[논문]공간빅데이터 개념 및 체계 구축방안 연구

안종욱; 이미숙; 신동빈

doi:10.12672/ksis.2013.21.5.043

공간빅데이터 개념 및 체계 구축방안 연구
Study for Spatial Big Data Concept and System Building 원문보기

한국공간정보학회지 = Journal of Korea Spatial Information Society, v.21 no.5, 2013년, pp.43 - 51

안종욱 (Urban Information Engineering, Anyang University) , 이미숙 (Urban Information Engineering, Anyang University) , 신동빈 (Urban Information Engineering, Anyang University)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the concept of spatial big data and effective ways to build a spatial big data system are presented. Big Data is defined as 3V(volume, variety, velocity). Spatial big data is the basis for evolution from 3V's big data to 6V's big data(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization). In order to build an effective spatial big data, spatial big data system building should be promoted. In addition, spatial big data system should be performed a national spatial information base, convergence platform, service providers, and providers as a factor of production. The spatial big data system is made up of infrastructure(hardware), technology (software), spatial big data(data), human resources, law etc. The goals for the spatial big data system build are spatial-based policy support, spatial big data platform based industries enable, spatial big data fusion-based composition, spatial active in social issues. Strategies for achieving the objectives are build the government-wide cooperation, new industry creation and activation, and spatial big data platform built, technologies competitiveness of spatial big data.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

또한 공간빅데이터체계는 다양한 정부부처 및 지방자치단체, 민간에 다양한 융합 서비스를 제공하는 서비스 제공자의 역할을 수행한다. 공간빅데이터체계에서 생성한 다양한 융합정보 및 공간빅데이터를 활용한 서비스를 개발하여 제공한다. 마지막으로 공간빅데이터체계는 민간 및 공공에 새로운 생산요소를 제공한다.
공간정보 오픈플랫폼은 다양한 기관이 분산적으로 생산하는 공간정보를 수집하여 민간에 공개하고 민간 참여를 위한 기반을 조성하는 것을 목적으로 한다. 영상지도, 3차원 건물 및 지형, 행정경계 및 교통시설, 지적도관련정보, 배경지도 및 시설명칭 등 각종 공간 정보의 민간 제공 및 참여체계를 구현하였다[8].
넷째, ‘공간관련 사회현안 적극적 해결’은 공간요소를 고려한 사회현안의 탐지·분석기술 활용을 통해 공간빅데이터를 생성·가공·활용함으로써 공간과 관련을 맺고 있는 사회 현안에 적극적으로 대응하는 것을 목적으로 한다.
둘째, ‘공간빅데이터 플랫폼 기반 산업 활성화’는 공간빅데이터 플랫폼을 통해 생성한 공간빅데이터의 공공부문 선제적 활용으로 공간빅데이터 시장을 새로이 창조하고 이를 기반으로 공간정보산업을 활성화하는 것을 목적으로 한다.
이러한 기본방향을 토대로 공간빅데이터체계의 구성요소를 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법‧제도로 설정하였다. 또한 본 연구에서는 공간 빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업 활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 공간빅데이터체계 구축을 위한 추진전략은 ‘범정부적 협력체계 구축’, ‘신산업 창출 및 활용 활성화’, ‘성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축’, ‘공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보’이다.
본 연구에서 제시하고자 하는 공간빅데이터체계는 국가공간정보통합체계의 미래지향적인 발전모습이다. 또한 정부 3.0에서 추구하고 있는 개방, 공유, 소통, 협력을 실현하기 위한 수단으로서 공간빅데이터체계를 구축하는 것이다. 따라서 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다.
본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이다.
부동산 행정정보 일원화는 분산되어 관리되고 있는 공부를 부동산 종합공부시스템으로 통합 관리하고, 중복관리로 인한 행정업무 비효율성을 개선하여 업무 효율성 및 민원인 편의성을 제고하고, 지적자료의 신뢰성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 지적도, 토지대장, 건축대장, 토지이용계획확인서 등과 지적행정 시스템, 한국토지정보시스템, 건축행정시스템, 부동산등기시스템을 통합해서 정보를 제공하고 있다.
셋째, ‘공간빅데이터 융합기반 조성’은 공간빅데이터 플랫폼에 공간정보와 행정정보의 융합을 위한 체계를 조성하여 공간적 특성과 파급효과를 고려한 대국민 서비스를 구현할 수 있는 기반을 조성하는 것을 목적으로 한다.
이러한 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서 본 연구에서는 공간빅데이터체계 구축을 위한 기본방향을 설정하였으며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행하는 것이다. 이러한 기본방향을 토대로 공간빅데이터체계의 구성요소를 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법‧제도로 설정하였다.
이에 본 연구에서는 이러한 공간빅데이터체계를 효과적으로 구축하기 위한 방안 수립을 목적으로 공간빅데이터에 대한 개념정립, 공간정보 통합관련 추진 현황, 국내외 공간 빅데이터 관련 정책 및 사례, 공간빅데이터 체계 구축방안을 제시하였다.
첫째, ‘공간기반 정책수립 지원’은 공간정보 기반의 의사결정 및 분석기능 지원을 통해 정책 프로세스를 혁신함으로써 정책수립과정에 공간 개념을 고려할 수 있는 기반을 제공하는 것을 목적으로 한다.

