공간정보 시스템 활용의 주요 패턴 2

 
공간정보 시스템 활용의 9가지 패턴

패턴 3 – 모빌리티

주요 사용자 프로파일: 현장 점검 직원, 데이터 수집원 등

환경, 유틸리티, 공중보건, 산림, 국방, 토지관리, 범죄예방, 교통,  도시 개발, 자원 개발, 유통 등등 많은 분야에서 지리정보 수집과 분석 프로세스을 필요로 합니다. 대부분의 고객은 지리적으로 넓은 공간에 퍼져있는 데이터를 수집해야 하기 때문에 GIS 플랫폼이 모빌리티를 지원하고 완벽하게 연동되는 것이 데이터 품질과 생산성을 확보하기 위해서 필수입니다.

현장에 나가는 직원은 지도 이외에도 생산성을 높이기 위하여 다음과 같은 기능들을 필요로 합니다.

  • 자원 검색 및 최단거리 찾기
  • 목적지 방향 확인
  • 공간 데이터 검색/수정/신규 수집 양식
  • 수집 데이터 오류/중복 실시간 검증
  • 통신 불가능 지역인 경우 오프라인 모드
  • 사진, 동영상 등 멀티미디어 자료 수집
  • 위험지역 알림 기능
  • 현장 직원의 위치 확인 및 기록

이 모든 기능을 새로 개발하고 플랫폼과 연동하려면 수개월이 걸릴 것입니다. Esri는 Survey123 for ArcGIS, Collector for ArcGIS, Explorer for ArcGIS, Navigator for ArcGIS 등의 필드앱을 이미 제공하고 있고, 프로세스에 필요한 지도만 만들면 바로 연동할 수 있으므로 단 몇시간 안에 프로세스를 완성하고 현장 투입이 가능합니다. 예를 들어 가장 기본적으로 방식은 다음과 같습니다.

  1. 데이터를 담을 수 있는 피쳐 레이어 생성 – ArcGIS Online 또는 Portal
  2. 여러 피쳐 레이어를 포함하는 웹맵 생성 및 구성 설정 – ArcGIS Online 또는 Portal
  3. 현장 앱에서 웹맵 추가 –  Collector for ArcGIS
  4. 현장 직원 교유 및 데이터 수집

위의 모든 구성 설정 작업은 몇시간 안에 가능하므로, 새로운 현장 데이터 수집이 필요할 때 단시간안에 현장 투입이 가능합니다.

단, 국내 공공기관은 국가정보원 등 보안당국의 보안 심사를 거쳐야 하므로 기존앱을 사용하실 수 없고 수집 데이터의 성격에 따라 다음과 같은 프로세스가 필요합니다.

  1. 모빌리티 시스템 아키텍쳐 구성
  2. 보안당국 심사 및 검증
  3. 가이드라인에 따라 아키텍쳐 업데이트
  4. RFP 확정 및 공시
  5. 업체 선정
  6. 발주
  7. ArcGIS API 및 SDK를 이용한 앱 신규 개발
  8. 보안당국 검증 심사 및 통과
  9. 앱 배포

패턴 4 – 모니터링

주요 사용자 프로파일: 프로젝트 매니저, 안전 담당자, 데이터 분석가

공간정보를 제공하는 기업의 자원이나 환경적 요소는 지속적으로 변화하기 때문에 실시간으로 계속 데이터를 모니터하고 업데이트해야 합니다. 그리고 위험한 현장에 투입된 직원의 안전을 지속적으로 모니터링하고 지원하는 것도 매우 중요합니다. 그리고 실시간 모니터링의 경우와 오랜 기간 축적된 데이터를 비교하고 변화 요소를 모니터링 하는 경우는 다른 툴과 프로세스가 필요할 것입니다.

모니터링 시스템은 다양한 데이터를 입력받아 분석이 가능해야 합니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터를 고려할 수 있습니다.

  • 인적 물적 자원의 상태
  • 인적 물적 자원의 위치
  • IoT 센서 데이터
  • 데이터 수정/수집 상태
  • 소셜 네트워크 데이터
  • 외부 데이터 – 날씨, 교통 등
  • GIS 시스템 자체 운영상태 모니터링

모니터링 시스템은 실시간성과 즉각적인 액션을 취할 수 있도록 실시간 분석과 경고 기능을 제공해야합니다.  ArcGIS는 GeoEvent Server를 통해 대용량 IoT 데이터를 필터 또는 연산하여 프로세싱한 후 ArcGIS Enterprise와 연동합니다. 그리고 위험지역 설정 등 특정 조건을 설정하여 해당 이벤트 발생시 직원에게 실시간으로 경고를 보낼 수 있습니다.

