지난이야기

지난번, 우리는 실제적으로 적정 위치를 탐색하였다.

그리고 위치 분석에 필요한 데이터를 지도위에 디스플레이하였다.

이제, 분석만이 남았다.

....


입지 분석 혹은 입지 선정..






학부, 대학원때 조금 관심을 두었으나 실질적으로 업무나 연구에 활용한적은 없었다.

기본적으로 네트워크를 이용한 분석이나, 공간최적화는 생각보다 진입장벽도 높고 어렵기 때문이다.


그렇지만, 해냈다.

사실 이번 업무를 계기로 나도 조금 공부를 했고, 그동안 축적되어왔던 지식과 노하우를 기반으로 학부나, 석사때보다 더 쉽게 진행할 수 있었다.

그전에 경로탐색(길찾기), 서비스권역분석(등시간도지도), fleet management (화물차 및 여러 운송수단을 갖은 회사-예, 택배-의 운영비 절감 분석), 등을 해보았지만

내 생계를 위한 Network Analysis(네트워크 분석)은 이번이 처음이었다.


경로탐색, 서비스권역분석, fleet management (왼쪽부터 차례대로)

 


 


 



구글신의 도움을 받아 굉장히 매뉴얼적으로 진행할 수 도 있었으나, 여러가지 파라미터를 적용하여 본 업무에 맞는 가장 적절한 녀석을 선택했다.



기본적으로 내가 쓴 방법은

ArcMap (ArcGIS)에 있는 location allocation(입지분석)을 이용하였다.


몇가지 시나리오를 작성하였다.

1. 사실상 자판기를 이용하는 사람은 소득이 많고 적음과 관계없이 이용

2. 귀찮음을 많이 느끼는 사람일수록 자판기를 이용 (10~20대)

3. 자판기의 유효거리는 최대 1블럭을 넘지 않음 (유동인구가 많은곳인경우 위 시나리오 무시 가능)

주로 한 블럭은 50m 내외인점을 감안하여 (형과 내가 선정한 지역은 .. 그러했다), 자판기의 유효거리를  30m로 설정하였다


그리고 실험지역에 다음과 같이 지도위에 표기하였다.
행정지역 및 민감한 데이터부분은 지울 수 밖에 없음을 사과한다.









이번 실험에서 사용한 알고리즘은

카페나, 레스토랑같이 주변에 있는 사람들일 좀 끌어 모아주는 역할을 한다. 중력모델을 어느정도 이용한다

이유인즉, 먼 지역에 있는 사람들이 굳이 집 앞 카페를 사용하지 않고 가는일은 없기 때문이다. (maximize attendance)




그리고, 위 시나리오 중에서 남자만 고려 입지 분석을 시도해보았다.

1개의 자판기를 둔다고 가정하였을때는 다음과 같은 결과가 나왔다.











행정지역 및 민감한 데이터부분은 지울 수 밖에 없음을 사과한다...

참고로, 아래 지도 지역은 실험용 지역이기 때문에 우리가 실질적으로 계획한 곳은 아니었음을 밝힌다.

그럼에도 불구하고 지명을 삭제한것은 미안하다.

블로그 상황을 보고 공개를 하겠다.










그리고 같은 조건을 두고 1개가 아닌 10개의 시설을 둔다고 가정하였다.



잠깐 잡설을 하자면

나는 위 지역에 약 4년간 거주중이다.

사실 한국온 이후로 계속 여기에서 거주했다고 생각하면 될 것이다.


어쨋던 실험 결과에 대해서 다시 이야기 하자면,

내가 이동네를 돌아다니면서 경험을 바탕으로 어느정도 눈독 들였던곳에 점점 배치를 해주기 시작했다.

즉, 실험 결과가 점점 납득이 가기 시작했다.



다시 잡설을 하자면

나의 경험과 상반되는것.

아마 이것이 GIS Analyst가 직면한 가장 큰 문제가 아닐까 생각된다.


가령, 경험적 바탕으로 이 지역에 어떤 시설을 두면 좋을 것 같은데

실험 결과가 정 딴판으로 나올때..

왜 그런것인가에 대한 분석은 또다른 즐거움이긴 하지만, 처음 그 결과를 받아 드릴때는

아 .. ㅅㅂ 뭐가 문제지? 를 많이 직면한다

(나는 그렇다...)









