지리공간 데이터 분석의 핵심! 벡터 데이터 유형 완벽 가이드

지리공간 데이터 분석(GIS)에 관심이 있는 분들이라면 한 번쯤 들어봤을 벡터(Vector) 데이터. 벡터 데이터는 공간 정보 시스템에서 현실 세계를 디지털로 재현하는 핵심 데이터 형식 중 하나입니다. 오늘은 벡터 데이터가 무엇인지, 어떤 유형이 있는지, 실제로 어디에 활용되는지 상세히 알아보겠습니다.

 

 

 

 

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🧭 벡터 데이터란?

 

벡터(Vector) 데이터는 위치를 좌표(X, Y) 또는 위도/경도로 표현하고, 이를 기반으로 점(Point), 선(Line), 면(Polygon)과 같은 기하학적 형태로 현실 세계의 사물이나 지형을 디지털화한 데이터입니다.

예를 들어, 내비게이션에서 도로를 선으로, 건물을 면으로 표현하는 것이 대표적인 벡터 데이터의 활용입니다.

 

 

 

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🧩 벡터 데이터의 3가지 기본 유형

 

 

1. 📍 점(Point)

• 정의: 단일 좌표로 표현되는 위치 정보.
• 예시: 매장 위치, GPS 좌표, 정류장, CCTV, 자동판매기 등.
• 특징: 면적이나 길이 없이 위치만 표현. 다양한 공간 객체의 중심 위치를 나타냄.

 

2. 🛣️ 선(Line 또는 Polyline)

• 정의: 두 개 이상의 점을 직선으로 연결한 경로.
• 예시: 도로, 철도, 지하철 노선, 강줄기, 배관 등.
• 특징: 길이는 있으나 너비는 없음. 방향성을 가질 수 있어 교통망 표현에 적합.

 

3. 🏙️ 면(Polygon)

• 정의: 닫힌 선(LineString)으로 둘러싸인 다각형 형태.
• 예시: 도시 경계, 공원, 호수, 행정구역, 건물 외곽 등.
• 특징: 면적, 경계, 포함 관계 등을 표현할 수 있어 공간 분석에 강력하게 활용됨.

 

 

 

 

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🔁 고급 지오메트리: Multi-Geometry

 

현실 세계는 단일 형상으로 설명되지 않는 경우도 많습니다.
이럴 땐 여러 개의 동일한 지오메트리를 묶은 다음과 같은 형태를 사용합니다:

 

• MultiPoint: 여러 개의 점
• MultiLineString: 여러 선의 집합
• MultiPolygon: 여러 면의 조합 (예: 섬으로 이루어진 군도)

 

 

 

 

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🧾 속성 데이터와의 결합

 

벡터 데이터의 큰 장점 중 하나는 속성 정보와 함께 사용된다는 점입니다.
예를 들어, 건물 객체에는 "건물명", "건축연도", "용도", "층수" 등의 정보가 함께 포함될 수 있습니다.

이처럼 벡터 데이터는 단순히 위치와 형상만 표현하는 것이 아니라, 다양한 속성 정보를 연계해 데이터 분석의 폭을 넓혀줍니다.

 

 

 

 

 

 

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✅ 벡터 데이터의 장점 요약

 

항목 장점

 

정밀성	현실 세계 객체를 정확한 좌표로 표현 가능
속성 결합	공간 + 비공간 데이터를 함께 저장 가능
용량 효율	래스터보다 파일 크기가 작고 가볍다
고급 분석	거리 계산, 포함 여부, 교차 분석 등 정교한 공간 연산 지원

 

 

 

 

 

 

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🧭 벡터 데이터의 활용 사례

 

• 내비게이션 시스템: 도로, 신호등, 회전 교차로 등을 선 또는 점으로 표현
• 스마트시티: 도시 시설물 관리, 전력망, 상하수도망
• 물류 시스템: 배달 경로 최적화, 배송지 클러스터링
• 환경 분석: 하천, 습지, 산림 등 자연 지형 모니터링
• 도시 계획: 개발구역 지정, 인프라 설계, 교통량 분석

 

 

 

 

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🔄 래스터(Raster) 데이터와의 차이점?

 

구분 벡터 데이터 래스터 데이터

 

구조	점, 선, 면 (좌표 기반)	격자(픽셀) 기반
예시	도로망, 행정구역	위성 사진, 기후 데이터
장점	정밀도, 속성 분석	이미지 분석, 연속 데이터 표현
단점	연속적 변화 표현이 어려움	데이터 용량 큼, 정밀도 낮음

 

 

 

 

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🧰 벡터 데이터를 다루는 대표 도구

 

• PostGIS: PostgreSQL 기반의 공간 데이터베이스 확장 모듈
• QGIS: 오픈소스 GIS 데스크탑 프로그램
• GeoJSON, Shapefile: 파일 기반의 벡터 데이터 포맷
• MySQL 8.0+: ST_GeomFromText(), ST_Distance(), ST_Within() 등 공간 함수 지원

 

 

MySQL에서 두 지점 간 거리 계산하는 방법: ST_DISTANCE_SPHERE 완전 정복

 

 

 

 

 

 

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지리정보시스템(GIS)이나 위치 기반 서비스(LBS)를 설계하고자 한다면, 벡터 데이터의 구조와 유형을 이해하는 것은 필수입니다. 점, 선, 면의 개념만 잘 익혀도 복잡한 공간 데이터를 쉽게 구조화하고 분석할 수 있습니다.

실제 활용 예제를 직접 따라 해보며 익히면 금방 익숙해질 수 있어요. PostGIS나 QGIS 같은 오픈소스 도구로 손쉽게 시작해보는 것도 좋은 방법입니다.