인천 부평구 창업편리지도 구축 완료

 

한국지비에스는 지난 3월 인천 부평구 토지정보과와 함께 공간정보를 활용한 ‘창업편리지도’를 전국 최초로 구축하였습니다. 이는 부평구 소상공인 창업자들이 필요한 정보를 지도 형태로 서비스하고 예비창업자가 이를 활용할 수 있도록 구성되었습니다.

영세 사업자들의 창업수요는 늘어나는 추세인 반면 정보를 얻기 쉽지 않다는 점을 개선하기 위하여 접근하기 쉽고 직관적으로 볼 수 있는 대시보드를 활용하였습니다.

대시보드는 지도상에서 사용자가 원하는 지역으로 이동하였을 때 주변의 분포 현황을 즉각적으로 반영하여 보여줄 수 있습니다. 지도상에 편의점 창업 제한 거리와 담배권 영역을 표시하여 편의점 창업을 희망하는 시민들이 간단하게 창업을 원하는 지역을 검토할 수 있도록 나타내고, 각 편의점 브랜드별 분포 현황도 확인할 수 있습니다.

대시보드에 Survey123 기능을 추가하여 제공되는 서비스에 대한 사용자들의 피드백을 지자체에서 실시간으로 확인하여 추가 콘텐츠 제작에 활용할 수 있도록 하였습니다.

편의점 창업편리지도 대시보드

지역별로 국내 상위 100개 프랜차이즈 업종의 분포 현황을 검토해 볼 수 있는 대시보드도 함께 구성하였습니다. 프랜차이즈 대시보드는 사용자가 원하는 지역으로 확대, 축소를 통해 창업을 희망하는 지역의 주요 분포 업종을 검토하고 창업하고자 하는 업종 및 프랜차이즈를 선택하는 데 참고 할 수 있습니다.

프랜차이즈 창업편리지도 대시보드

또한, ArcGIS Enterprise 에서 제공하고 있는 Sites 기능을 활용하여 각 대시보드와 함께 행정 절차 등 창업 정보를 함께 제공하는 홈페이지를 구성하였습니다. 사이츠(Sites)는 복잡한 HTML코딩없이 홈페이지를 구성할 수 있어 유지관리와 콘텐츠 추가에도 편리합니다. 부평구 창업편리지도 사이트는 부평구청 홈페이지 분야별정보의 ‘경제’ 탭에서 확인하시거나 아래 버튼을 눌러 이동하실 수 있습니다.

ArcGIS Enterprise는 위와 같이 확장성, 신뢰성, 유지관리의 용이성을 기반으로 GIS서버와 작업을 구성할 수 있으며 이를 통해 직관적으로 시각화되는 지도는 여러 분야에서 정보를 제공하는데 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

“공적 마스크, 필요한 곳에 필요한 만큼 있을까?” -마스크편차 분석 자동화 지도-

 

요즘 뉴스를 보면 코로나 19  확산에 맞서기 위해 다양한 기술들이 사용되고 있는 것을 어렵지 않게 볼 수 있습니다.

공간정보활용분야에서도 ‘확진자 동선 확인’이나 ‘공적마스크 판매처 위치’와 같은 정보들이 웹과 모바일을 통해 실시간으로 제공되며 일반 시민들의 스마트한 위기대처를 돕고있습니다. 

그런 와중에, 얼마전 눈에 띄는 기사를 봤습니다. 

KBS NEWS: 여기는 남고, 저기는 부족한 ‘마스크 편차’

<출처: https://news.v.daum.net/v/20200324214908097 >

해당 기사에서 언급하고있는 것 처럼, 지금처럼 마스크가 공급되는 절대적인 양을 더이상 늘릴 수 없는 비상상황에서는 공급량 만큼이나 중요한것이 필요한 곳에 적절한 수량의 마스크가 공급 되는것일 것입니다. 

또한, 위급한 시기에 복잡하고 정교한 분석을 실제 행정에 구현하기 위해서는 빠르고 간편한 적용을 할 수있어야 된다는 전제조건이 있는데요. 

공간분석 전문가 그룹 GBS Korea 에서 이러한 요구를 충족시켜줄 수 있는 ‘마스크편차’ 를 주제로 한 공간 정보분석 및 시각화 작업을 소개해 드리겠습니다.


