게시일: 2023년 11월 20일
기고자: Alexandra Jonker
지리 정보 시스템(GIS)은 지리 공간 데이터, 즉 지구를 공간적으로 참조하는 데이터를 연결하여 시각화를 생성하는 컴퓨터 시스템입니다. 시각화 생성 외에도 GIS는 지리 공간 데이터를 캡처, 저장, 분석 및 관리할 수 있습니다.
사용자는 GIS를 사용하여 대화형 쿼리를 만들고 공간 정보를 분석하며 데이터를 편집하고 지도를 통합하며 이러한 작업의 결과를 표시할 수 있습니다. GIS는 지리 정보 과학의 일부로, 하드웨어 및 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 지리 공간 데이터 및 이 모든 것들이 함께 작동하는 방식과 같은 GIS의 모든 측면과 관련하여 가장 중요한 분야입니다.
GIS는 종종 이질적인 데이터 세트를 연결하고 오버레이하여 사람, 기업, 정부가 세상을 더 잘 이해할 수 있도록 도와주며, 이전에는 미처 파악하지 못했던 패턴과 관계를 식별합니다.조직은 GIS 매핑 및 분석을 통해 자원 관리, 자산 관리, 환경 영향 평가, 마케팅, 공급망 관리 및 기타 여러 활동의 의사 결정과 최적화를 개선할 수 있습니다.
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기후 변화, 자연재해 등과 같이, 오늘날 가장 시급한 과제 중 다수는 GIS 도구와 위치 기반 정보를 활용하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어 GIS를 사용하면 시설 관리자는 자연재해 발생 시 시설 자산이 받게 되는 영향을 쉽게 평가할 수 있습니다. 또는 GIS 지도는 수역 및 습지와 관련 오염 현장의 정확한 지리적 위치를 파악하여 위험에 처한 상수원을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
GIS 기술의 실제 사용은 다음과 같은 기관에서 이루어집니다.
- 미국해양대기관리처(NOAA)는 GIS를 사용하여 기름 유출 확산을 매핑하고 해수면 변동을 더 잘 이해하며 허리케인 경로를 그립니다.
- 질병통제예방센터(CDC)는 GIS 기술을 사용하여 지역이 질병에 미치는 영향을 분석하는 등 공중 보건 문제를 해결합니다.
- 국제우주정거장(ISS)에 탑재된 NASA와 메릴랜드 대학의 글로벌 생태계 역학 조사(GEDI) 우주용 LiDAR 기기는 지구의 숲과 지형을 더 잘 이해하려는 노력을 돕고 있습니다.
이러한 사용 사례는 GIS의 기능과 관련하여 빙산의 일각일 뿐입니다. 지리 공간 분석, GIS 프로젝트, 계속 개발 중인 GIS 도구는 전 세계 사람, 기업, 정부 기관이 날씨 예측부터 도시 계획에 이르기까지 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
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공간 분석의 첫 사례는 1854년 영국의 의사 John Snow가 런던의 콜레라 발생 지역과 기타 지리 데이터를 매핑한 것입니다. 그는 수로를 따라 콜레라가 발생한다는 사실을 발견했습니다.1
그러나 GIS 분야가 본격적으로 발전한 것은 1960년대 컴퓨터와 전산 지리학이 등장한 이후였습니다. 이 시기에 또한 GIS 소프트웨어 개발 분야의 업계의 리더인 Esri가 설립되었습니다. Esri는 계속해서 ArcGIS와 같이 오늘날 사용되는 많은 GIS 방법과 기술을 개발했습니다.
1970년대에는 더 빠르고 저렴한 고급 컴퓨터가 등장하면서 GIS 소프트웨어의 상용화가 가능해졌습니다. 이는 위성 및 원격 감지 기술의 부상과 함께 정부, 기업 및 교육 기관이 GIS를 채택하도록 했습니다.
오늘날 GIS는 어디에나 존재합니다. 미국지질조사국(USGS) 및 기타 기관의 오픈 소스 GIS 데이터, GIS 애플리케이션(예: QGIS) 및 해당 튜토리얼에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 정부 및 교육 기관 외에서는 GIS는 패키지를 추적하고 여행 경로를 안내하며 차량 공유를 요청하는 데 사용됩니다.
지리 공간 데이터는 지구 표면 위나 근처에 있는 물체, 사건 또는 기타 지리적 특징을 설명합니다. 지리 공간 데이터는 위치 데이터(좌표 등) 및 속성 데이터(물체, 사건 또는 기타 지리적 특징의 특성)를 시간 데이터(위치 및 속성이 존재하는 시간 또는 수명)와 결합합니다.
지리 공간 데이터에는 인구 조사 및 인구 통계 데이터, 위성 이미지(원격 감지 데이터 포함), 부동산 데이터, 날씨 데이터, 휴대폰 데이터, 그림 이미지, 소셜 미디어 데이터와 같은 다양한 출처의 대규모 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
GIS 앱은 지도 제작 파일, 스프레드시트, 이미지 등 다양한 데이터 형식을 수집할 수 있습니다. 그런 다음 GIS 도구는 이 데이터의 모든 조합을 오버레이하여 시각화 및 디지털 지도를 생성합니다. 이러한 지리 공간 데이터 레이어는 종이 지도와 기존 지도 제작 능력을 훨씬 뛰어넘는 통찰력을 제공합니다.