모니터링 시각화에 있어서는 Operations Dashboard for ArcGIS라고 하는 대시보드 앱을 제공하며 실시간으로 업데이트되는 맵과 차트를 손쉽게 구성설정하도록 기능을 지원하고 있습니다. 

장기간에 걸쳐 축적된 데이터를 모니터링 하는 경우는 ArcGIS Pro 환경에서 시공간 큐브(Space Time Cube)기능을 이용해서 시간의 흐름에 따른 변화를 한눈에 볼 수 있게 해줍니다.

다음 편에 계속-

공간정보 시스템 활용의 주요 패턴 1

 

수학문제를 풀 때 공식을 이용하듯이 소프트웨어 개발 방법론에서는 특정 형태의 문제에 대해 적용 가능한 소프트웨어 디자인 패턴이 잘 정립되어 있습니다. 패턴을 이용하는 가장 큰 이유는 솔루션을 재사용하기 위해서입니다. 문제를 잘 정의할 수 있다면 “바퀴의 재발명”과 같은 오류를 피할 수 있습니다.

마찬가지로 특정 비즈니스 니즈를 만족하기 위해 정보시스템을 설계할 때는 해당 도메인 분야에서 검증된 논리적인 디자인 패턴을 고려해서 설계하는 것이 효율성과 완성도에 더 기여할 수 있습니다.

Esri는 공간정보 산업의 리더로써 공공부터 영리기업까지 다양한 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 많은 고객 데이터에 기반하여, 공간정보 문제를 어떻게 정의하고 시스템을 어떻게 사용하는지 분석하여 주요 패턴을 다음과 정의하고 공유하였는데 살펴보도록 하겠습니다.

공간정보 시스템 활용의 9가지 패턴

패턴 1 – 맵핑과 시각화

주요 사용자 프로파일: GIS 컨텐츠 제작자, 지도 제작자, GIS 전문가

가장 기본적인 단계로써 위치 정보를 파악하고 지도에 상대적인 관계를 표현하는데 필요한 프로세스와 툴입니다. 모든 공간정보 데이터 세트에는 좌표 시스템(Coordinate System)이 있는데, 다양한 출처에서 수집한 데이터 세트를 서로 통합하기 위해서 필수적인 정보입니다. 일반적으로 좌표 프레임워크는 서로 다른 좌표 시스템을 가진 데이터 세트들을 통합할 수 있도록 기능을 제공합니다. 좌표 시스템 다르더라도 같은 지도에 투영을 하여 레이어를 중첩하고 분석이 가능하도록 지원하거나 좌표 시스템을 통일시키기 위해서 변환할 수 있도록 해줍니다.

ArcGIS는 즉각투영(on-the-fly projection)이란 기능을 제공하여, 지도에 데이터를 최초로 추가할 때 데이터의 좌표체계를 읽어 지도의 좌표체계가 통일되도록 자동으로 업데이트합니다.

이후 다른 좌표체계를 가진 데이터를 같은 지도에 추가하면 변환 경고 메시지를 보여주고, 지리정보를 기반으로 추천하는 좌표체계를 포함하여 변환할 수 있는 옵션을 제공합니다.

좌표 시스템에 대한 설명과 ArcGIS Desktop에서 데이터 변환을 하는 방법에 대해 한국에스리에서 설명한 자료를 여기에서 참고하세요.

지도에 여러 레이어로 겹쳐진 데이터는 이제 효과적인 시각화를 통해서 정보전달력을 높여야 합니다. 인간은 시각을 통해서 가장 많은 정보를 처리하기때문에 효과적인 색상과 심볼을 통해서 직관적으로 정보를 해석할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

빈도와 중요도, 방향성, 시계열 정보 이 모든 것을 시각적으로 표현할 수 있도록 ArcGIS는 다양한 옵션을 제공합니다. 또한 공간정보의 3차원적인 성격을 잘 나타내기 위해서는 3D 시각화 기능이 반드시 필요합니다. ArcGIS는 PC와 모바일에서 매우 성능이 뛰어난 3D 데이터 시각화를 제공하고 있으므로, 데이터만 있으면 즉각적인 시각화와 분석이 가능합니다. 