‘마스크 편차 분석 지도’ 는 절대적인 수치(공급량,공급처 수, 인구수 등)보다는 데이터의 실제 의미를 파악하기 위한 상대적인 지수를 표현하고 비교, 분석하는데 더 집중하고있습니다. 

따라서 절대적인 마스크 공급지수와 더불어 비교되는 수치(행정단위별 인구지수, 확진자지수, 공급처지수)가 함께 매핑되어있어 각 지수들을 쉽게 비교해 볼 수있고 그 과정에서 상대적인 의미를 얻어낼 수 있습니다. 

해당 지도의 핵심적인 개념과 의미는 다음과 같습니다. 

1. 서울시 행정단위별 공적 마스크 공급량을 해당지역 거주인구와 비교하여 개인에게 공급되는 마스크수량의 정도(인구대비공급지수)를 매핑하고 차트로 그려냄으로써 서울시내 행정단위별 마스크 수요-공급 편차를 보여줍니다. 

2.데이터의 크기는 절대 수치가 아닌 모두 상대적인 index로 변환되어 있으며 그 값의 범위는 0부터 5까지입니다. 

3.각 용어들은 아래와 같이 정의합니다. 

인구대비공급지수 : 행정단위별(시군구) 인구대비 마스크 공급량.

(Σ(총공급지수) / Σ(인구)) x 1000

총공급지수 : 해당 지역의 절대적인 마스크 공급량.

Σ(개별 공급처 마스크 공급지수)

공급지수 : 개별 공급처의 마스크 재고수량.

100개이상= index 5, 30-100개=index4, 2-29개=index2, 1개이하=index1, 판매중지=index0 

*공급지수는 ‘공적마스크 API’ 를 사용하고 해당 API 권고기준에 따름 

*공적마스크 API 출처: 공공데이터 포털<https://www.data.go.kr/>

확진자지수 : 행정단위별(시군구) 확진자 수.

(해당지역확진자/최대확진자지역수치) x Max(index)

확진자 데이터 출처: 서울시 코로나 확진자 현황 웹페이지 <http://www.seoul.go.kr/coronaV/coronaStatus.do>

인구지수 : 행정단위별(시군구) 거주인구. 

(해당지역인구수/최대인구지역수치) x Max(index)

*해당지역 인구수는 행정안전부 ‘주민등록 인구 및 세대현황’ 의 데이터를 사용함.

공급처지수 : 행정단위별(시군구) 공급처의 총합.

(해당지역공급처/최대공급처지역수치) x Max(index)

*공급처지수는 ‘공적마스크 API’ 의 데이터를 사용함 

해당 분석을 통해서 얻을 수 있는 상대적 의미는 아래와같이 그래프로 표현되어있습니다.

그래프 1: 아래의 그래프에서 보라색의 ‘총공급지수’가 노란색의 ‘인구지수’, 초록색의 ‘확진자지수’와 어느정도 연관성을 가지며 공급되고 있는것을 볼수있습니다.

하지만, 일부지역(동대문,구로)에서 확진자 수가 인구수와 비례하지않게 급격히 증가하는 반면, 공급량은 증가폭을 반영하지 못하는 경우를 확인할수있습니다.

그래프 2: 이러한 공급편차로 인해 실제 개인별로 마스크를 확보할수있는 정도인 ‘인구대비공급지수’를 지역별 공급량의 총합인 ‘총공급지수’와 비교해 보면 종로일대 일부 상업지역에서는 지나치게 높은 ‘인구대비공급지수’를 가져 마스크가 남고, 강남,강서를 비롯한 거주밀집지역에서는 마스크가 부족한 현상이 나타남을 알수있습니다. 

위 내용들은 단순히 인구수와 공급량의 절대수치를 놓고 봤을때는 알수없던 현상들을 지수로 표현해 비교해 한눈에 직관적으로 포착할수 있는 사례를 보여줍니다.

블로그에서 간단히 분석의 예를 든 수치외에도 다른 각종 지수와 수치들을 함께 비교하면서 단일데이터의 절대값만으로는 알기힘들었던 데이터의 상대적 의미를 심층적으로 분석해볼 수 있습니다.  

해당 분석은 또한, 여러 지수의 수치를 보여줍니다.

