1. 시공간 자료
지리적 현상은 기하학적, 주제적, 위상적 특성 외에도 시간에 따라 변화한다는 특성을 보인다. 이를 시간적 특성(temporal characteristic)이라 한다. 이러한 시간적 변화를 주로 다루는 지리정보시스템 응용도 존재하는데 이러한 연구를 변화탐지(change detection)라 한다. 현재의 지리정보시스템은 변화탐지를 잘 지원하지 않는다. 대부분의 경우 자료 준비 및 처리에 있어 많은 수작업을 요구한다. 변화탐지 연구에는 변화가 어떻게 일어나는지에 대한 지식 및 가정을 포함한 변화 모델(model of change)의 정의가 필요하다.
시공간 자료구조는 시간에 따라 변화하는 지리적 현상을 표현하는 방법으로서 여러 가지 모델이 제시되어 있다. 2차원 또는 3차원 공간에서 시간이라는 새로운 차원은 본질적으로 연속적이므로 컴퓨터에 표현하기 위해서는 시간 자원을 이산화(discretize)해야 할 필요가 있다. 시간 차원은 다음과 같은 성질을 갖고 있다.
2. 시간차원의 성질
시간은 이산적이라 할 수도 있고 연속적이라 할 수도 있다. 이산적 시간이라는 관점에서 보면 시간은 초, 분, 시, 일, 월, 년과 같은 분리된 요소로 구성된다. 연속적 시간이라는 관점에서 보면 어떠한 두 시각 사이에는 다른 시각이 언제나 존재한다. 시간을 시간내의 한 점인 사건으로 구조화할 수도 있고, 시간 간격인 기간으로 구조화할수도 있다. 어떤 기간을 시작 사건과 끝 사건의 간격이라고 정의하면 사건과 상태 사이에는 '전', '겹침', '후'등의 시간적 상호관계가 나타나게 된다.
유효 사건이란 사건이 발생한 시간을 말한다. 트랜잭션 시간이란 사건이 데이터베이스 또는 지리정보시스템에 기록된 시간이다. 일반적으로 사건이 발생한지 한참의 시간이 지나야 데이터베이스 또는 지리정보시스템에 기록된다. 컴퓨터 시스템에는 대부분 연속적으로 계속되는 자연적 및 인공적 프로세스의 어느 한 순간을 대표하는 순간적인 상태만 기록할 수 있다. 순간적인 상태를 아무리 많은 수를 기록해도 프로세스의 일부만 저장 가능하다.
시간은 과거에서 현재로 또 미래로 이어진다는 점에서 선형적 성질을 갖는다. 시간 분석의 종류에 따라 하나의 시점에서부터 여러 개의 시나리오가 가능한 분기적 시간이나 계절이나 일주일과 같이 반복되는 주기적 시간이 의미가 있을 수도 있다.
크로논(chronon)은 지리정보시스템 또는 데이터베이스에서 지원하는 더 이상 분해할 수 없는 최소 단위의 시간 단위이다. 어떤 객체의 생명주기는 크로논의 배수로 표현할 수 있다. 입도(granularity)는 지리정보시스템 또는 데이터베이스에서 시간의 정밀도를 말한다. 입도는 응용에 따라 달라질 수 있다.
시간은 절대적인 값 또는 상대적인 값으로 나타낼 수 있다. 절대적 시간이란 어떤 기준시간으로부터 사건이 발생한 시각의 한 점을 의미한다. 상대적 시간이란 어떤 시간에 대해 상대적인 시간이다.