어쨋던 우리가 진정으로 설치하고 싶은 구역에 아까와는 조금 다른 방식으로 실험을 하였다.

이번 방법은, 가장 최소한의 시설로 특정 범위 안에 있는 최대한 많은 수요를 고려할때 배치하는 방법이다.

즉, 소방서나 경찰서 등의 배치가 그 예시이다. (minimize facility)


이것은 Maximize Attendance를 했을때의 그림


이것은 Minimize Facility를 했을때의 그림이다



위 중 형과 나의 경험적 바탕에서 더 맞는 그림을 선택해서 해당 위치를 실제로 조사하기로 하였다.


나의 경우 데이터를 신뢰하기 때문에, 굳이 그럴필요 없다고 하였으나

형의 경우는 직접 눈으로 보고 싶어했던것 같다.


그리고 위치를 잡았다.


해당 건물의 부동산 등기를 떼어 건물주를 확인하였고

이제 쇼부만 치는 일만 남았다.



PS:

아.. 검열하는건 내스타일이 아닌데..

조회수 보고, 조회수가 어느정도 높으면 원본을 공개해야겠다 ㅎㅎ


곧 에필로그 업로드 할 예정임.


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지난이야기

지난번, 우리는 자판기를 설치할 지역을 찾기위해

타겟 연령, 판매 상품등을 지정했다.

그, 결과 숭실대가 Hot spot으로 도출되었는데, 이는 Scale Effect 현상 (MAUP 참고)때문으로 나왔다.

결과적으로 국지적인 지역을 찾기 위해서는, 지역을 좀더 협소하게 나누어야 했다 (LISA: Local Indocators of Spatial Association 참고) ...


2015년 11월 8일

이촌동 스타벅스 미팅을 하였다.



우리가 가지고 있는 데이터의 종류를 쭈루룩 나열했다.


주거인구,

유동인구,

아파트,

빌라,

추정소득분위,

직장인구,

유치원,초등학교,중학교,고등학교, 대학교

편의점 위치

등..

자판기를 입점하기위해서 고려해야할 변수들을 대부분 확보하고 있었다.


그리고

자판기의 경우 어짜피 그 유효범위가 최대3개의 블럭을 넘지 않는다는 가정을 하고, 

그냥 맘에 드는 "구(區)" 하나를 선택하기로 하였다.



형은

용산구에살고

나는

관악구에산다



그래서 자판기 설치 지역은 형과 나의 사이인 지역에 한곳으로 그냥 잡기로 하였다.

유동인구, 1인가구, 20-30대 인구등을 고려하였다. (사업은 망했으나(?), 블로그에 올릴때 우리가 분석한 지역은 밝히지 않기로 형과 합의보았다)


다음과 같이 실험지역에 데이터를 디스플레이 하였다.





그리고, 유동인구 데이터를 이용하여, 위 지역에서 더 유의미한 지역을 다시 narrow down하면서 추출하였다.'

그리고 GIS분석 기법중 공간최적화 및 Location-allocation 모델을 이용해서 입지를 선택하기로 하였다.



다음편 예고,

자판기를 들여놓을 위치를 선택하니, 일사천리로 일이 진행되었다.

최종적으로 마무리를하고, 우리는 한대만을 설치할 것 이지만, 일부로 10개의 자판기를 두다고 가정하고 탐색하였다.

탐색된 지역을 주변으로 실제 field work를 나가 확인하고, 최종적으로 한군데를 선택하였다..

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우리는 여러가지 사업을 고민했었다.


그중에서 서로의 시간을 가장 안 뺏기면서 할 수 있는 일이 무엇일까를 고민했다.

사실, 같이 고민한것은 아니고


그형도 따로 고민하고 있었고, 나도 따로 고민하고 있다가

술자리에서 우연히 그 이야기가 나왔고..

서로가 서로를 도와줄 수 있을 것으로 생각되서 같이 진행하게 되었다.



위 낙서는, 우리가 만나서 서로 고민한것들을 대충대충 표시한 내용이다..


우리가 처음 고민한 내용은 

타겟 연령과 상품을 잡고 어느 지역에 설치할 것인가?? 이었다.