그중 ‘인구대비 공급지수 표준편차’의 경우 0.822의 수치를 보여주고있습니다. 이 표준편차만 놓고 서울시의 마스크 공급이 지역별 편차가 ‘크다’, ‘작다’ 라고 말할수는 없습니다. 다만, ‘인구대비공급지수’의 평균이 2.163인것을 고려했을때 편차가 분명 작은수치는 아니라고 할 수 있습니다. 

중요한것은, 이러한 통합된 수치의 경우 실시간으로 편차변화의 추이를 보면서 평상시보다 특출나게 높은 편차가 기록되는 때에는 다시한번 지역별 공급수량을 확인하고 바로잡아주는 바로미터의 기능을 할수있다는것입니다.   


오늘 소개해 드린 작업은 분석 내용 뿐 아니라, 아래의 다이어그램에서 보듯이 ArcGIS 플랫폼으로 자동화 구현이 가능하다는 장점을 가지고있습니다. 

해당분석앱 아키텍쳐

다시 말해, 간단하게 분석하고 싶은 지역만 입력하면 위와같은 모든 분석을 사용자 별도의 노력없이 구현 가능하기 때문에, 요즘같은 재난 시기에 추가적인 인력과 시간의 투입없이 세밀한 자원의 분배가 가능한 스마트한 시스템을 구현할 수 있는 적합한 솔루션이 될수있습니다. 

한국지비에스의 ‘마스크편차분석’ 대시보드 체험하기 <CLICK> 

마스크편차분석 앱 대시보드 화면

공적 마스크 판매소 현황

 

최근 코로나바이러스로 인하여 마스크의 수요가 급격히 늘어남에 따라 온/오프라인 판매처에서 마스크 구매가 어려워졌습니다. 정부에서는 이와같이 급증하는 수요를 감당하기 위하여 마스크 5부제를 시행하고 있습니다.

한국지비에스는 마스크 재고 수량부족으로 인한 구민들의 불편함을 해소하는데 도움이 되고자 부평구 내의 공적 마스크 판매처 위치 및 재고 수량을 실시간으로 확인 할 수 있는 지도 앱을 구현하였습니다.

정부에서 제공하는 공적마스크판매처 API와 Python 스크립트를 이용하여 마스크 재고 현황데이터를 받아와, 클라우드 기반 ArcGIS Online의 Operation DashBoard 앱을 통하여 실시간으로 부평구 내 마스크 판매처의 정보와 재고 수량을 한눈에 알아 볼수 있도록 구현하였습니다.

<부평구 내 마스크 판매처 위치 및 재고 수량을 나타내는 대시보드>

=> 대시보드로 이동

지적도 변경 추적 관리 시스템

 


빅데이터와 같은 정보통신기술의 발달에 힘입어 광범위한 분야에 걸친 방대한 양의 데이터 수집, 공급이 가능해진 4차 산업시대에는 그 어느 때보다 ‘데이터를 어떻게 관리하고 활용하는가’가 중요해졌습니다.  

이러한 흐름에도 불구하고 우리는 여전히 데이터를 일일이 확인, 수정, 기록하고 필요한 정보를 다시 찾아 활용하는데  많은 시간과 인력을 할애하고 있는 것이 현실입니다. 

공간데이터 전문가 그룹인 한국지비에스에서는 이에 대한 고민 중 하나로써 지적도상의 형태와 속성변화가 생길때마다 이를 일일이 확인하고 추적해야했던, 그리고 전체적인 변화의 흐름을 읽기 힘들었던 기존의 한계를 극복하기 위해 ‘지적도 변경 추적 관리 시스템’을 개발하여 현재 특허 출원 중에 있습니다. 

위 시스템의 핵심은 특정지역에서 일어나는 지적도 상의 변화(형태,주소,지목 등)를 자동으로 탐지하고 여러시점에 걸친 지적도의 변화과정을 추적(통시적(通時的) 모니터링) 가능하게  해준다는 것입니다. 

해당 시스템의 장점은 다음과 같습니다. 

1.간단한 데이터 준비, 손쉬운 관리 

  • 별도의 준비과정없이 지적도를 입력하는 것 만으로 지적도 변화 탐지 실행. 
  • 단 한개의 테이블만으로 모든 추적 데이터를 관리

2. 통시적 모니터링 기법

  • 시기별로 지적도 변화를 조회,분석 가능케 함으로써, 지적도 변화의 통시적인 추적 관리가 가능합니다. 

