초록
최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Recently spatial modeling that combined GIS and Cellular Automata(CA) which are based on dynamic process modeling has been discussed and investigated. However, CA-based spatial modeling in previous research only provides the general modeling framework and environment, but lacks of providing simulation or transition rules for modeling. This study aims to propose a methodology for extracting spatial relation rules using GIS and Knowledge Discovery in Database(KDD) methods. This new methodology has great potentials to improve CA-based spatial modeling and is expected to be applied into several examples including urban growth simulation modeling.
