두 공간 데이터 간의 거리를 계산이 필요한 상황이라고 가정하자. 두 개의 공간 데이터가 Point인 경우에는 삼각 함수를 이용하면 비교적 쉽게 거리를 계산할 수 있을 것이다. 만약, 두 개의 공간 데이터가 다각형인 Polygon인 경우에는 어떻게 계산을 할 수 있을까?

우선 두 Polygon간 가장 가까운 부분을 찾아야 하는데, 가까운 부분은 우리가 상수 값으로 입력한 Polygon 내의 수많은 Point 좌표 값 뿐만 아니라 Point를 연결하는 Line이 될 수도 있으며, 각 Polygon이 위치하는 방향에 따라서 가까운 지점이 달라지기 때문에 거리 계산을 구현하는 로직은 복잡해질 수 밖에 없다.

이러한 구현의 복잡성을 해결하고자 공간 데이터의 연산을 지원해주는 공간 함수가 존재한다.

공간 관계 함수

공간 함수는 크게 공간 관계 함수와 공간 분석 함수로 구분할 수 있다.

공간 관계 함수는 공간 객체들의 기하학적 공간 관계를 Boolean 형식으로 결과를 반환해주며, Equals, Disjoint, Touches, Within, Intersects, Contains 등의 함수가 존재한다. [그림1]은 공간 관계 함수의 예를 보여주고 있다.

• [그림1] 공간 관계 함수의 예
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공간 관계 함수의 사용 예제와 연산 결과는 아래 [표 1]과 같다

• [표 1] 공간 관계 함수의 사용 예제와 연산 결과
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공간 분석 함수

공간 분석 함수는 공간 객체의 길이, 크기 등의 속성을 구하거나, 공간 연산의 결과를 집합 연산 결과로 반환해주는데, Distance, Intersection, Union, Difference 등의 함수가 이에 해당한다. 각 공간 분석 함수의 사용 예제와 연산 결과는 아래 [표 2]과 같다.

• [표 2] 공간 분석 함수의 사용 예제와 연산 결과
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공간 데이터 조회

공간 데이터와 함수를 지원해주는 DBMS 환경에서 위치 기반의 업체 정보 검색 프로그램을 개발하기 위해서는 아래 [그림 2]과 같이 데이터 모델을 설계 할 수 있다.

• [그림2] 데이터 모델 설계
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건물목록 엔티티에는 Polygon 타입의 건물_Polygon 속성을 추가하여 각 건물의 좌표 정보를 저장하며, 행정구역 엔티티에도 Polygon 타입의 구역_Polygon 속성을 추가하여 각 행정구역의 좌표 정보를 저장하도록 설계하였다.

[리스트 1]은 MySQL에서 공간 함수를 사용하여 현재 위치에서 가까이 위치하고 있는 주유소를 검색하는 SQL문을 나타낸다.

• [리스트 1] 지리적으로 가까운 주유소 목록을 검색하는 SQL

• SELECT COM.업체ID
       , COM.업체명
       , ST_DISTANCE(REG.구역_Polygon, POINT(@CUR_X, @CUR_Y) ) DIST
    FROM 업체정보 COM
       , 건물목록 BLD
       , 행정구역 REG
   WHERE COM.건물ID = BLD.건물ID
     AND COM.업체구분 = '주유소'
     AND WITHIN(BLD.건물_Polygon, REG.구역_Polygon) = TRUE
     AND CONTAINS(REG.구역_Polygon, POINT(@CUR_X, @CUR_Y)) = TRUE
   ORDER BY DIST;
  

위 SQL은 사용자의 위치 좌표를 POINT 데이터 형식으로 입력 받아 현재 위치하고 있는 행정 구역을 CONTAINS 함수를 사용하여 확인하고, 행정 구역에 속하는 건물 들의 정보를 WITHIN 함수를 사용하여 추출한 뒤 건물 내 입점한 업체가 주유소인 레코드만 최종 추출하게 된다.

그리고 DISTANCE 함수를 사용해 추출된 주유소 건물의 좌표와 사용자의 위치간의 거리를 구한 뒤 가장 거리가 짧은 순서대로 정렬하여 사용자에게 결과를 반환하게 된다.

위와 같이 공간 데이터 타입과 공간 함수를 활용하여 지리 정보 시스템 및 위치 기반 시스템을 구축하게 된다면 데이터 모델은 단순해지고, 복잡한 계산 로직 없이 단순한 SQL만으로도 원하는 결과를 쉽게 추출할 수 있을 것이다.