균값 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 각 활용행태에서 평균값이 높은 요인집단의 레이어 항목들은 거의 동일하다고 할 만큼 유사하다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 교통(도로, 철도), 건물, 수계, 고도, 행정구역, 영상, 측량기준, 지적 등 8개의 주제를 중심으로 기본공간정보 구성체계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 기본공간정보를 구성하는 주제정의는 공간정보 공유체계를 구축하는 시작의 단추로 의미가 있다. 제안된 기본공간정보가 다양한 분야에서 공유되기 위해서 실제 표준 형태로 구축되고 유통되는 체계를 갖추어야 하며, 이와 관련된 연구들이 이루어져야 한다.
더보기Several countries have built National Spatial Data Infrastructure (NSDI) for information sharing among various fields. One of the important factors of NSDI is framework data, which is the most commonly used geospatial data across various fields. Previous studies on the framework data suggest components based on frequency survey and case study. However, such research methods do not have objectivity in setting the components of the framework data. This research uses factor analysis with 104 medium-level layers from the most widely used National Base Map and 5 layers from the other sources including cadastre and aerial image. Each layer is scaled with usage level as four different patterns of 1) background data, 2) reference data, 3) base data, and 4) other data, respectively. The analysis results show that the layers are grouped into 5 to 7 factors according to the patterns. ANOVA reveals that the mean differences between the factors with high values and the other factors with low values under each pattern are statistically significant. Such high value factors under each pattern consist of similar layers, close to identical, with those under the other categories. This research proposes framework data system, including transportation, building, hydrography, elevation, administrative district, digital orthoimagery, geodetic control, and cadastral based on the analysis results. Proposed framework in this research will be a basis of establishing spatial data sharing system. For sharing proposed framework data in various fields, these data must be established and distributed as actual standard and also related future researches should be performed.
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