3.효율적이고 직관적인 모니터링 대시보드

  • 지적도 변화의 추적관리뿐 아니라 현황 시각화 및 분석, 통계를 통한 다양한 인사이트 제공

4.확장과 커스텀이 가능한 유연성

  • 기본적인 기능 외에 업무특성과 분석목적에 최적화된 시스템으로 커스텀과 확장이 가능

GBS 글로벌 팀

 

GBS 팀은 다양한 국적과 배경을 가진 사람들이 Smarter Location Intelligence라는 미션을 달성하기위해 모인 글로벌 팀입니다. 뉴질랜드 오클랜드가 본사이고 곧 미국 지사와 뉴질랜드 웰링턴 지사가 오픈할 예정입니다.

아래 지도에서 팀원 소개를 보실 수 있습니다.

ArcGIS Experience Builder Beta2

 

ArcGIS 플랫폼은 데이터를 수집하여 시각화 및 분석하고 공유하기 위해 다양한 앱들을 제공하고 있습니다. 대표적으로 웹앱빌더, 스토리맵, 사이츠 등의 앱을 제공하고 있습니다.

위에 나열한 앱들은 각각 특성과 역할을 가지고 있다고 볼 수 있습니다. 웹앱빌더의 경우 지도를 중심으로 풀스크린 앱을 구성하고 데이터를 관리하고 싶을 때 주로 사용됩니다. 스토리맵은 여러 페이지에 걸쳐 프레젠테이션 형식으로 텍스트와 지도를 결합한 콘텐츠를 만들 때 사용됩니다. 사이츠는 웹사이트 형태로 컨텐츠를 구성하고 여러 지도를 카테고리로 엮어 보여줄 때 유용합니다.

이러한 개별 앱들의 장점들을 모아서 하나의 앱으로 구성한 것이 올해 상반기에 출시될 예정인 ArcGIS Experience Builder입니다. 익스피리언스 빌더의 특징은 다음과 같습니다.

  • 지도 중심, 또는 텍스트 중심의 템플릿을 골고루 제공합니다.
  • 스크롤링이 가능한 페이지를 구성할 수 있습니다.
  • 하나의 앱에 서브페이지를 여러개 구성할 수 있습니다.
  • 2D지도와 3D지도를 하나의 화면에서 구성할 수 있습니다.
  • 기본 위젯을 제공하고 개발자툴을 이용해서 새로운 위젯을 만들 수 있습니다.
  • PC와 모바일 화면을 동시에 지원합니다.
  • 화면 레이아웃과 위젯의 위치를 임의로 바꾸기 용이합니다.

웹앱빌더와 비교하면 레이아웃 변경의 용이함, 모바일 화면 대응, 코딩없이 사용자 이벤트 처리 등과 같은 장점을 가지고 있습니다. 반면 웹앱빌더는 70여개의 위젯이 제공되는 반면, 익스피리언스빌더는 아직 위젯의 종류가 제한적입니다. 물론 개발자툴을 이용하면 새로운 위젯을 만들 수 있습니다.

현재 Beta 2버전이 오픈되어 있고 올해 초에 ArcGIS Online용 정식버전이 출시될 예정이라고 합니다. Beta 2버전과 인천시 GIS 플랫폼의 오픈데이터를 이용하여 인천시 가로수 정보 관리 앱을 만들어 보았습니다.

Step 1 – 화면 템플릿을 선택하고, 데이터 소스로 사용할 웹맵을 선택합니다. 지도위젯과 웹맵이 연동되게 연결합니다. 기타 위젯 또한 웹맵과 연결합니다.

Step 2 – 기본으로 제공하는 위젯 중 필터 위젯을 추가하고 수종에 따라 필터링 되도록 구성합니다. 위젯을 추가하기 위해서는 레이아웃 잠금을 해제하여야 합니다.

Step 3 – Survey123 위젯을 이용하여 새로운 데이터를 수집하는 기능을 추가합니다.

Step 4 – 사용자가 지도의 피쳐를 선택하면 Survey123 위젯의 필드가 입력되도록 이벤트를 연결합니다.

아래 링크에서 더 많은 정보와 샘플을 보실 수 있습니다.