패턴 2 – 데이터 관리

주요 사용자 프로파일: GIS 전문가, 품질 관리자, 데이터베이스 담당자

두번째 패턴은 데이터의 수집 및 정리, 그리고 자원의 위치정보와 상세한 속성을 관리하는 업무 프로세스입니다. 데이터는 파일형태나 데이터베이스 형태로 저장이 되는데, 관리와 보안의 측면에서 데이터베이스로 관리하는 것이 선호됩니다.

공간정보 데이터는 위경도 같은 특수한 지리정보를 포함하고 있으며, 연결된 점과 선, 면 등 벡터 데이터와 이미지 형태의 래스터 데이터로 나뉩니다. 공간정보 시스템은 벡터 또는 래스터 형태의 공간 속성 값으로 거리, 면적, 연결성 등 다양한 관계성을 연산하는 특수한 함수를 지원해야 합니다.

공간정보를 최적화하여 저장하고 관리한다는 말은 즉 이런 공간정보가 각 데이터 세트의 특성에 맞게 최적화 되어 저장되어 있으며 즉각적으로 어디서든지 이용할 수 있어야 한다는 말입니다.

ArcGIS는 세가지 형태의 데이터 저장 모델을 제공하고 있습니다.

1. 관리형 데이터 스토어 (ArcGIS Data Store)

첫번째는 ArcGIS Enterprise의 핵심 콤포넌트로서  ArcGIS가 직접 관리하는 형태의 데이터 스토어입니다. 데이터베이스 전문가가 없더라도 ArcGIS 플랫폼을 구성한 이후 바로 지도와 피쳐 세트를 만들고 공유할 수 있는 이유가 이 데이터 스토어가 있기 때문입니다.

2. 지오데이터베이스 (Geodatabase)

두번째는 geodatabase라고 하는 오브젝트 관계형 정보 모델로써 데이터 일반 속성과, 공간정보, 좌표 체계 등을 효과적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 특수한 엔진(SDE, Spatial Database Engine)을 포함하고 있습니다. SDE는 Microsoft SQL Server, Oracle 등 전통적인 관계형 데이터베이스를 지원하고 있으며, 파일 데이터베이스, SAP HANA와 같은 인메모리 데이터베이스도 최근에 추가되었습니다 .

3. 외부 데이터베이스

마지막으로 ArcGIS는 Hadoop과 같은 외부의 데이터베이스에서 관리되는 데이터와의 연결을 지원합니다.

공간정보는 시간의 흐름 또는 환경의 변화에 따라 지속적으로 변할 가능성이 높기 때문에 데이터의 정확도 유지를 위해서는 플랫폼 툴의 지원뿐만 아니라 프로세스, 조직 문화, 구성원의 의지 모든 것이 중요합니다. 

ArcGIS는 Data Reviewer라는 툴을 제공하고 있는데, 소프트웨어를 개발할 때 소스코드를 테스트하기 위한 스크립트를 구현하는 것처럼 공간 데이터의 정확도를 측정하기 위한 여러 조건을 설정하여 데이터가 입력될 때 또는 주기적으로 데이터 건전성을 확인하고 수정할 수 있도록 도와줍니다.

Data Reviewer는 데이터의 존재 유무부터 피쳐들간의 관계성까지 다양한 조건을 검사할 수 있는 체커들을 제공하고 있습니다. 

다음 편에 계속-

교통사고 데이터 2분만에 시각화하기

 

정부는 공공데이터포털을 통해 공간정보가 포함된 많은 데이터를 공개하고 있습니다. 오늘은 그 중 교통사고 데이터를 CSV 포맷으로 다운로드하여 ArcGIS Online에 시각화해보았습니다.

교통사고 데이터 히트맵으로 시각화하기

CSV 데이터에는 사고 지역명과 위경도가 포함되어 있지만 데이터 전체를 파악하는데는 어려움이 있습니다. 이 때 예시와 같이 지도에 시각화를 하면 즉각적으로 어느 지역에서 많은 사고가 나는지 확인 할 수 있습니다.

데모로 시연한 주요 단계는 다음과 같습니다.

  1. 공공데이터포털에서 교통사고 데이터 CSV로 다운로드
  2. CSV 파일을 열어 위치 정보 등 데이터 확인
  3. 파일 인코딩을 UTF-8으로 변경
  4. ArcGIS Online 빈 지도에 파일 끌어 넣기
  5. 위치정보로 사용할 칼럼 매칭
  6. 분석에 이용할 속성 칼럼 선택
  7. 히트맵 옵션으로 시각화

다른 연도의 사고 데이터를 추가하거나 예를 들어 근처 응급병원의 위치를 레이어로 추가하면 보다 다양한 분석이 가능할 것입니다.