처음에 아이템은 방향제와 같이 자판기에서 잘 안팔것 같은것들을 테스트로 해보고 싶었지만

위 아이템은 계획이 뚜렷해지면서 점점 바뀌어 갔다.

따라서, 위 낙서에서 본 상품은 무시하자.


위 문서를 집에와서 다시 정리하였다.


일단 타겟 성/연령이 정해졌다.

이를 기반으로 자판기의 위치를 설정하는 작업을 하였다 (사실 '자판기'의 전부는 위치라고 해도 과언이 아니다.)


그 형은 용산구에 거주하는 금융인이고 (학생때에는 중앙대 부근에서 거주하였다)

나는 서울대에서 GIS를 하는 사람이다.


그 형은 차가 있고, 나는 오토바이가 있다.


둘중 한명은 종종 들려서 재고확인을 해야할 필요가 있었다.




같이 하는 형은 GIS 전공자가 아니어서, 그 형이 이해할 수 있도록 도식화를 좀 해봤다.



인구 분포 확인을 위해  통계청의 데이터를 이용했다.

1인가구와 20-30대 여성이 많은 지역을 몇군데 뽑았지만, 우리가 (마음속으로) 원하는 지역은 나타나지 않았다.

아무래도 MAUP의 문제였을것으로 추정된다.



위 동그라미 지역이, 데이터상 핫스팟으로 나오길 바랬던 곳인데, 크게 유의미하지 않았다.

오히려 숭실대 지역이 더 핫스팟으로 나타났다....


이를 어쩐다..???





형과 나는 위치에 대해서 다시 고민해보기로 하였다.

(다음 편에서 계속)






예고



그럼에도 불구하고 우리는 우리의 고집을 꺽지 않았다.

좋은 결단이었다.

이유인즉, 서로 잘 모르는 지역에 배치하는것은 위험하다고 생각했기 때문이다.

누구 한명은 그 지역에대해 어느정도 알아야 한다(지역 전문가)라고 생각했다.


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그저 나는 돈을 벌 고 싶었다.



광화문 금융권에 다니는 아는 형이 있다. 정기적으로 모이는 모임에서 사업얘기가 잠깐 나왔다.

그 후에, "정말 사업에 관심이 있니?" 라고 연락이 왔다.


관심이 있는지 없는지 모르겠다.

하지만, 그저 나는 돈을 벌고 싶었다.


...


원래 장문의 에세이처럼 프로젝트 시작 -> 진행 -> 종료를 한번에 쓸까 했는데, 

그렇게 하기엔 그 형과 내가 한 3개월정도의 시간이 너무 허무하게 정리되어 버리는 느낌인것 같았다.

짧은 시간이지만, 함께 고생한 시간을 그렇게 정리하기엔 너무 아까워서 문학집처럼 정리하고 싶었다.


...


이 블로그의 컨셉이 GIS, 공간정보, 정보제공 같은것이지만,

결국엔 그 또한 사람을 위해 존재하는것이기 때문에

사람이야기를 빼놓을 순 없을것 같다.


나도 사람이다.


...


등장인물 소개를 하자면


서울의 K대학교를 졸업하고

광화문의 K회사에서 일하고 있다.

형수님은 손재주가 많으신분이다.


내가 미국에 있을때, 내가 다닌 학교로 교환학생 온 형이었으며

그 인연으로 계속 만나고 있다.


정기적으로 모이는 모임은, 교환학생 온 '남자'들의 모임이며

나만 빼놓고 다들 유부남들이다. (난, 어딜가나 항상 막내였다.)


내가 인정하는 몇 안되는 능력자이며, 주말엔 꾸준히 공부를 하고 항상 발전하는 사람이다.

주변에도 능력자들이 많이 있을텐데, 그럼에도 불구하고, 열사람을 제처두고 나를 찾은 이유에대해서 지금 생각해보면

(어쩌면) 그 형과 바라보는 지점이 같았을지도 모른다.


혹은, 그형이 나를 믿었는가? 내가 좋은 사람인것처럼 보였는가..?

..

원래 이 프로젝트?(사업?)은 작년 2015년 겨울(2015년 11월경?)에 시작해서 올 겨울(2016년 2월경)에 종료된 프로젝트였다.