제안 방법

건물 공간정보 및 주요 속성정보를 건물단위로 연계·구축하고 실시간 갱신체계 및 활용체계를 구축하였다.
공간빅데이터체계의 구축에 있어서 고려되어야 할 사항을 최근의 트렌드를 중심으로 분석하였다.
기존 국가공간정보통합체계와 지금까지 수행한 국가공간정보사업의 성과를 통합하고 발전시켜 공간빅데이터 플랫폼을 구축한다. 사업의 중복투자 없이 빠른 시기에 공간빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해서는 보유한 국가공간정보의 질적·양적 범위를 확장하고 기존 플랫폼에 공간-행정정보 유통 및 융합, 빅데이터 분석 등을 위한 기능 등을 추가해야 한다.
미국은 공공과 민간영역에서의 빅데이터 활용이 활성화되어 있는 국가이다. 먼저 공공측면에서는 빅데이터 기반의 탈세 및 사기 범죄 예방시스템을 구축하였으며, 미네소타주의 로체스터시는 빅데이터 기반의 범죄 정보 분석 플랫폼을 도입하였다. 이는 방대한 데이터에서 사람, 장소, 휴대폰, 전화기록, 차량기록 간의 연관성을 분석해 수사 단서를 찾는 시스템이다.
이러한 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서 본 연구에서는 공간빅데이터체계 구축을 위한 기본방향을 설정하였으며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행하는 것이다. 이러한 기본방향을 토대로 공간빅데이터체계의 구성요소를 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법‧제도로 설정하였다. 또한 본 연구에서는 공간 빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업 활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다.
지하시설물 통합관리체계는 다양한 기관에서 개별 관리되던 지하시설물 데이터를 공동 활용하여 유지관리의 비효율성을 극복하고 국민 불편을 최소화할 수 있도록 지하시설물 데이터베이스의 표준화 및 연계체계를 마련하는 것을 목적으로 하는 사업이다. 지자체 및 유관기관의 지하시설물을 통합 서비스하기 위해 공간정보 자동갱신시스템, 웹시설물관리시스템, 도로점용굴착시스템, 지하시설물 통합관리시스템 등 4개 시스템으로 구성된 표준시스템을 활용하여 정부 및 대시민 서비스를 제공하며, 지하시설물 데이터는 상수도, 하수도, 전기, 가스, 통신, 난방, 송유 데이터를 포함한다.
사업의 내용으로는 크게 기반시스템 구축과 활용시스템 구축으로 구분할 수 있으며, 기반시스템 구축은 통합취합체계, 연계공유 체계, 운영관리체계, 표준서비스체계로 개발되었다. 활용시스템 구축은 행정기관 담당자를 위한 행정업무 지원시스템과 대국민서비스를 위한 생활공감지도서비스로 구축되었다.

