GIS & Spatial Analysis in KOREA

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #지도 [ CARTO 지도 제작하기(2) ][ 지도 시각화 ] CARTO에서 데이터 시각화는 Layer options 창에서 가능하다. 연결한 레이어 데이터를 클릭하면 시각화 창(Layer options)으로 이동한다. 시각화 기능으로는 ① DATA, ② ANALYSIS, ③ STYLE, ④ POP-UP, ⑤ LEGEND가 있다. ① DATA: 불러온 데이터가 지니고 있는 테이블의 필드를 중심으로 지도 창 우측으로 Widget을 만들어준다. (필드 수 만큼 Widge..

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #지도 #2017 #Seoul #Tour #Tourgo #Public Data #Map #Local #Foreigner#서울특별시 #관광 #공공데이터 #관광지식정보시스템 #주요관광지점입장객통계 [ 2017년 서울특별시 관광데이터 지도 시각화 ] 한국문화관광연구원에서는 관광지식정보시스템을 이용해 전국 주요관광지점별 내외국인 입장객 데이터를 월별, 분기별, 연도별로 제공하고 있으며, 데이터를 엑셀 형태로 다운로드 받을 수 있다. 다운로드 받은 데이터를 토대로 공간데이터 ..

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #Radon #School#지도 #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질 [ 2017년 전국 라돈 검출 학교 지도 시각화 ] 앞선 데이터 구축 페이지(‘라돈 - 02 공간분석 활용데이터 정의 및 수집 구축’, ‘라돈 - 03 공간 분석용 데이터로 재구축’)를 통해 구축한 ‘2017년 전국 학교 실내공기질 이미지 데이터’를 ‘CARTO’라는 웹지도를 이용해 데이터를 시각화 해보았다. 데이터 비교를 위하여 라돈 검출 학교 데이터뿐만 아니라 전체 초, 중, 고등학교 위치 데이..

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #지도 [ CARTO 지도 제작하기(1) ] [ 지도 만들기 ] CARTO에서 지도를 만들려면 2가지 방법이 있다. ① 대쉬보드 Maps에서 우측 상단의 NEW MAP을 이용해 만드는 방법과, ② 대쉬보드 Datasets에서 데이터를 선택해 지도를 만드는 방법이다. ① 대쉬보드 Maps에서 지도 작성하기대쉬보드 Map 우측 상단 NEW MAPS를 클릭하면 데이터를 선택해 지도를 만들 수 있는 창으로 이동한다. 작성에 필요한 데이터를 선택하면 다른 데이터와 달리 데이터..

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #Data Upload #지도 #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #데이터 업로드 [ CARTO 데이터 올리기 ] [데이터 연결 방법] CARTO에서 분석 및 시각화하고자 하는 데이터 셋은 Datasets 화면을 통해 업로드 할 수 있다. Datasets 화면 우측 상단의 NEW DATASET을 클릭하면 데이터를 업로드 하거나 이미 구축되어 있는 데이터 라이브러리를 이용 할 수 있는 화면으로 이동한다. 데이터 업로드 화면에서 신규 데이터를 구축하는 방법은 두 가지가 있다. ① CONNECT DATASE..

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #지도 #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 [ CARTO 시작하기 ] QGIS 프로그램을 이용한 데이터 시각화 결과물의 단점은 결국 단 1장의 이미지 형태의 결과물 밖에는 만들 수 없다는 것이다. (물론, 최근 QGIS 프로그램에서도 ‘QGIS2Web’이라는 플러그인을 통해 Web Map 형태로 만들 수는 있으나 기능이 많이 부족한 상황이다.) 지도는 현재 내가 있는 곳을 중심으로도 볼 수 있어야하며, 넓게는 전 세계를 다 볼 수도 있어야 한다. 그래서, 선조들은 지도를 고이 접어 필요한 부분만 펼쳐서..

[Spatial Analysis]#GIS #QGIS #Spatial Data Analysis #Big Data #Data #Map #Radon #School #EDA #CDA #QDA#공간데이터 분석 #빅데이터 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질 #데이터 #지도#탐색적 데이터 분석 #확증적 데이터 분석 #질적 데이터 분석 [ 04 데이터 분석 및 시사점 도출(1) ] 가장 중요한 분석용 데이터(전국 초/중/고등학교 및 라돈 검출 학교 데이터)를 앞선 장 ‘03 분석용 데이터로 재구축’을 통해 재구축 했다. 분석에 가장 기본이 되고 중요한 데이터를 완성한 것이다. 데이터 과학에서 분석 프로세스는 위 도표처럼 ① 문제를 정의하고, ② 관련 데이터를 수집하고, ③ 목적에 맞는 분석용 데이터로 재구축하고, ④..

[QGIS Plugins]#GIS #QGIS #Spatial Data Analysis #Big Data #Map #Plugin #Table Manager#지도 #공간데이터 분석 #빅데이터 분석 #플러그인 [ Table Manager ] A. 설치 방법 Table Manager Icon ArcGIS나 QGIS 프로그램을 이용해 Shape file(Vector Data)을 핸들링하다 보면 가장 많이 겪는 어려움 중 하나가 바로 필드명을 수정하는 것이다. 속성 값의 필드명은 문자 길이가 제한되어 있을 뿐만 아니라 잘못 기입된 필드명을 수정하기 위해서는 처음 Shape File을 만들기 전 데이터로 돌아가 수정해야 한다. 간혹 Shape File 중 *.dbf 파일을 열어 필드명을 수정하면 될 것으로 판단하는 ..

[QGIS Plugins]#GIS #QGIS #Spatial Data Analysis #Big Data #Map #Plugin #Point Sampling Tool#지도 #공간데이터 분석 #빅데이터 분석 #플러그인 [ Point Sampling Tool ] A. 설치 방법 Point Sampling Tool Icon 지형, 환경 등 전통적인 공간데이터 분석 시 가장 많이 활용하는 데이터 셋의 형태는 픽셀 형태인 그리드 기반의 Raster Data 이다. 현재 추세는 Vector Data 형태(shp)로 공간데이터를 많이 구축하고 분석 및 시각화하고 있으나 Kernel Density, IDW 분석 등 Vector Data를 Raster Data 형태의 결과물로 변환하여 분석에 많이 활용한다. 이 경우 Ra..

[Spatial Analysis]#GIS #QGIS #Spatial Data Analysisv #Big Data #Data #Map #Radon #School#공간데이터 분석 #빅데이터 분석 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질#데이터 #지도 #공공데이터포털 #학교알리미 [ 03 분석용 데이터로 재구축 ] 앞선 장에서 ‘02 활용데이터 정의 및 수집 구축’을 통해 가장 기본이 되는 ‘2017년 전국 학교 실내공기질 이미지 데이터’를 오픈소스 OCR 웹페이지를 통해 Excel 형태로 구축했다. 하지만 우리는 분석에 앞서 가장 기본이 되는 Raw 형태의 데이터를 구축한 것이지 실질적인 공간데이터 분석을 하기 위해서는 아직도 갈 길이 멀다. 기 구축한 Raw 데이터를 가지고 우리는 앞으로 공간 분석을 진행하려..