래스터(Raster)는 벡터(Vector)와 함께 지리정보과학의 주된 축을 이루는 공간자료 구조이자 시각화 방법임에도 불구하고 국내 학계에서는 이에 대한 연구가 제한적이다. 특히, 두 도엽의 래스터 지도를 정량적으로 비교 분석하는 것은 래스터 분석에 있어 기초가 되며, 래스터 자료 활용 및 분석에 근거한 연구의 타당성과 신뢰도에 영향을 미치므로 래스터 간 비교 결과는 정확성과 객관성 담보가 필수적이다. 전통적으로는 두 래스터가 얼마나 일치 또는 불일치하는지를 평가하기 위해 카파계수 (Kappa Coefficient)가 널리 사용되고 있다. 동시에 카파계수는 비현실적인 가정과 단일 지표만 제시한다는 한계를 지적받고 있기도 하다. 본 연구에서는 지리정보과학과 원격탐사 분야에서 카파계수의 대안으로 제시되어 온 ‘불일치 요소 분해’ 방법론을 고찰하고, 이를 가상 래스터 자료에 적용해 카파계수와의 차별성 및 유용성을 비교･평가하였다. 즉, 동일한 자료에 각각의 방법론을 적용하여 그들의 차이를 해석하고 논의하였다. 그 결과, 카파계수는 단일 수치로 ‘상당한 일치’라는 모호한 결과를 도출하는데 반해, 불일치 요소 분해 방법론은 두 래스터 불일치의 주된 원인이 전체 픽셀 개수의 불일치(‘양적 불일치’)인지, 아니면 픽셀의 공간적 배치에 의한 불일치(‘위치적 불일치’)인지를 양분해 평가하는 정교함을 보여주었다. 더 나아가, 위치적 불일치는 ‘교환’와 ‘이동’ 등으로 더욱 세분할 수 있는바 보다 체계적으로 위치적 불일치의 패턴을 정량화할 수 있어 카파계수보다 더 투명하고 정확한 결과를 도출함을 확인할 수 있었다.