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-

 

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