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.

 

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