약, 3개월..


대학원생으로써 할 일도 있었고, 집안문제, 개인사 등 여러 일이 있었지만..

그래도, 돈을 벌어 자아실현을 해야하고 싶은  마음이 굴뚝같았다. (그리고 이것은 아직도 유효하다.)


돈을 벌겠다라는 이 말은 내가 백만장자 천만장자라는 의미는 아니다.

그냥, 지금보다 조금 편한 삶을 살고 싶음이다.

...


그래서 돈을 벌기 위해, 그나마 내가 제일 잘 하는? GIS를 이용하여, 이 험난한 세상에 뛰어 들었다.

사실, 혼자 뛰어들긴 무서워서 그 형과 함께 나섯다.



앞으로 2~3개정도 이 프로젝트와 관련한 글을 써 나갈 예정이다.



여담이지만, 이 프로젝트 종료후 그 형이 이런 얘기를 했다.

'내가 나중에 와이프 카페를 차려줄 생각이 있는데, 그때도 잘 부탁해~'


그리고 난 참치를 얻어먹었다.

봉천동 진우리 참치 맛있다.



아, 밤이 되니까 주절주절 거린다.

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블로그를 보아하니 뉴스에 올라온 주제로 지도를 만들때 조회수가 제일 많았다.


내 블로그의 최다 조회를 획득한 선거구지도..


우리나라 사람들 정치에 관심이 많은데, 왜 우리 정치는 이러한가..


각설하고

요새 많이 바쁘긴 하지만, 그래도 항상 관심주시는 독자?들을 위해 서울시를 대상으로 새로운 선거구를 만들었다.



기존의 선거구 지도와 새로운 선거구 지도와의 차이점을 비교해보자.


제20대 서울 선거구는 총 50개이며 Static Map은 다음과 같다.




색상이 초록색인 이유는 정치적인 성향과는 전혀 관계없음을 밝힘

그냥 랜덤으로 했음



그리고, 이 위에 기존 선거구지도의 경계와 중첩시켰다.

중첩시킨 이유는.. 어디가 어떻게 바뀌엇는지 보기위해서이다.


경계의 변화가 있긴하다

이 변화의 이유는 서로 다른 기관에서 만든 동경계여서이다.

Global한 관점에서 보면 별 문제는 없다.





어디가 바뀌었는가 하면..

크게보았을땐 강남구 병, 중구/성동구 갑.을, 강서구 정도이다..

세세히 보면 송파구 병의 몇개의 동이 송파구 을로 편입된것같다.


대략 이러하다.


은 사람들이 구글지도에 매쉬업을 원하셔서, 구글지도에도 올려본다.







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드론으로 찍은 영상은 용량이크고 전송하기에도 벅차고, 나만 갖고 있으면 아쉽기도하고 그러하다.


예전에 Geoserver에 벡터데이터를 올려서 QGIS나 ArcGIS에서 WMS레이어로 불러온적이 있다.


학교의 전산망을 통하여 


그런식으로 포트폴리오를 정리하면 제공받는 입장에서도, 제공하는 입장에서도 깔끔할 것 같다.


엔젤스윙은 스타트업회사다. 아직 회사 홈페이지에 들어가보니 자신들이 작업한 영상들을 올려놓지 않아 아쉬운 부분이 있기도 하였다.

(사실 홈페이지에 자신들이 찍은 항공영상들을 올려놓을 수 있다면, 매우 좋은 홍보일 수 있을 것 같다)


그래서 지오서버를 다시 구축하고 (컴퓨터를 포맷해서 예전에 구축했던것은 없어짐) 구글지도 베이스를 기반으로 만들고 찍은 영상들을 Overlay하였다.


약간의 난관에 봉착하였는데 Raster데이터를 지오서버에 구축해본적이 없어서 만지작 만지작 거렸다. KMZ로 대신 올려야하는지 뭐해야하는지..


전산학의 세계는 알 수 없어 깨작깨작 거리다가 나와버렷다.


근데 아무래도 single tile이다보니 small scale에서 그림이 뭉개지는 현상이 발생했다.


