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[Geo AI] Spatial Embedding(공간 임베딩)이란? 원리와 대표 기술, 활용 사례
지도 위의 좌표, POI(Point of Interest), 이동 궤적, 위성영상은 형태가 서로 다르다. 일반적인 머신러닝 모델은 이런 공간 데이터를 그대로 이해하기 어렵다. Spatial Embedding(공간 임베딩)은 위치와 주변 환경, 공간 관계를 숫자 벡터로 변환해 Geo AI 모델이 학습할 수 있도록 만드는 표현 방법이다.공간 임베딩을 적용하면 단순한 거리 계산을 넘어 비슷한 장소 찾기, 지역 특성 분류, 이동 수요 예측, 위성영상 변화 탐지 등을 하나의 벡터 연산 체계로 다룰 수 있다. 다만 좌표, 도로망, 이동 경로, 위성영상처럼 데이터 구조가 다르면 적합한 임베딩 방식도 달라진다.Spatial Embedding(공간 임베딩)이란?Spatial Embedding은 공간 객체와 공간적 맥락을..
🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템)
2026. 9. 1.
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[통계] NOIR(Nominal, Ordinal, Interval, Ratio) 명목척도·서열척도·등간척도·비율척도 차이
데이터를 숫자로 기록했다고 해서 모두 같은 방식으로 계산할 수 있는 것은 아닙니다. 고객 유형을 1, 2, 3으로 표시한 숫자와 온도 10, 20, 30은 겉모습은 비슷해도 담고 있는 정보가 다릅니다. 이 차이를 구분하는 기준이 측정척도입니다.측정척도는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도로 나뉩니다. 네 가지 척도를 제대로 구분하면 평균을 계산해도 되는지, 순위를 비교할 수 있는지, 두 값의 배수를 말해도 되는지 판단할 수 있습니다.명목척도·서열척도·등간척도·비율척도 한눈에 비교명목척도• 구별: 가능• 순서: 불가• 간격 비교: 불가• 절대적 0: 없음• 대표 예시: 혈액형, 거주 지역, 상품 종류• 주로 사용하는 요약값: 빈도, 비율, 최빈값서열척도• 구별: 가능• 순서: 가능• 간격 비교: 불가..
💖 Hongsi's Study/📊 통계・공간통계・공간최적화
2026. 9. 1.