코로나 바이러스 확진 현황 대시보드

 

중국 우한에서 시작된 코로나 바이러스가 전세계로 퍼짐에 따라 많은 사람들이 두려움을 느끼고 있습니다. 각국 정부와 의료단체, 언론 등은 즉각적이고 투명하게 현재 상황을 공유하기 위해 많은 노력을 하고 있습니다.

현재 대한민국 정부는 질병관리본부 홈페이지를 통해 신속하게 확산 정보를 제공하고 있습니다.

해외 사례로 존스홉킨스 대학의 시스템 사이언스 엔지니어링 센터(CSSE)는 WHO, CDC 등의 기관으로부터 데이터를 수집하여 확진자 현황 대시보드를 제공하였습니다.

ArcGIS 대시보드

존홉킨스대학 CSSE에서 제공하는 바이러스 감염 현황 지도 데이터는 API 형태로 공유되고 있어 데이터를 재사용하기 용이하기에 한글화한 대시보드를 구성해 보았습니다. 하나의 대시보드에 대한민국 정부의 질병관리본부 홈페이지도 임베드하여 여러 경로의 데이터를 종합하여 볼 수 있도록 하였습니다.

ArcGIS 대시보드

정보의 신속한 생성과 업데이트, 공유를 통해 시민의 경각심을 일깨우고 개개인이 건강수칙을 준수하여 더 큰 피해가 없도록하여야 하겠습니다.

한국지비에스 신규멤버를 소개합니다.

 

양유정 매니저는 캘리포니아 Cal Poly Pomona 조경학 석사(MLA)과정에서 도시 간 비동력 교통수단 네트워크를 계획하는 등의 GIS분석 연구를 했습니다.

졸업 후, 국내 조경설계 및 생태복원 관련 다양한 스케일의 프로젝트를 4년간 수행하였고, 이후 지자체 소속 연구원으로 도시 조경과 도시공간 구조변화에 대해 연구해온 경험이 있습니다. 

서울에서 나고 자랐으며, 쉬는 시간에는 주로 친구들과 만나 좋은 공간을 찾아 다닙니다. 서울도 좋아 하지만, 시간이 날 때마다 제주도에 자주 갑니다.

2019년을 마무리하며

 

2018년 6월에 설립한 저희 한국지비에스는 올해 2019년이 많은 고객들과 파트너사의 도움으로 한 단계 성장하는 해였습니다.

한 해 사업을 마무리하며 가장 기억에 남는 부분은 많은 고객들이 이제 일하는 방식의 변화를 보다 적극적으로 고민하고 실행에 옮기고 있었던 부분이었습니다. 그런 과정에 저희가 조금이나마 힘을 보탰다고 생각하니 보람을 많이 느끼는 것 같습니다.

상반기에는 김천시의 산림녹지과와 GIS 시스템 기반으로 산림행정을 현대화하기 위해서 플랫폼을 도입하고 여러 행정업무 및 데이터 분석기법을 시도하면서 공무원들의 업무와 민원처리를 어떻게 하면 더 실질적으로 도울 수 있는지를 고민하였습니다.

또한 상반기에 (주)팀인터페이스와 시민과 행정기관이 함께 만들어가는 안전한 도시를 컨셉으로 클라우드 기반의 공간정보 플랫폼을 도입하여 크라우드맵핑과 데이터 분석, 공유를 위한 웹GIS를 구현하였습니다.

하반기에 들어서서 한국과학기술정보연구원과 침수피해, 미세먼지, 지진피해 등 자연재해로 발생하는 도시문제를 미리 예측하고 예방하기 위한 시스템을 구현하였습니다. IoT 장치들을 이용해서 실시간으로 모니터링을 하고 방대한 데이터를 통합하여 피해를 미리 예측하는 한국과학기술정보연구원의 원천기술이 GIS 플랫폼을 통해 쉽게 시각화되고 이해관계자들과 공유됨으로써 기술투자에 대한 효용성이 더 커지는 것 같습니다.

한국과학기술정보연구원(KISTI) 프로젝트 케이스 스터디 보기

국가정보자원관리원의 빅데이터 사업에도 저희가 일부 참여를 하게 되었는데 공공데이터와 상용데이터를 지리적으로 분석하여 담당 공무원들이 데이터기반으로 행정처리 및 정책도입을 하자는 취지의 사업이었고, 저희는 데이터 분석 결과를 지도 기반으로 시각화하고 데이터를 직관적으로 이해하기 위한 차트 기능 등을 제공하였습니다.