ArcGIS Online은 사내 인프라에 별도 ArcGIS 플랫폼 구축을 하지 않고도 맵콘텐츠를 생산 및 분석과 공유 등 업무 프로세스를 지원하는 Esri의 클라우드 솔루션입니다. 

더 많은 정보를 원하시면 언제든지 한국지비에스로 연락주시기 바랍니다.

정확한 공간정보 데이터 수집

 

데이터 과학 분야에서 가장 기본적인 룰은 GIGO 즉 Garbage In, Garbage Out입니다. 입력 데이터의 품질에 문제가 있으면 아무리 고차원적인 알고리즘을 돌려도 정확한 결과를 기대할 수 없기 때문입니다.

GIS 산업 또한 데이터 과학의 한 분야입니다. 대량의 공간정보 데이터를 수집하고 분석하고 시각화하여 사업적, 정책적 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 시스템과 프로세스 전반을 다루는데 있어, 데이터의 품질의 중요도가 전체 GIS 구현의 80% 이상이라고 해도 과언이 아닐 것입니다.

데이터의 품질을 평가하는 기준은 매우 방대합다만, 대표적인 기준은 다음과 같습니다.

  • 정확성: 데이터가 표현하는 실제 상황과 얼마나 일치하는가
  • 정밀성: 얼마나 세세하게 표현되는가
  • 완결성: 정보화를 위한 필요한 요소를 모두 갖추고 있는가
  • 일관성: 데이터 집합 간 일관성이 유지되는가
  • 유효성: 데이터가 아직 유효한가
  • 표준성: 산업 표준에 준하고 있는가
  • 적시성: 지금 의미가 있는 데이터인가
  • 적합성: 현 비즈니스 니즈에 적합한가 

공간정보 데이터의 품질을 보장하는 첫단계는 최초 수집시에 데이터를 정확하게 기록하는 것인데, 공간정보는 말 그대로 3차원의 물리적인 공간에 대한 정보이기 때문에, 정확성과 정밀성, 적시성 등을 확보하려면 사람이 공간을 이동하면서 실시간으로 수집 또는 검증 할 수 있는 모빌리티가  지원되면 생산성이 크게 향상됩니다. 

데이터 수집을 위한 모바일 앱 도입을 고려할 때 크게 두가지 측면을 고려해야 하는데 첫번째는 데이터 수집의 기능적인 측면, 그리고 두번째는 데이터 보안에 관한 측면입니다.

데이터 수집의 기능적인 부분을 보면 고정밀 GPS, 오류를 최소화 하는 프로세스 및 데이터 프리로딩, 생산성 향상을 위한 직관적인 사용법, 빠른 데이터 수집을 위한 스캐닝 또는 인공지능 기술 등등 여러 최신 기술을 이용하여 필요에 따라 네이티브 또는 하이브리드 모바일 앱으로 구현이 가능할 것이라 봅니다. 

데이터 보안의 경우는 수집되는 데이터의 성격에 따라 데이터 보안의 등급이 다를 수 있으므로 시스템 요구조건을 분석 후에 설계에서 개발, 운영에 이르기까지 적절한 보안 정책을 수립하는 것이 필요합니다.

  • 요구사항 분석시 보안 요구조건 분석
  • 보안을 고려한 시스템 설계
  • 사용자 인증 시스템 설계
  • 앱/웹 소스 코드 보안약점 검증 체계 수립
  • 디바이스 보안 체계 수립
  • 유무선 통신구간 보안 체계 수립
  • 신규 취약점 발견에 따른 대응 방안 수립

특히 공공기관의 경우 한국인터넷진흥원이 검증하는 모바일 전자정부서비스 앱 소스코드 검증 통과가 반드시 필요하고, 데이터의 보안 민감도에 따라  국가정보원의 보안적합성 검사가 요구됩니다. 시행착오를 줄이기 위해서 기관은 요구조건이 정리되면 사전에 보안당국의 검토를 받고 가이드라인에 따라 RFP를 확정하고 진행하는 것이 적절할 것입니다.