대상 데이터

2와 같이 국가공간정보통합체계 구축사업은 ’08년 시범사업부터 ’12년 확산사업까지 통합DB구축, 기반체계구축, 활용체계구축, 인프라구축 등 4개분야에 약 1,706억원이 투입되었다. 그리고 사업범위는 광역자치단체 16개, 기초자치단체 230개, 중앙부처도 76개가 참여하였다. 사업의 내용으로는 크게 기반시스템 구축과 활용시스템 구축으로 구분할 수 있으며, 기반시스템 구축은 통합취합체계, 연계공유 체계, 운영관리체계, 표준서비스체계로 개발되었다.
먼저 래스터 공간빅데이터는 무인항공기 촬영영상, 보안용 카메라, 위성영상, LiDAR, 센서 네트워크, 기후 시뮬레이션 등을 포함하며 생활 패턴 탐지 변화 탐지, 패턴 추출, 도시 지형 구축에 활용 가능하다. 다음으로 벡터 공간빅데이터는 트위터의 Location 서비스, Ushahidi 자료 등 점 벡터 데이터, OpenStreetMap의 지도 등 선, 면 벡터 등으로 공간을 참조한 데이터를 포함한다. 질병, 재난, 재해, 범죄 등의 발생 분포 분석, 핫스팟 및 핫스팟 가능 지역 탐지, 공간적 상관관계 분석 등에 활용될 수 있다.

성능/효과

현재는 필요한 정보를 각각의 통합시스템을 경유하여 각각 수집해야 하는 상황이다. 둘째, 각종 공간정보 통합시스템은 다양한 공간정보를 수집하고 생성하고 있으나 대부분 물리적인 결합에 한정되어 부가가치를 지닌 융합 정보의 생성은 미흡한 형편이다. 셋째, 공간빅데이터체계를 구축하기 위해서는 각 공간정보 통합시스템 간 연계를 위한 역할을 할 수 있는 통합 플랫폼이 요구된다.
또한 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 수요자를 관리하고 2차적 수익 창출에 활용하고 있다. 둘째, 공공데이터 등 외부데이터와 내부데이터를 연계하기 위한 기반을 구축하고 있다는 점이다. 내부의 모든 정보를 통합 데이터베이스로 구축 및 공유하여 전사적으로 활용하며, 데이터 공유 및 정보분석 역량을 강화하고 하드웨어 등 기반인프라를 강화하고 있다.
첫째, 시스템 개발, 통합DB 구축 시스템 연계 등 다양한 통합 구축 사업을 수행하였으나 공간빅데이터의 생산 및 활용을 위한 체계로 활용하기에는 부족한 면이 있다. 둘째, 국토교통부 내의 다양한 공간정보와 타 부처의 공간정보 및 행정정보의 통합을 추진하였으나, 정보의 유기적인 융합보다는 대부분 물리적인 결합에 한정되어 한계를 보이고 있다. 셋째, 행정업무 지원서비스의 경우 일정 수준 구축이 완료되었으나, 대시민 서비스는 상대적으로 부족한 형편이다.
먼저 공간빅데이터체계와 관련한 트렌드로는 첫째, 다양한 사업 분야별로 빅데이터 활용이 증가하고 있다는 점이다. 즉, 수요자의 소셜미디어 활동 정보를 분석하여 상품개발, 추가 라인업, 판매 및 디스플레이 전략 등에 활용하고 있으며, 다양한 경로를 통해 나타나는 소비자의 행동 패턴을 데이터로 분석하여 고객 이탈을 방지하거나, 잠재고객 행동 분석을 통해 새로운 고객층 확보에 활용하고 있다는 점이다.
둘째, 각종 공간정보 통합시스템은 다양한 공간정보를 수집하고 생성하고 있으나 대부분 물리적인 결합에 한정되어 부가가치를 지닌 융합 정보의 생성은 미흡한 형편이다. 셋째, 공간빅데이터체계를 구축하기 위해서는 각 공간정보 통합시스템 간 연계를 위한 역할을 할 수 있는 통합 플랫폼이 요구된다.
또한 정부와 트위터, 페이스북 등을 운영하여 수집한 외부데이터를 내부데이터와 결합하여 전략 수립에 사용하고 있다. 셋째, 다양한 산업간의 융합이 추진되고 있다는 점이다. 이는 기반 인프라의 공동활용과 학제간, 산업간 융합이 일어나고 있다.
둘째, 국토교통부 내의 다양한 공간정보와 타 부처의 공간정보 및 행정정보의 통합을 추진하였으나, 정보의 유기적인 융합보다는 대부분 물리적인 결합에 한정되어 한계를 보이고 있다. 셋째, 행정업무 지원서비스의 경우 일정 수준 구축이 완료되었으나, 대시민 서비스는 상대적으로 부족한 형편이다.
첫째, 공간빅데이터 플랫폼과 공간빅데이터의 생성·가공·활용 기반을 조성하여 이를 오픈플랫폼을 통해 민간이 활용할 수 있게 함으로써 공간정보의 신산업분야를 창출한다.