조직은 지리 공간 데이터를 기존 비즈니스 데이터와 함께 검색, 공유, 분석 및 사용할 수 있을 때 가장 유용하다는 것을 알 수 있습니다. 지리 공간 데이터를 적절히 활용하면 조직에 다가오는 변화에 대한 사전 경고를 제공하고 분석 솔루션에 대한 이해도를 높이며 전반적인 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 이는 미래의 업무 환경을 구축하는 데 있어 핵심적인 요소입니다.
GIS는 래스터(raster) 데이터와 벡터(vector) 데이터라는 두 가지 주요 지리 공간 데이터 파일 형식을 사용합니다.
래스터 데이터는 고도, 온도, 심지어 토지 이용과 같은 각 셀과 관련된 공간 정보가 포함된 그리드 또는 픽셀 셀로 구성됩니다. 래스터 데이터는 사진 및 위성 이미지와 같은 복잡한 고해상도 이미지를 만드는 데 사용됩니다. 예를 들어, 도시의 날씨 정보가 포함된 데이터 매트릭스로 표현된 위성 이미지를 사용 레이더를 통해 비가 내리는지 확인할 수 있습니다.
벡터 데이터는 x 및 y 좌표를 통해 지리 공간 요소를 표현한 것입니다. 벡터 데이터의 가장 기본적인 형태는 점입니다. 두 개 이상의 점은 선을 형성하고, 세 개 이상의 선은 다각형을 형성합니다. 예를 들어, 벡터 데이터를 사용하는 일반적인 웹 지도이자 시각적 표현인 Google Maps는 점으로 도시의 위치를, 선으로 도로를, 다각형으로 건물이나 경계를 정의합니다.
원격 탐사는 지리 공간 데이터를 수집하고 상공에서 지구 표면을 측정합니다. 이 프로세스는 위성, 풍선, 드론 및 비행기의 원격 센서를 사용해 반사되거나 방출된 에너지를 감지하고 기록합니다. 이렇게 원격으로 감지된 정보는 GIS 프로그램과 통합되어 사용자가 전 지구적인 관점에서 데이터에 기반하여 지구와 관련된 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
원격 감지에는 능동형 감지와 수동형 감지의 두 가지 유형이 있습니다.
능동형 원격 감지는 자체 에너지나 광원을 방출한 다음 반사된 방사선을 감지하는 센서를 사용합니다. 이에 대한 예로는 레이저 빔을 사용하여 거리와 움직임을 실시간으로 측정하는 LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)가 있습니다.
LiDAR는 지형 지도뿐만 아니라 거리에서 자율 주행차를 안내하는 정밀한 3D 모델을 만드는 데 사용됩니다. 능동형 원격 감지는 용암류, 산사태, 홍수와 같은 자연재해를 분석하는 데에도 사용됩니다.
수동형 원격 감지는 자체 에너지를 방출하지 않습니다. 오히려 자연적으로 방출되고 반사되는 방사선, 즉 태양으로부터 수집합니다. 수동형 원격 센서의 일반적인 예로는 복사계(전자기 방사선 측정)와 가속도계(가속도 측정)가 있습니다.
원격 감지 데이터의 양은 주로 위성의 증가와 감지 기술의 발전으로 인해 최근 몇 년간 크게 증가했습니다. 이로 인해 원격 감지 데이터 관리도 점점 더 어려워졌습니다. 증가하는 원격 감지 데이터의 양을 분석하는 데 도움이 되는 AI 파운데이션 모델이 도입되어 조직과 정부 기관이 더 쉽게 분석을 수행하고 구체적인 질문에 답할 수 있게 되었습니다.
지리 공간 분석은 지리 공간 데이터를 사용하여 패턴을 식별하고 예측합니다. 조직은 GIS 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 공간 관계, 즉 서로 다른 지리 공간 요소가 서로 어떻게 연관되어 있는지 표시하는 시각화를 생성함으로써 지리 공간 분석을 활용할 수 있습니다. 이러한 시각화에는 지도, 그래프, 통계 및 통계 지도가 포함될 수 있습니다.
GIS 기술과 GIS 분석이 없으면 대규모 지리 공간 데이터 세트와 그 안에 깃든 통찰력은 그 복잡성으로 인해 쉽게 간과됩니다. 앞서 언급한 GIS 시각화는 이 데이터를 인식 가능한 패턴과 함께 이해하기 쉬운 형식으로 표시합니다.
지리 공간 분석의 이해하기 쉬운 추가 컨텍스트는 비즈니스에 새로운 관점을 제공하고 더 많은 정보에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 유틸리티 회사는 지리 공간 분석을 통해 수십만 킬로미터에 이르는 송전선의 성능을 분석하여 기상 이변으로 인한 서비스 중단을 예측하고 가장 위험한 지역을 파악하며 유지 보수 일정을 최적화할 수 있습니다.
지리 공간 분석은 변화하는 상황의 상태와 에너지를 효과적으로 전달합니다. 조직이 시나리오를 중심으로 더 많은 공간 데이터를 수집할수록 미묘한 차이를 발견하게 되고 더 나은 의사 결정을 내리는 것이 훨씬 쉬워집니다.
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각주
1 국제 역학 학술지(International Journal of Epidemiology) (ibm.com 외부 링크), 42권 6호, 2013년 12월.