쉽게 ArcGIS Enterprise 설치하기

 

ArcGIS Enterprise는 조직 내 공간정보 데이터를 수집하고 검수하고 시각화하고 분석하여 조직 내외에 공유하는 일련의 프로세스를 지원하는 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 여러가지 소프트웨어 콤포넌트들로 구성되어 있으며, 매우 유연하기 때문에, 사업적으로 필요한 콤포넌트들을 선택하여 시스템을 구성할 수 있습니다.

가장 기본적인 구성(base ArcGIS Enterprise deployment)은 다음과 같은 필수 콤포넌트들로 구성되어 있습니다.

  • ArcGIS Server: 콘텐츠 및 분석툴을 서비스 형태로 제공하는 서버
  • Portal for ArcGIS: 일반 사용자 입장에서 콘텐츠를 편리하게 생성하고 관리하게 해주는 웹서비스
  • ArcGIS Data Store: 데이터베이스 지식 없이도 콘텐츠 및 이미지 타일 캐시를 저장할 수 있도록 해주는 관리형 데이터베이스 서비스
  • ArcGIS Web Adaptor: IIS 등 웹서버와 ArcGIS Server를 연동하게 해주는 서비스로써, 로드밸런싱 기능을 제공

이 기본적인 콤포넌트들 이외에, IoT 실시간 데이터를 처리할 수 있게 해주는 GeoEvent Server, 데이터 품질을 검수하는 프레임워크를 제공하는 ArcGIS Data Reviewer 등 10여개의 콤포넌트가 더 존재합니다. 콤포넌트 별 시스템 사양 및 설치가이드는 이 문서로 제공되고 있습니다. 

여러 콤포넌트들이 있다보니 설치하는 부분과정이 조금 복잡하게 느껴지거나 개별적으로 설치하고 콤포넌트들을 연동하는 것이 까다로울 수가 있어서 Esri에서는 ArcGIS Enterprise 설치를 도와주는 툴을 많이 제공하고 있습니다.

그 중 대표적인 것이 ArcGIS Enterprise 빌더(Builder)로써 단일 머신에 기본 구성(base deployment)를 쉽게 할 수 있도록 해주는 인스톨러입니다.

Image result for ArcGIS Enterprise Builder
출처: Esri

ArcGIS Enterprise 빌더 따라하기: ArcGIS 온라인 문서

그리고 두번째로 소개해드릴 방식이 오픈소스이며 IT 자동화 툴인 쉐프(Chef)를 이용하는 방법입니다.

데브옵스 형태의 IT 개발 및 관리가 일반적인 요즘, 많은 자동화 툴이 있는데 쉐프는 서버 프로비저닝과 구성 자동화에 가장 특화된 툴이라고 할 수 있습니다. 쉐프가 요리사라는 뜻이니만큼 각 구성 설정을 위한 태스크들은 쿡북(요리책)에 레시피(요리법)으로 기록됩니다. 그리고 네트워크내의 노드들은 롤(역할)로 정의됩니다.

Esri는 github에 여러 설치 형태의 쿡북을 공개하여 쉽게 설치하고 관리할 수 있도록 해줍니다. 아래는 쉐프를 이용하여 자체서명 인증서를 가진 윈도우즈 노드에 ArcGIS Enterprise 10.6.1을 설치하는 단계를 설명하였습니다.

