🏞️ GIS & RS415

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  [GIS] deck.gl이란? 특징 / 활용 deck.gl: 대용량 데이터 시각화를 위한 GPU 가속 프레임워크deck.gl은 WebGL2/WebGPU 기반의 고성능 데이터 시각화 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 대용량 데이터 세트의 시각적 탐색 분석을 단순화하고 가속화하는 것을 목표로 합니다.deck.gl의 주요 특징GPU 가속: WebGL2/WebGPU 기술을 활용하여 대용량 데이터 세트의 고성능 시각화를 지원합니다.레이어 기반 접근: 다양한 데이터 유형(지리 공간, 3D, 시계열 등)을 효과적으로 표현할 수 있는 레이어 기반 아키텍처를 제공합니다. [1] [2]deck.gl의 활용 사례지리 공간 데이터 시각화: 경위도 좌표가 있는 공간 정보를 쉽게 표현할 수 있습니다. [3]대용량 데이터 시각화: Maps JavaScript API와 함께 .. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 11.

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  [GIS] AVS (Autonomous Visualization System) https://avs.auto/#/ Autonomous Visualization SystemAVS is a fast, powerful, web-based 3D visualization toolkit for building applications from your autonomous and robotics data.avs.auto   AVS: 자율 시각화 시스템AVS는 자율 차량 인식, 동작 및 계획 데이터를 설명하고 시각화하기 위한 새로운 표준으로, 탐색, 상호 작용 및 가장 중요한 것은 해당 데이터를 사용하여 중요한 개발 결정을 내릴 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 웹 기반 툴킷을 제공합니다.AVS 프로젝트는 자율주행 엔지니어와 운영자가 자율주행 시스템 동작과 성능을 탐색, 분석, 비교하.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 11.

