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인공위성을 이용한 원격탐사가 일반화되어 있는 선진국의 경우 인공위성의 관측자료를 이용한 여러 가지 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 국제적 경향은 결과적으로 원격탐사정보와 지리정보시스템 기술의 급격한 발전을 가져오게 되는 계기가 되었다. 이로 인해 환경조사 및 자원탐사, 홍수, 가뭄, 쓰레기 처리, 농업 식량예측, 사막화 해양오염 등 여러 가지 응용 분야에 유용하게 사용되고 있다. echelon 해석법(Myers et al., 1997, 栗原考次, 2001, Myers and Patil, 2002)은 이러한 원격탐사에 의해 얻은 각종 공간 데이터 해석을 위해 개발된 것으로, 공간데이터의 위상적 구조를 계통적이고 객관적으로 발견하기 위한 해석법이다. 본 연구에서는 한국의 시·도별 인구 데이터에 본 해석법을 적용해 본다.주요용어 : echelon analysis, spatial data, echelon dendrogram.1. 공간 데이터의 echelon 해석최근 원격탐사(remote sensing)에 사용되는 관측기(censor)의 성능이나 기술의 향상과 함께, 자연환경에 관한 다양한 데이터 관측이 쉬워졌다. 이 원격탐사에 의해 물체로부터 반사 또는 방사되는 전자파의 차이를 이용해서 지구상의 물체·물질의 상태를 조사할 수 있다. 이 때, 전자파란 사람이 볼 수 있는 빛(청, 녹, 적의 가시광), 자외선, 적외선 등을 총칭한 것이다. 반사특성은 물체에 따라 서로 달라서 식물, 물, 토양 등은 전혀 다른 패턴이 된다.따라서, 각 물체로부터 반사되는 전자파의 강약 데이터를 몇 개의 밴드(band, 波長帶)로 나눠서 측정함으로써 그 물체에 대한 식별(/분광특성)과 함께 다양한 정보를 얻을 수 있다. 원격탐사에서 반사율 데이터는 각 화소(pixel)를 요소로 하는 배열데이터이며, 이들 배열데이터는 각 밴드마다 얻어지는데, 공간적 위치구조를 지닌 다변량 데이터로 취급할 수 있다. 또한 각 밴드의 이러한 영상 자료는 동일 지역을 나타내는 독립적인 영상자료로서 저장이 된다. 이처럼 원격탐사데이터는 공간적 위치구조를 자료로서 제공하는데, 이와 같은 공간 데이터 구조를 해석하기 위해서는 데이터를 가시화한 데이터의 2차원, 3차원적 그래픽 표현이 유효하다. 지리정보시스템(GIS: geographic information systems)은 이와 같은 공간 데이터 해석에 있어서 강력한 도구로 사용되고 있다. 그렇지만 이러한 도구를 이용한 공간 데이터 구조의 객관적인 취급은 어려움을 수반하는 것이 일반적인 현상이다.


Echelon analysis(Myers et al., 1997) divides a spatial position to 1 variable data on the map divided on the rectangle based on the surface. And this finds the phase-structure of spatial data systematically and objectively. This analyzing method is applicable to various kinds of local data and remote sensing data constructed by 1 variable. In this study, we apply this method to the population data of each Korean cities and provinces.