   


그리고 컴퓨터가 구린건지, 전상망이 느린건지, 영상 크기가 큰건지.. 지도 렌더링이 조금 시간이 걸린다

뭔가 방법은 있을 것이다. (타일 캐쉬를 하면 도움될 것 같으나.. 타일뜨는건 웹지도 만들때 너무 많이해봐서.. 이제 그만 ㅜ_ㅠ)

APMSETUP과 지오서버를 이용하여 구축하였다.



PS:

Facebook을 통해 알게된 GIS쪽 지인 파도를 타고 가다보니. 

GU (Gis United) 사람들이 꽤나 있었다. 여기 사장님인지 Founder분이 지으신 책을 미국에서 읽은적이 있다.

보아하니 이분들도 티스토리에 연재를한다.

홍대 근처에 회사가 있는걸로 알 고 있는데 재밌게 일하시는것 같기도하다.


나중에 어떻게 될지 모르는 인연이지만 일단은 여기다 링크를 추가한다 http://gisutd.tistory.com/

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병신년에도 변함없이 설이 왔고 나는 혼자였다.


작년에 신년 기도를 할때와 변함없이 나는 똑같은 기도를 하고 있지만, 작년과 비교해보았을때 발전된것은 없어보이고

달라진것은 나의 나이와 조금 푸석해진 피부 그리고 염세적인 태도일 것이다.


좋아하는 바이크를 탔어도 기분은 그대로였다.

좋아하는 곳을 가도 기분은 그저 그랬다.

좋아하는 것을 할 심적, 물적 여유도 그리 넉넉친 않았다.



아마 지독한 우울증이지 않나 싶다.


각설하고 혼자서 있는 기간동안 쌓인 업무를 뒤로한체 오롯이 나만의 시간을 갖고 미래를 그려보았다.

내가 잘하는것은 무엇이고 좋아하는것이 무엇인가?

잘하는것은 특별히 없는것 같고(언제나 나보다 잘난놈들은 많다) 좋아하는것은 분명하다


※지도로 생각하는 나

※지도를 좋아하는 나


이것만 가지고는 불안정한 사회에서 불안하게 살 수 밖에 없다.


주변 지인 하나둘씩 자신의 꿈을 포기하고

제한적인 상황에서 다른 길을 갈 때마다 나는 어떻게 해야하는지 생각이 든다.

근래에도 아는 형이 다른길로 전향을 하였다.


이자리를 빌어 씁쓸한 축하와, 따뜻한 위로를 보내고 싶다 (사실 내가 블로그를 하는지는 모를것이다).


내가 금수저이거나 재벌3세였다라면 사실 이게 그렇게 고민거리인가 싶다.


다들 말 안하는것 같다.

하지만 모두들의 걱정거리는 역시나 '돈' 이다.

돈으로 모든것이 다 귀결되는 것 같다.

"그것만 있었더라면 좀 나았을 텐데"



사실 행복이란것이 별것인가?

삶의 질이 나아지면 행복한것이고 편해지면 행복한것이지

공자나 부처나 예수의 말을 깨닫기 전에 배가 고프고 당장 내일이 걱정인데 귀에 들어올 일이 있나.


설 연휴 급작스럽게 저런 생각이 들었다.


학벌이 밥을 먹여주는 시대는 이미 끝난것 같고,

학위가 돈을 가져다주는 시대도 이미 지난것 같다.


개개인의 차이가 있을 수 있지만, 내가 바라보는 사회는 그러하다.


결국엔, 학위와 학벌도 돈을 벌기 위한 수단이었는데 이젠 돈을 벌기 위한 수단이 저것들이 아닌 다른 무엇인것이다.

가장 크게 작용하는것은 돈이겠다.

돈이 돈을 벌기 마련이니까.


간접적으로 대한민국 공간정보업계를 훑어 볼 수 있는 좋은 기회를 다양한 루트를 통해서 경험하였다.

그때마다 드는 생각은, '언젠간 나도 이 곳을 떠나지 않을까?'이다.


어느 분야나 마찬가지일 것이다.

다양한 사람들을 만나 이야기를 해봤지만, 다들 힘들다고 한다.


푸념한번 지껄여 본다.




그래서 올해는 신년 기도를 다시 한다.

내가 좋아하는 것과 GIS, 공간정보분야를 융합해 보고 싶다.