후속연구

넷째, 지속적인 공간빅데이터 관련 기술의 개발이 필요하다. 현재 국내의 공간빅데이터 처리 기술은 주요 선진국 대비 미흡한 실정이며, 글로벌 기업들의 시장 독과점이 우려되고 있다.
둘째, 민간 참여의 양적·질적 확대를 유도하고 공간빅데이터의 적극적인 개방을 통해 민간 활용을 활성화하기 위한 방안을 마련해야 한다.
셋째, 공간빅데이터 서비스제공을 위한 범정부 협력체계가 마련되어야 한다. 공간빅데이터체계를 구축 하기 위해서는 정부 부처간의 협업을 통한 공공정보의 융합이 필수적이며, 이러한 정부 데이터의 공개, 공유를 통해 민간측면의 활용이 활성화 되어야 한다.
다음으로 벡터 공간빅데이터는 트위터의 Location 서비스, Ushahidi 자료 등 점 벡터 데이터, OpenStreetMap의 지도 등 선, 면 벡터 등으로 공간을 참조한 데이터를 포함한다. 질병, 재난, 재해, 범죄 등의 발생 분포 분석, 핫스팟 및 핫스팟 가능 지역 탐지, 공간적 상관관계 분석 등에 활용될 수 있다. 그래프 공간빅데이터는 Navteq의 Temporally detailed roadmaps 등 도로망, 전력망, 공급망 등과 같은 공간적 그래프를 포함하며, 시간에 따른 접근성 분석, 최적 출발시간 산정, 시간대에 따른 최적 경로 분석 등에 활용이 가능하다[12].
이렇듯 국토교통부는 국가공간정보기반(NSDI)의 추진을 통해 다양한 공간정보 통합시스템을 구축하여 운영하고 있으나 공간빅데이터체계로의 발전을 위해서는 보완되어야 할 사항이 있다. 첫째, 다양한 공간정보 통합시스템이 취급하는 다양한 공간정보를 포괄적으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 현재는 필요한 정보를 각각의 통합시스템을 경유하여 각각 수집해야 하는 상황이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공간정보란 무엇인가요?	공간정보란 ｢국가공간정보에 관한 법률(이하 ‘법’ 이라 한다)｣ 제2조에 따르면 ‘지상‧지하‧수상‧수중 등공간상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보’를 말한다. 즉, 공간정보는 지도 및 지도 위에 표현이 가능하도록 위치, 분포 등을 알 수있는 모든 정보로 도형과 속성정보로 구성된다.
	국가공간정보통 합체계는 어떤 기관에서 구축한 공간정보체계인가요?	즉, Fig. 1과같이 중앙행정기관, 지방자치단체, 공공기관 등에서 구축한 국가공간정보체계를 통합 또는 연계하여 국토 교통부장관이 구축·운용하는 공간정보체계이다. 이러한 국가공간정보통합체계는 공간정보의 중복 구축 및갱신 비용을 절감하고, 각 부처의 토지 이용 및 규제 정보 등 다양한 토지관련 정보를 다양한 사용자가 일목요연하게 볼 수 있도록 하여, 대민서비스의 개선과 과학적이고 합리적인 정책 수립을 지원하고 있다.
	해외 주요국의 빅데이터 진흥 정책으로는 어떤 것들이 있나요?	정보통신 또는 스마트 혁명과 함께 사용자가 생산 하는 데이터 양이 폭증하고 데이터 유형이 다양화 되면서, 이들 데이터를 수집, 축적, 분석, 활용하여 새로운 가치를 만들어 내는 빅데이터가 정보통신 분야 및산업 전 분야에 새로운 이슈로 부상하고 있다. 특히 미국, 유럽, 일본 등 해외 주요국은, 한편으로는 공공 정보 이용을 촉진하거나 공공부문이 직접 빅데이터 기술 개발을 지원하는 방식으로 성장세에 있는 민간 부분을 지원하고, 다른 한편으로 개인정보 보호, 인프라 구축 지원 등 제도적 기반을 개선하는 방식으로 빅데이터 진흥 정책을 추진하고 있다[1].