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  [GIS] Uber의 H3이란? : 지구를 육각형으로 나눈 체계 Uber의 H3는 고해상도 계층적 헥사곤 그리드(Hierarchical Hexagon Grid) 시스템으로, 지리 공간 데이터를 효율적으로 인덱싱하고 분석하기 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리입니다. H3는 지리적 영역을 일련의 헥사곤 타일로 나누어 표현하며, 이는 다수의 위치 기반 서비스와 분석 작업에 유용하게 사용됩니다.주요 특징헥사곤 그리드:H3는 지구 표면을 헥사곤 셀로 분할합니다. 헥사곤 모양은 사각형보다 왜곡이 적고, 주변 셀들과 더 균일하게 인접할 수 있어 지리적 분석에 유리합니다.계층적 구조:H3는 계층적 구조를 가지며, 각 셀은 더 작은 헥사곤 셀로 재귀적으로 분할될 수 있습니다. 이를 통해 다양한 해상도 수준에서 지리적 데이터를 분석할 수 있습니다.H3 해상도는 0부터 15까지 있으며,.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Shapely란? : Python 공간분석 라이브러리 Shapely: Python에서 공간 데이터를 다루는 강력한 라이브러리Shapely는 Python에서 공간 데이터를 조작하고 분석하는 데 사용되는 오픈소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 GEOS(Geometry Engine - Open Source)의 기능을 Python 환경에 제공하여, 사용자가 점(Point), 선(Line), 다각형(Polygon) 등의 공간 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 해줍니다.1. 공간 데이터 표현 및 조작Shapely는 다양한 공간 데이터 타입을 제공하며, 사용자는 이를 활용하여 공간 데이터를 생성, 수정, 분석할 수 있습니다. [1], [2]2. 공간 분석 기능Shapely는 공간 데이터 간의 거리 계산, 교차, 합집합 등 다양한 공간 분석 기능을 제공합니다. 이를 통해 .. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Rasterio란? : 래스터 데이터 다루는 python 라이브러리 Rasterio: 파이썬으로 쉽게 다루는 공간 데이터Rasterio는 GeoTIFF, Geospatial PDF 등의 래스터 데이터 형식을 Python에서 쉽게 다룰 수 있게 해주는 오픈소스 라이브러리입니다. Numpy 기반의 API를 제공하여 사용자가 익숙한 방식으로 공간 데이터를 처리할 수 있습니다.1. 래스터 데이터 읽기, 쓰기, 조작Rasterio를 사용하면 Python에서 래스터 데이터를 쉽게 읽고, 수정하고, 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. [1]2. Numpy와의 호환성Rasterio는 Numpy 기반의 API를 제공하므로, 사용자가 익숙한 방식으로 공간 데이터를 처리할 수 있습니다. [2]3. 다양한 래스터 데이터 지원Rasterio는 GeoTIFF, Geospatial PDF 등 다.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Leafmap이란? : Jupyter Python 패키지 Leafmap: 간단한 코드로 강력한 지도 분석 수행Leafmap은 Jupyter 환경에서 최소한의 코드로 지도 및 공간 데이터 분석을 수행할 수 있는 Python 패키지입니다. 이 패키지는 사용자가 복잡한 코드 없이도 지도 시각화, 공간 데이터 처리, 분석 등을 수행할 수 있도록 지원합니다.1. 간단한 코드로 지도 생성Leafmap은 Jupyter 환경에서 최소한의 코드로 대화형 지도를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 지도 생성 과정을 거치지 않고도 쉽게 지도를 만들 수 있습니다. [1]2. 공간 데이터 분석 기능Leafmap은 공간 데이터 처리, 분석, 시각화 등의 기능을 제공합니다. 사용자는 최소한의 코드로 다양한 공간 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. [2]3. Jupyter 환.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Geopandas란? : 공간데이터 분석 python 라이브러리 Geopandas: 공간 데이터 분석을 위한 강력한 Python 라이브러리Geopandas는 공간 데이터 분석을 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Pandas 라이브러리를 기반으로 하며, 공간 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 기능을 제공합니다.1. 공간 데이터 처리 및 분석Geopandas는 점, 선, 다각형 등 다양한 형태의 공간 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 도시 계획, 교통 분석, 환경 연구 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.2. 공간 데이터 시각화Geopandas는 Matplotlib, Folium 등의 라이브러리와 연계되어 공간 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 트렌드를 쉽게 파악할 수 있습니다.3. 공간 데.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Geopy란? : 파이썬 라이브러리 Geopy: 주소와 좌표 간 변환을 지원하는 Python 라이브러리Geopy는 Python에서 주소와 지리적 좌표 간 변환을 지원하는 오픈소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 주소를 좌표로 변환하는 geocoding과 좌표를 주소로 변환하는 reverse geocoding을 쉽게 수행할 수 있습니다.1. 다양한 지오코딩 서비스 지원Geopy는 Nominatim, Google Maps Geocoding API, Bing Maps Geocoding API 등 다양한 지오코딩 서비스를 지원하므로, 사용자는 필요한 서비스를 선택하여 사용할 수 있습니다.2. 무료 지오코딩 서비스 활용Nominatim API를 사용하면 무료로 지오코딩 서비스를 이용할 수 있어, 비용 부담 없이 주소-좌표 변환을 수행할 .. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Kepler.gl이란? : 공간데이터 시각화 툴 Kepler.gl: Uber의 강력한 공간 데이터 시각화 도구Kepler.gl은 Uber에서 개발한 웹 기반의 오픈소스 지도 시각화 도구입니다. 이 도구는 대용량의 지리 정보 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있는 기능을 제공합니다.1. 다양한 데이터 포맷 지원Kepler.gl은 CSV, JSON, GeoJSON 등 다양한 데이터 포맷을 지원하므로, 사용자는 다양한 소스의 데이터를 쉽게 불러와 시각화할 수 있습니다.2. GPU 가속 렌더링Kepler.gl은 GPU 가속 렌더링 기능을 제공하여, 대용량 데이터도 빠르게 처리할 수 있습니다.3. 다양한 시각화 레이어Arc, Line, Hexagon, Point, Heatmap, GeoJSON, Buildings 등 다양한 유형의 시각화 레이어를 제공하여, 데이.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] Folium이란? / 기능 / 활용법 Folium: Python의 강력한 지도 시각화 라이브러리Folium은 Python에서 지도 데이터를 시각화하기 위해 사용되는 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Leaflet.js 자바스크립트 라이브러리를 기반으로 하여, 지도 데이터를 Python 코드로 쉽게 다룰 수 있게 해줍니다. Folium의 주요 기능은 다음과 같습니다:1. 지도 생성 및 마커 추가folium.Map()을 사용하여 지도의 초기 위치와 확대 정도를 설정할 수 있습니다.folium.Marker()를 사용하여 지도 위에 마커를 추가할 수 있으며, 마커에 팝업 창이나 툴팁을 붙일 수 있습니다.2. 지도 스타일링tiles 속성을 사용하여 지도의 스타일을 다양하게 지정할 수 있습니다.지도에 레이어, 범례, 축척 바 등의 요소를 추가할.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] 오픈스트리트맵(OpenStreetMap, OSM)이란? / 특징 / 사례 오픈스트리트맵: 전 세계 사용자가 만드는 오픈 소스 지도 서비스오픈스트리트맵(OpenStreetMap, OSM)은 전 세계 사용자들이 자발적으로 참여하여 만들어가는 오픈 소스 지도 데이터베이스 서비스입니다. 2005년 영국에서 시작된 이 프로젝트는 누구나 자유롭게 지도 데이터를 편집하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.오픈스트리트맵의 주요 특징오픈 소스 및 오픈 데이터: 오픈스트리트맵은 누구나 자유롭게 지도 데이터를 편집하고 사용할 수 있는 오픈 소스 프로젝트입니다.사용자 참여형 지도 구축: 전 세계 사용자들이 자발적으로 참여하여 지도 데이터를 구축하고 있습니다.다양한 지도 데이터 제공: 도로, 건물, 관광지, 등산로 등 다양한 지리 정보를 포함하고 있습니다.무료 사용 및 재사용 가능: 오픈 라이선스.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.

• [GIS] GeoDjango란? / 특징 / 활용사례 안녕하세요! 오늘은 GeoDjango에 대해 자세히 알아보겠습니다. GeoDjango: Django의 강력한 지리 정보 웹 프레임워크GeoDjango는 Django 프레임워크에 포함된 강력한 지리 정보 웹 애플리케이션 개발 기능입니다. 이를 통해 개발자들은 위치 기반 서비스, 지도 애플리케이션 등 다양한 지리 정보 기반 웹 서비스를 쉽게 구축할 수 있습니다.GeoDjango의 주요 특징지리 정보 데이터 처리: GeoDjango는 공간 데이터를 효과적으로 저장, 관리, 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 지도, 위치 기반 서비스 등의 개발이 용이합니다.다양한 지리 데이터 지원: GeoDjango는 다양한 지리 데이터 형식(GeoJSON, KML, GML 등)을 지원하며, 공간 데이터베이스와의 연.. 🏞️ GIS & RS/📚 GIS (지리정보시스템) 2024. 6. 10.