이것이 잘 되면 나의 안정적인 사업이 될테고, 만약 잘 안된다면 내가 장래에 취직할 회사의 자기소개서의 한줄로 들어가겠다.

지금 내가 가진 모든 정보를 합하고, 모든 인적 네트워크를 모아서 시도해보고 싶다.


학위는.. 글쎄다.

있으면 좋고 없어도 그만이다.

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나의 임무가 끝낫다.


나의 임무는 이친구들이 가져온 자료를 바탕으로 지도를 만들어주기.


사실 공간정보 전문가들한테서는 '클릭 클릭'하면 되는 일일지도 모른다.


그러나, 문제는 데이터 에러가 일부분에 있었다.

그림으로 보자.


원래는 이런식으로 되어있어야 한다.


근데 나중에 획득된 데이터를 보니 문제가 있어서 포지션상에 문제가 있어서 이런식으로밖에 지도에 안올라가는것이다.

즉, 카메라는 항상 위에서 아래를 내려다보는 식이어야하는데, 무슨 이유에서인지 옆부분에서 사진을 찍엇다고 인식하는것이다.



원인을 파악해보자

기체의 스펙은 내가 사용하는것보다 확실히 좋았다. 기체 자체의 최적화가 안되었는지 잘은 모르겠다. 


지역이 워낙 산악지형이기도 했고, 그날 태양에 흑점이 폭발했을지도 모르고,

이유는 다양하다. 내가 직접 그날 실험을 한것이 아니기 때문에 자세한 원인은 모른다.


글로 설명하면 어렵다. 사진을 보자.

Camera Location의 위치..




뭔가 camera location이 .. 정상적이지 않다

이 문제 때문에 정사영상(지표면과 수직)으로 된 영상의 POV로 설정햇는데 자꾸만 지도에는 이상하게 떳다.




그나마 괜찮은녀석.

위 지역은 이미지 모자이크가 잘됬음에도 불구하고,

GPS오차가 매우커서 구글이나 다음지도와 결합했을때 제 위치를 찾지 못하였다.



... 고생을 좀했다.

Camera Location이 심각하게 이상한 녀석을 제외하고 Georeferencing을 다시했다.


최종결과를 지도로 만들고.. 


이 결과를 구역을 나누어 자원봉사자들로하여금 공간정보데이터를 표기하게 해야했다.

물론 앱을 만들어 모바일지도플랫폼에서 입력하면 쉬우나, 시간적인 제한 때문에 거기 까지는 하지 못하였다.



처음에 엔젤스윙 대표가 나름대로 구역을 분할해왔는데, 본인 생각에 저렇게 구역을 분할하는 방법은 아프리카 대륙을 떠날때 영국과 프랑스가 자대고 나라 경계 구분한것과 별반 다르지 않은 느낌이었다.





그래서 내가 나름 영상의 왜곡정도를 확인하여 자원봉사자들이 힘들지 않게끔 다시 나누고.... 




각 구역별로 자세한 지도를 만들어줌



그렇게 만든 지도위에 자원봉사자들이 공간정보들을 가져왔다.

악취, 폐가, 낙상, 위험 등등등 


아래의 그림이 그것이다.




물론 최종결과는 이것보다는 이쁘다. 심볼을 좀 다르게 했기 때문임.



신문에 실림.

http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?artid=201601192043005&code=620101






엔젤스윙이 홈페이지를 설립했다고 한다.

가봐라.

www.angelswing.org

참고로 나는 엔젤스윙과 아무런 관련이 없다.


글을 봣을때 엔젤스윙이 형편없다고 느껴지면, 경기도 오산이다.

이들은 공간정보분야 전문가가 아니고, 이것들이 그들의 실수인지 태양의 문제인지는 사실 알 수 없는 것이다.

무인항공기쪽에서는 정말 대단한 사람인것 같은 아우라가 느껴졌다.


나는 그냥 지도만드는데 도움을 줬다.



돈 많이 벌고 회사가 크면 날 채용해주세요 대표님.

월급 700만원 이상, 4대보험, 9am-4pm근무, 종신계약 해주시면 조건없이 갑니다.

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좋은 계기로 인해 같은학교에 있는 친구들과 공동프로젝트?를 하게 되었다.