참고문헌 (15)

Bae, D. M; Park, H. S; Oh, K. H. 2013, Trends and Policy Implications of Big Data, International Telecommunications Policy Review, 25 (10); 37-74.
Bum, J. I; Choi, S. J. 2013, Big Data Use Cases and Implications, CEO Focus 312, Nonghup Economic Research Institue.
Kim, B. 2013, Big Data Analysis Trends, 2013 Database White Paper, 216-239, Korea Database Agency.
Kim, H. N. 2012, Trends and Implications of Big Data, International Telecommunications Policy Review, 24(19).
Kim, J. J; Shin, I. S; Han, K. J. 2013, Spatial Big Data Technology Trends, Weekly Technical Trends, 1594; 14-25, National IT Industry Promotion.
Kim, M. S; Jang, I. S; Lee, C. H; Shin, S. W. 2013, Spatial Big Data Trend Analysis', Weekly Technical Trends, 1612; 1-13, National IT Industry Promotion.
Kim, T. J. 2012, A Study on The Construction of Desirable Model of the National Spatial Data Infrastructure Policy Promotion System, Journal of Korea Spatial Information Society, 20(6); 91-98, Korea Spatial Information Society.

원문보기 상세보기
Koh, J. H; Kim, M. G. 2012, The Efficient Public Private Partnerships for the Geospatial Data, Journal of Korea Spatial Information Society, 20(2); 71-79, Korea Spatial Information Society.

원문보기 상세보기
Korea National Spatial Information Potal, http://www.nsdi.kr.
MEST; MOSPA; MKE; KCC; NSTC. 2012, Big Data Master Plan for the Implementation of Smart State.
Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. 2012, A Study on the Application of National Spatial Information.
MoneyToday(www.mt.co.kr). 2013, Japan, Expected Big Data Economic Effect of an Annual 88 trillion-won.
National Information Strategy Committee. 2011, Implementation Smart Government with Big Data Utilizing.
Risk Assessment and Horizon Scanning Experimentation Centre, http://www.dsta.gov.sg.
Shashi S. 2012, Spatial Big Data, AAG-NIH Symp. on Enabling a National Geospatial Cyberinfrastructure for Health Research.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증