  • My Esri에서 기본 콤포넌트 다운로드 후 Setup.exe 파일 저장
  • prcv등 컴포넌트 사용 인가 파일 다운로드 후 저장 
  • arcgis-enterprise 쿡북 위키방문: 링크
  • 지원되는 쉐프 버전 확인 및 설치
쉐프 클라이언트 설치
  • ArcGIS 쉐프 쿡북 다운로드
쿡북 3.2.1 버전은 ArcGIS Enterprise 10.6.1 지원 및 신규 레시피 포함함
  • C:\chef에 압축풀기
Esri에서 제공하는 쿡북과 롤 파일들 확인
  • 윈도우즈 노드에서 설치하는 경우 윈도우즈 웹GIS 롤(역할)을 정의하는 파일 열기
  • 아래와 유사하게 webgis-window.json 수정
{
"arcgis":{
"run_as_user":"arcgis",
"run_as_password":"비밀번호",
"version":"10.6.1",
"iis":{
"keystore_file":"C:\\keystore\\gbsk-min.gbs.kiwi.pfx",
"keystore_password":"SSL 인증서 비밀번호"
},
"web_adaptor":{
"setup":"C:\\ArcGIS 10.6.1\\WebAdaptorIIS\\Setup.exe",
"admin_access":true
},
"data_store":{
"setup":"C:\\ArcGIS 10.6.1\\ArcGISDataStore\\Setup.exe"
},
"server":{
"admin_username":"admin",
"admin_password":"서버 어드민 비밀번호",
"setup":"C:\\ArcGIS 10.6.1\\ArcGISServer\\Setup.exe",
"authorization_file":"C:\\ArcGIS 10.6\\Authorization_Files\\ArcGISGISServerAdvanced_ArcGISServer_655332.prvc"
},
"portal":{
"admin_username":"admin",
"admin_password":"포털 어드민 비밀번호",
"admin_email":"admin@example.com",
"security_question":"Your favorite ice cream flavor?",
"security_question_answer":"vanilla",
"content_dir":"C:\\arcgisportal\\content",
"setup":"C:\\ArcGIS 10.6.1\\PortalForArcGIS\\Setup.exe",
"authorization_file":"C:\\ArcGIS 10.6\\Authorization_Files\\PortalforArcGIS_652699.prvc"
}
},
"run_list":[
"recipe[arcgis-enterprise::system]",
"recipe[esri-iis]",
"recipe[arcgis-enterprise::server]",
"recipe[arcgis-enterprise::server_wa]",
"recipe[arcgis-enterprise::datastore]",
"recipe[arcgis-enterprise::portal]",
"recipe[arcgis-enterprise::portal_wa]",
"recipe[arcgis-enterprise::federation]"
]
}
  • C:\keystore 폴더가 없는 경우 생성

모든 준비가 되었으면 윈도우즈 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행합니다.

>chef-solo –j c:\chef\roles\webgis-windows.json

이 명령이 실행되는 동안 상기 역할 정의 파일내 run_list에 명시된 순서대로 Setup.exe가 실행되는 것을 보실 수 있으며 일정 시간 뒤 모든 설치와 구성이 완료된 것을 확인 할 수 있습니다.

인공지능 시대의 GIS

 

9월 12일부터 3일간 코엑스에서 2018년 스마트국토엑스포가 열리고 있습니다.

두번째 날 기조연설자로 Esri 아시아-태평양(APAC) 총괄매니저인 Brett Dixon이 GIS 분야에 머신러닝과 인공지능이 어떻게 활용되고 있으며 무엇보다 조직적으로 이런 변화를 어떻게 준비해야 하는지에 대하여 발표하고 논의하였습니다.

Brett Dixon – Esri APAC 총괄매니저

인공지능과 머신러닝 자체의 역사는 상당히 오래 되었습니다만, 그동안은 학술적인 연구부문으로만 의미가 있거나, 몇몇 IT 글로벌 대기업이 자체적으로 연구하여 서비스에 응용하는 정도였습니다.

하지만 지난 5-6년간, 급속도로 성장하여 이제는 인공지능도 서비스화 되는 시대가 되었습니다. 많은 B2C 서비스는 네이버나 아마존, 구글이 제공하는 AI 서비스를 이용해서 자체 서비스를 강화하고 있습니다.

전통적인 B2B 산업인 GIS에서도 이제 인공지능을 활용하는 사례가 많이 나오고 있습니다. 인공지능을 사용했을 때 가장 큰 장점은 업무를 자동화하여 엄청난 생산성을 가져올 수 있다는 것입니다.

어제 기조연설에서 Brett은 두가지 예를 들어 주었습니다.

첫번째는 미국 유타주에서 지난 7년간의 교통사고 데이터와 날씨, 요일 등 환경 변수 수십가지를 가지고 기계 학습을 실시하여 현재 가장 교통사고가 날 확률이 높은 지역을 예측하여 경찰 또는 소방 부서와 협업하는 예시였습니다.

두번째는 미국 동부에서 기존에 30미터 해상도였던 지형 정보를 1미터 해상도로 높이는데 기계 학습을 이용하여 단기간에 결과를 낼 수 있었다고 합니다. 기존에는 매뉴얼로 작업하여 업데이트가 되는 시점에는 이미 지형이 바껴 있는 경우도 있었다고 합니다. 

GIS와 인공지능이 시너지를 내는 이러한 예는 이미 전세계 적으로 매우 많아지고 있습니다. 이제는 국가 기관과 기업도 인공지능을 어떻게 활용할 것인지 준비를 해야하는데 준비 정도를 확인하기 위해 Brett은 다음과 같은 기준을 제시하였습니다.