마지막으로 서울에너지공사의 열난방 관리시스템을 고도화하는 사업을 저희가 주 사업자로 진행하였습니다. 작년 말 백석역 근처에서 발생한 안타까운 사고를 비롯하여 크고 작은 안전사고가 발생하였습니다. 사고를 사전에 방지하기 위해서 그리고 사고 발생시 피해를 최소화하기 위해서, 수백킬로미터에 달하는 난방관 데이터를 정확하게 관리하고 신속하게 차단 분석을 실행하기 위한 규칙들을 미리 설정하고 관리할 수 있도록 지원하였습니다.

서울에너지공사 프로젝트 케이스 스터디 보기

올 한 해 많은 사업을 잘 마무리할 수 있게 도와주신 고객사와 한국에스리, 펜타시스템테크놀러지, 라이즈인포테크 등 파트너사들께 진심으로 감사드립니다.

2020년 새해에 다들 건승하시고, 저희 한국지비에스도 꾸준히 성장해 나가겠습니다.

한국지비에스 임직원 일동

3D 침수 피해 시각화

 

‘3D’ 맵핑이란 2D로써의 한계를 가진 데이터를 더욱더 효과적으로 시각화 할 수 있는 최선의 방법이고 여러 다양한 데이터를 하나의 씬에 구현해 내기에 최적의 선택일 것입니다. 이번 글에서는 침수 피해를 시각화 할때 3D가 탁월함을 설명하고자 하는데 이는 강수량 데이터를 수집, 분석하여 침수지역을 보다 현실적으로 보여주고 더 나아가 어느 정도의 강수량을 예측할 경우 피해 정도를 미리 분석하여 결론적으로 피해를 최소화까지 가능하게 할 수 있습니다.


위 사진을 예시로 들어, 이 정도의 비가 왔을 경우 자동차, 가로수, 빌딩, 가로등의 높이를 참조하여 물이 대략 어느 높이까지 찼는지 알 수 있습니다. 만약 이러한 상황이 웹맵에서 미리 예측되고 시각화 된다면 상황 보고를 포함한 시각화가 필요한 부분에서 굉장히 유용하게 사용될 것입니다. 실제로 침수 피해를 3D로 나타내고 자동차, 가로수 모형 피처와 빌딩을 추가한다면 맵에서도 위 사진과 비슷하게 나타낼 수 있으며 더욱 자세하게 자동차 바퀴까지, 빌딩 1층 가게 바닥까지 등 침수 피해 정도를 정확히 알 수 있습니다.

위의 예시는 뉴질랜드의 Queenstown 이라는 곳에서 강수량 레벨이 1일 경우를 시각화한 데모입니다. 현실 높이를 반영한 차와 사람 피쳐를 추가하여 어느 높이까지 침수 피해를 입을지 그리고 또 침수 피해를 입을 건물의 개수와 피해 정도도 예측이 가능합니다. 이와 같이 첫번째 이미지였던 실제 침수 피해 현황과 예측 데모 이미지는 시각적으로 굉장히 비슷하고 3D 맵에서는 세세하게 수치적 분석까지 가능합니다.

강수량 데이터를 3D로 변환하기 위해서는 raster 데이터에서 실제 지형의 고도를 raster calculator를 이용하여 더해야 하고 실제 지형을 반영하여 침수 높이를 계산하는 것이 중요합니다.

추가적으로 침수 피해를 입은 빌딩을 3D로 표현하고자 하는 경우에는 빌딩 레이어와 침수 지역이 맞닿는 부분을 intersect (교차)하여 다른 심볼로 저장한다면 전체 지역을 크게 보았을때 효과적으로 침수 지역에 위치한 빌딩들을 찾을 수 있고 그 주위 지역 상황을 알 수 있습니다.

끝으로, 침수 피해를 3D로 시각화함으로써 예측이 불가한 자연재해에 대한 피해를 조금이라도 줄일 수 있을 것을 예상합니다. 예를 들어, 침수 피해가 심할 것으로 예상 되는 지역에는 배수 시설을 확충할 수 있으며 건물 건설을 피하는 등의 노력으로 예측을 통한 피해의 최소화가 가능할 것입니다.