뭐, 나야 항상 시간이 없고 바쁘고, 여유시간엔 쉬고싶지만..


이런경험도 좋을 것 같고, 그 보다도 같이 하는 친구들의 문체나 말투가 그 나이 또래 친구들과 사뭇 달라, 무관심할 수 없었다.


같이 일하게될 친구들은 '엔젤스윙'이라는 회사를 가지고 있는 어엿한 청년사업가들로써, 인간과 사회를 위한 무인항공기를 회사의 모토로 정했다.





이친구들을 보면서 404warehouse 라는 자그만한 회사를 갖고 있는 친구가 생각이 났었는데, 이야기를 조금 나누다보니 서로 또 아는 사이기도 했다.


현재 하는 프로젝트의 주된 내용은

서울대학교 글로벌사회공헌단에서 지원을 받고 있는 공식적인 프로젝트이기도 했으며, 서울시, 관악구청, 서울시 소방재난본부에 프로젝트를 협력하기로 약속 되어 있는 것으로 알 고 있다.





이중에서 내가 부탁받은 업무는

1. 드론으로 찍은 영상을 모자이킹

2. 결과물을 프린팅하여 자원봉사자들에게 배포

3. 자원봉자자들이 쪽방촌을 답사하여 표기한 공간정보 (예, 낙상 위험지역 등 위험 시설물)를 디지털화 하여 유관기관이 쉽게 볼 수 있도록


이상 위 세가지다.

1, 2, 3번 사실 예전에 해본 경험이 있기 때문에 시간이 허용된다면 나한텐 무리가 없으리라 본다.

사실 더 좋은 방법으로는 지도를 모바일 디바이스에서 확인할 수 있도록 하면 좋겠으나,

시간적인 제한과 비용의 문제로 인하여 일단 종이지도로 변경하였다.


이쪽분야의 전문가도아니지만, 이렇게 요청이 들어오니 뿌듯하기도 부담스럽기도하다.


나를 위해서, 그리고 이친구들을 위해서라도 잘 되었으면 좋겠다.


작업과 관련한 이야기는 계속 이어 나가겠다.

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2일전 북한이 수소폭탄 실험을 했다.


그리고 어제 뉴스에 이와 같은 그림을 보여주었다.


이 그림은 2014년 국방백서에 들어갔다고 한다... 너무했다.

너무 한것 아닌가...

정말 저만큼 날아갈꺼라 생각하는가.. ㅜ_ㅠ

전세계가 다 북한의 사정권이다....

Propaganda는 이제 잘 안먹히는거 알잖아요.


국방부 실몽.


김정은이랑 같은 실수다.



우리의 지구는 둥글다.

갈릴레이가 주장했고 그것은 이제 상식이다.




김정은이야 상식이 통하지 않는 아이니까 그렇다고 쳐도, 국방부는 너무했다..


KBS 1TV뉴스도 너무했다.



..


각설하고

북한 동창리 발사대에서 발사한다고 가정했을때 (좌표 39.665245, 124.701863)


2014 국방백서에 들어간 이 지도는



Loxodrome라인을 사용해야할 것이다.

Loxodrome은 지구의 두 지점 사이의 최단거리를 greate circle로 mercator지도에 투영하는 방법이다.

mercator는 평면 지구는 구면인것을 고려한... 사진을 보자면..

Loxodrome (blue) and geodesic (red) in Mercator map

빨간선이 구면을 따라 연결한 최단거리

파란선이 평면을 따라 연결한 최단거리


그래서 Mercator에서 만들어놓은 Buffer는 좋지 않음

내가 동창리에서 500, 1300, 3000, 10000키로미터 버퍼를 Mercator에서 만들었음

Mercator Projection (안좋은 예)


그리고, 

Stereo graphic에서 같은 거리에 Buffer을 그린결과 다른 결과를 보여준다.



그리고, 

arctic polar stereo graphic의 관점에서는

요로코롬 보인다.


이러한 차이점을 설명해서 보여주는것이 좋지 않을까 했다.


참고로, 위에서 사용한 용어는 지도학의 전문용어가 아닌 ArcGIS, QGIS에서 사용하는 Techinical 용어라는 점을 밝힌다.

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