  1. 실질적인 문제를 해결하도록 결과물에 집중하고 있는가?
  2. 여러 부서가 문제를 해결하기 위해 적극적으로 협업하고 있는가?
  3. 오픈 플랫폼 등 적절한 최신 기술에 대한 수용을 하고 있는가? 

인공지능은 가설을 세우고 데이터로 기계 학습을 시키고 결과를 검증하는 과정을 수없이 반복하는 작업입니다. 애자일 접근법과, 혁신가의 자세, 실사용자와 지속적으로 협업하면서 가치 생산, 적극적으로 공유하고 시너지를 내려는 협업 모드, 부서를 넘어서 통합된 팀과 시스템이 필요하다고 역설하였습니다.

인공지능 시대에 조직은 어떻게 준비해야 하는가
Brett Dixon과 함께

[GBS고객사례] – 레이븐스다운

 

GBS 뉴질랜드 본사의 고객은 10년이상 저희 서비스를 이용하는 경우가 많이 있습니다. 고객과 서비스 제공자의 관계를 뛰어넘어 파트너 관계에 있는 업체 중에 하나가 레이븐스다운이라고 하는 스마트농업 업체입니다. 

레이븐스다운은 농장주들이 주주인 기업으로써, 뉴질랜드내 비료산업의 50% 점유율을 가지고 있습니다. 레이븐스다운은 주주들과 고객들이 농경계획을 할 때 GIS를 이용하여 더 직관적으로 정보를 확인하고 의사결정을 할 수 있도록 호크아이라고 하는 웹맵 서비스를 2017년부터 제공하고 있습니다.

호크아이 이전에는 마이레이븐스다운이라는 서비스를 통해 토양테스트 정보라든지 비료 살포 정보 등을 제공했는데 파일럿 프로젝트로 웹맵을 제공한 것이 농장주들의 큰 반향을 일으켰다고 합니다. 그리고 농장주들이 점점 더 많은 기능을 요청하기 시작하였고 스마트맵스라는 제품으로 2013년에 공식 출시하게 되었습니다. 스마트맵스는 2013년도에 뉴질랜드의 가장 큰 농업엑스포인 필드데이즈에서 인터네셔널 혁신상을 받게 됩니다.

거기서 한단계 더 나아간 호크아이는 레이븐스다운의 핵심 서비스이며 웹맵을 통하여 농경 계획, 비료 주문, 토양 영양 상태 정보, 농경지 관리 등의 기능을 제공하고 있습니다.

아래 동영상은 레이븐스다운이 지난 10여년간 이 여정을 같이한 GBS와 협업이 어떠하였는지에 대해 잘 보여주고 있습니다.

전통적인 폭포수 방식이 아닌, 애자일 방식을 채택였는데, 애자일 방식은 새로운 제품 기능 아이디어가 있으면 짧은 시간안에 구현을 시도하고 테스트한 후 사용자의 피드백을 받아 기능을 발전시키거나 개발을 중단하는 사이클을 지속적으로 반복하는 방식입니다.

폭포수 방식에 비하여 결과물을 빨리 볼 수 있고, 실제 사용자의 피드백을 받아서 고도화를 하기때문에 최종 완성도가 더 높을 수 있습니다. 그리고 고객의 피드백이 좋지 않은 경우 추가 개발을 중단함으로써 개발 리소스를 낭비하지 않게 됩니다.

그럼 영상을 통해 더 자세한 내용을 확인하시기 바랍니다. 한국어 자막도 있으니 캡션을 확인해주세요. 

레이븐스다운 고객 인터뷰 – GBS Youtube

[해외사례]GIS를 이용한 캐나다 목재 품질 관리

 

캐나다는 세계 최대 목제 수출국입니다. 미네토바주에서 나무의 상품가치를 최대화하기 위한 관리 프로세스를 종이서류 기입 방식에서 ArcGIS를 이용하여 자동화하였다는 기사가 있어 살펴보았습니다.

기사출처: Wood Business

GIS 시스템을 이용한 자동화 프로세스는 다음과 같은 효과를 제공합니다.

  • 입력 에러 최소화
  • 생산성 향상
  • 데이터 프로세싱 시간 단축
  • 즉각적인 데이터 분석

기사에 포함된 시스템 플로우 다이어그램은 다음과 같습니다.

ArcGIS digital workflow
출처: Wood Business

GIS를 이용한 에너지 수송망 구축

 

Esri에서 올초에 출시한 제품 Utility Network Management Extension(UNME 또는 UN)은 전기, 열, 상하수 등의 수송망을 구축하고 관리하는데 필요한 프레임워크입니다. Asset Package라고 하는 데이터 모델을 기반으로 작동이 되면 네트워크의 정합성을 보장하기 위한 규칙을 포함하고 있습니다.