3. 시공간 자료 모델
시공간 데이터 모델에서는 시간에 따라 공간적, 주제적 속성이 변화한다. 공간 영역 고정 방식은 공간상에 주어진 위치에 대하여 시간에 따라 속성이 어떻게 달라지는지 알아보는 방식이다. 이와 반대되는 속성 영역 고정 방식은 주어진 속성이 어떻게 시간에 따라 공간적으로 변하였는지를 알아보는 방식이다. 공간 및 시간 영역 변화 방식은 필드나 객체가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 파악하는 방식이다. 이러한 개념을 객체운동이라고 하며 교통통제, 이동통신 등 두 가지 부문에서 활발하게 연구되고 있다. 이외에도 야생동물의 추적, 박테리아성 질병 감시, 날씨예측과 같은 많은 분야의 응용이 가능한데, 이러한 응용은 객체의 동일성을 기초로 한다.
4. 스냅 모델
스냅 모델은 같은 주제의 여러 레이어에 시간을 기록하는 방식이다. 고려하고자 하는 모든 시각에 새로운 레이어로 저장하고 시간을 속성으로 저장한다. 여기서 레이어간의 다른 상태를 만든 사건에 대해서는 어떠한 정보도 기록하지 않는다. 해당 모델은 선형적이고, 절대적이고, 이산적인 시간에 기반을 두고 있다. 해당 모델은 유효 시간만 지원하고 입도는 가변적이다. 공간적 영역은 고정되고 속성 영역은 변화한다.
현재 사용되는 대부분의 지리정보시스템이 시간 자료를 지원하지 않기 때문에 스냅 모델이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 지리정보시스템의 사용자가 스스로 시간에 따른 레이어를 구성해야 하고 시스템 그 자체는 전혀 인식하지 못한다. 즉, 변화탐지와 같은 분석을 수행하려면 사용자 스스로 프로그램을 작성해야 할 필요가 있다.
5. 시공간 입방체 모델
시공간 입방체 모델은 스냅 모델과 유사하게 연구영역에 대한 2차원 공간(x,y)을 기반으로 하고 대상을 시간축(t)으로 기록함으로써 3차원 입방체를 만드는 방식이다. 시공간 입방체는 2차원 공간에서 제3의 영역인 시간 영역으로 일어나는 프로세스를 표현하는 방법이다. 어떠한 객체를 시간에 따라 추적하면 시공간 입방체에서 벌레와 같은 궤적을 이루게 된다. 이 모델은 절대적, 연속적, 선형적, 분기, 순환 시간을 지원할 수 잇고 유효한 시간만을 다룰 수 있다. 속성의 영역은 고정되고 공간적 영역은 변화한다. 시공간 입방체 모델은 스냅간의 간격이 무한히 작은 이상적인 형태의 스냅 모델이라 할 수 있다.
6. 시공간 복합 모델
시공간 복합 모델도 어떠한 시작 시간에서의 2차원 상황에서 출발한다. 대상물에 변화가 발생하면 처음으로 레이어에 투영하여 기존의 대상과 중첩연산을 수행함으로써 기록한다. 시간이 경과할 수록 보다 많은 폴리곤이 저장된다. 시공간 복합모델은 선형, 이산적, 상대적 시간에 기반하고 있다. 유효시간 및 트랜잭션 시간을 지원한다. 속성 영역은 고정되고 공간 영역은 변화한다. 시공간 복합 모델은 변화의 양이 많지 않으며 변화가 불연속적으로 일어나는 지적관리시스템과 같은 경우에 유용하게 사용될 수 있다.
7. 사건기반 모델
사건기반 모델은 초기상태에서 출발하여 시간 축을 따라 사건을 기록한다. 변화가 발생할 때마가 새로운 항목이 추가된다. 이는 시간에 기반하는 모델로 공간적 속성영역 및 주제적 속성 영역은 부차적인 부분이다. 이 모델은 이산적, 선형적, 상대적 시간에 기반한다. 사건기반 모델은 어떠한 사건이 발생할 때마다 대상 영역에 대한 모든 시공간적 역사를 재구성하는 방식이다. 이와 같은 재구성을 수행하려면 많은 계산을 필요로 한다. 사건기반 모델은 저장공간을 적게 소요되지만 계산은 많이 필요로 하는 모델이다.