벡터 데이터의 위상구조와 관련된 용어가 아닌 것은?
- ①Adjacency
- ②Thinning
- ③Connectivity
- ④Containment
선지를 골라 바로 채점해 보세요.
정답 ② — 얇게 하기는(Thinning) 벡터 데이터의 위상구조를 직접적으로 나타내는 개념이 아니라, 주로 이미지 처리나 선형 객체 단순화에 사용되는 기법이다. 인접성, 연결성, 포함 관계는 벡터 데이터의 위상적 관계를 정의하는 핵심 요소이다.
선지별 오답 이유
- ① 인접성은 두 개 이상의 다각형 객체가 공통 경계를 공유하는 위상적 관계를 의미하며, 이는 벡터 데이터의 공간적 관계를 정의하는 중요한 요소이다.
- ② 얇게 하기는 이미지 처리나 지도의 선을 세밀하게 표현하기 위해 두꺼운 선을 얇게 만드는 기법으로, 벡터 데이터의 객체 간 공간 관계를 직접적으로 설명하는 위상 구조와는 거리가 있다.
- ③ 연결성은 선형 객체들이 교차점(노드)에서 어떻게 연결되어 있는지를 나타내는 위상적 관계이며, 도로망이나 수계망 분석 등에서 중요한 역할을 한다.
- ④ 포함 관계는 한 공간 객체가 다른 객체 내부에 완전히 위치하는 위상적 관계를 의미하며, 예를 들어 한 필지가 특정 행정구역 안에 속하는 경우에 적용된다.
관련 개념
벡터 데이터의 위상 구조는 점, 선, 면 객체 간의 공간적 관계를 논리적으로 정의한다. 이는 데이터의 일관성을 유지하고 복잡한 공간 분석을 가능하게 하는 핵심 개념이다. 주요 위상 관계로는 인접성(Adjacency), 연결성(Connectivity), 포함 관계(Containment) 등이 있다.
출처: 인사혁신처 공개 기출(공공데이터포털, 이용허락 제한 없음) · AI 해설 · 자동 검증 통과