데이터 입력과 수정도 손쉽게 하기 위해 많은 기능을 포함하고 있는데 그 중 몇가지를 소개하겠습니다.

첫번째 영상은 컨테이너와 어소시에이션을 이용하여 복잡한 구조물을 실제와 같이 데이터 모델링 하는 예입니다. 컨테이너가 될 수 있는 피쳐와 내부에 담을 수 있는 피쳐는 규칙을 규정되어 있으므로 허용되지 않은 피쳐를 담을 수는 없습니다.

상기 영상 말미에 점선으로 보여지는 부분은 연결성 어소시에이션으로, 두개의 피쳐가 물리적으로 맞닿아 있지 않더라도 영향을 미치는 경우 연결을 시킬 수 있음을 보여줍니다.

두번째 데모는 프리셋 템플릿으로 컨테이너와 같이 복잡한 구조물을 반복적으로 생성해야하는 경우 여러 피쳐를 묶어서 한번에 추가할 수 있는 기능입니다. 이때 어소시에이션 정보도 같이 적용되므로 편리합니다.

이와 같이 ArcGIS의 UN은 데이터 모델링 기반이며, 데이터 오류 입력을 최소화하기 위한 규칙을 정의해야 하는데, 이때 현재 업무 프로세스와 데이터를 면밀히 분석하여 정확한 데이터 타입과 관계를 정의하는 것이 매우 중요합니다.

 

공간정보 전략

 

정부기관과 기업들은 불필요한 낭비 또는 잘못된 투자를 피하기 위해 데이터 기반 의사결정 시스템과 프로세스 최적화에 끊임없는 노력을 하고 있습니다. 특히 새로운 공항 건설 등 많은 비용이 드는 프로젝트를 기획는 데 있어 수요 분석을 잘못하는 경우에는 국가적으로 사회적으로 매우 큰 타격을 입게 됩니다. 많은 기업들이 이런 오류를 사전에 방지하기 위해서 좀 더 디테일한 데이터 분석에 많은 노력을 기울이고 있습니다.

공간정보 전문가들은 공통적으로 기업이나 정부의 업무 프로세스 중 생산되는 데이터의 80%가 위치정보를 가지고 있다고 봅니다. 하지만 주소나 위경도 등의 원천 데이터의 형태로 디스크에 쌓여 있는 위치정보는 사람이 종합적으로 인지하는데 한계가 있기 때문에 그 가치가 높지 않습니다. 하지만  GIS 시스템을 통해서 가시성을 드러내게 되면 그 가치가 기하급수적으로 높아지게 됩니다.

그런 의미에서 ArcGIS와 SAP의 파트너쉽은 향후 엔터프라이즈 시장에 많은 변화와 시너지를 가지고 올 것으로 예상됩니다. 특히 SAP HANA라고 하는 고성능 데이터베이스를 통해서 SAP의 자산 정보를 좀 더 빨리 프로세싱 할 수 있고, 이 데이터를 다시 ArcGIS의 강력한 공간정보 분석 기능을 통해 시각화가 될 수 있기 때문에 많은 기대를 받고 있습니다.

지난 8월 20일부터 3일간 열린 NZEUC(New Zealand Esri User Conference)에서 이러한 사례를 여럿 볼 수 있었습니다. 한 예로, Auckland Transport의 GIS 담당자가 IPV(Infrastructure Project Viewer)라는 파일럿 프로젝트에 대해 발표를 하였는데, 전사적으로 수많은 개발/유지/보수 프로젝트를 ArcGIS의 WebGIS로 시각화하여 프로젝트 매니저들간 효율적인 커뮤니케이션을 유도하여 많은 비용을 줄일 수 있었던 매우 흥미로운 사례였습니다.

또 다른 업체, Assetic은 Sydney Trains를 고객으로 두고 있는데 철도 자산의 점검 시기를 시각화 함으로써 향후 몇년간의 유지보수 계획을 한눈에 볼수있게 하여 비용을 절감하였다는 사례도 발표하였습니다.

이처럼, 기업 ERP 시스템에 있는 정보를 시각화만 함으로써 즉각적인 효과를 기대할 수 있기에 앞으로 기업고객들이 업무 효율화를 위해 신경을 써야할 부분이 되겠습니다.