서울대에서GIS하기

기존의 GIS 교재가 어떤식으로 나와 있는지 모르겠다.

솔직히 이야기 하건데, 나는 GIS를 정식(?)으로 배우지 않았다.

미국 학부에서 배워왔을 때 교수님이 주신 shp 으로 좌표를 맞추고, 수정하고, 분석하고 .. 이정도의 일을 했다. (GIS는 Minor.. 학부식 표현을 쓰면 emphasis on GIS 였던것 같다)

석사에서는 raw 데이터를 자동으로 가공해서 공간정보화하고 수정하고, 분석하고, 논문을 쓰고..

물론 학부 졸업과제를 한국으로 했었고, 내가 나름 경쟁력을 갖는것은

외국에서 한국 데이터를 사용하면서 터득한 엄청난(?) 시행착오, 그리고 이를 기반으로 한 know-how일 것이다.

내 과거를 되짚어 볼때, GIS에 대해서 아무것도 모르던 내가 어떻게 여기까지 왔는가라고 생각해봣을때

약 50%는 나의 관심이엇고, 20%는 나의 노력(열정), 20%는 커리큘럼, 그리고 나머지는 행운이었던 것 같다.

사실 앞 2개와 마지막 parameters는 개개인에 따라 다르고..

사실상 커리큘럼을 통해 관심이 생겼고, 그 관심으로 인해 열정이 생겼기 때문에

관심과 열정을 촉진시켜줄 좋은 커리큘럼이 필요하다.

다행스럽게도(?) 나는 서울대학교라는 좋은 환경속에서 GIS를 교육시킬 기회를 갖었고 결과적으로 GIS의 use case를 설명하고, 전도할 수 있는 기회를 얻었다.

그리고, 그것 또한 내가 미국에서 배웠던 커리큘럼과 비슷하게 진행했다. (그리고 다양한 노하우가 축적되어서 내가 더 넣었다)

한편, esri의 교재를 보면 다 미국 데이터를 사용하기 때문에 현지화(?)가 충분히 되지 않아 이질감을 많이 느낄 수 있다고 판단했고, 이를 다 서울대학교 및 서울시의 데이터로 바꾸는 작업도 했다.

따라서, 지금 쓰는 이 교재도 서울대학교에서 가르쳤던 GIS 실습과 비슷한 차례로 진행될 것이다.

이것이 도움이 되길 바라며...

PS: 연재 해 나가면서 내용과 목차는 계속 수정해나갈 것이다.

(마치 학교 교재가 조금 업데이트 되고 5만원씩 가격 올리는것처럼, 근데 이건 공짜 ㅎ_ㅎ )

Content

Part 1. 벡터 데이터 다루기

chapter 1. 벡터 데이터란?

chapter 2. shape이란?

chapter 5. dbf, mdb, xlsx등의 외부 database를 ArcMap에서 프로세싱하기

chapter 6. UAV의 GPS 데이터 가지고 놀기

chapter 7. 벡터 데이터 분석 (ArcMap의 기본 Geoprocessing : buffer, clip, intersect 등) 및 실습

chapter 8. 데이터 editing

chapter 9. 고오오오오오급 벡터 데이터 분석 (이라고 말하고 Spatial Analysis, Network Analyst 그리고 Python console과 modelbuilder이용하기)

Part 2. 래스터 데이터 다루기 (이부분은 SJ님이 많이 도와줬으면 좋겠다)

Part 3. 좌표계 (대한민국에서 GIS 하는 사람들의 깊은 빡침을 해결 시켜줄 수 있었으면 좋겠다)

chapter 1. 좌표계

chapter 2. 자주 사용하는 세계 좌표계

chapter 3. 대한민국 좌표계

chapter 4. ArcMap를 이용한 좌표 변환 방법

chapter 5. 아무리 변환해도 맞지 않는 좌표계 맞추는 꿀팁 (내 10년간의 노하우 전수할 거임)

Part 4. WebGIS (이부분은 SJ님과 ㅇㅁㄴ이 많이 도와줬으면 좋겠다)

chapter 1. WMTS 배경지도

chapter 2. API 사용해서 데이터 획득

chapter 3. ArcMap을 이용하여 획득한 결과물을 Mapbox, Carto, Google Earth, Leaflet 등을 이용하여 publish!

chapter 4. ArcServer (아 오래전에 만져봐서 기억이 안남 사실.. 나도 뭐 공부해보지)

Part 5. BigData와 GIS

chapter 1. 너도 나도 다 BigData라고 말하는데 GIS에서 BigData란? (지극히 개인적인 나의 GIS BigData의견을 적어놓을것임 ㅎ_ㅎ)

chapter 2. R과 ArcMap

chapter 3. ArcMap에서 BigData 다루기

Part 6. Tips for Cartography and Map Design (지도학? 지도 디자인? 팁)

chapter 1. 레이어 놓기

chapter 2. Symbology (심볼?바꾸기)

chapter 3. Labeling (POI의 레이블 하는거)

chapter 4. Layout view & Data view

chapter 5. 이쁜 지도 만들기 위한 ArcMap의 Tools

Part 7. Machine Learning (A.I)과 ArcMap?

chapter 1. 4차 산업혁명과 인공지능! 과연 GIS와 ML는 어떤 접점을 갖을 것인가!!!!!!!

chapter 2. 나도 공부중 ㅋ

써놓고 나니까.. 와.. 이거 다 쓸려면 몇년 걸리지 않으려나?

내생각엔 추가는 없고 몇 챕터 없앨듯 ㅋ

한달에 한챕터 쓴다고 하면 아마 3년 걸릴듯..

최근 대학원생으로..

직장인으로..

혹은 미생으로

설사 데이터가 있다 하더라도 이를 가공하고, 분석하고, 읽을만한 컨텐츠를 만들고 (소위 스토리 맵이라고 말하는 것 같더라..)의 작업은

아직은 노는것과 마시는것이 좋을 나이인지라 사실 쉽지는 않다.

그럼에도 내가 꾸준히 블로그를 하는것은
나의 동료를 찾음과는 물론이고, 나의 커리어의 단절이 없기 위함이다. (설사 내가 GIS와 무관한 일을 한다 하더라도.. 말이다)

한편 새로운 카테고리가 생겼다.

ArcMap 강의

영어로된 책은 많지만 GIS 비전문가에게는 GIS 자체로도 큰 장벽이다.

학문의 경계는 베를린 장벽처럼 한순간에 없어질 것 이다.

GIS는 유용한 도구이다. (나는 학문으로써 공부했다.)

그런데 이를 알고있으나 사용하지 못하면 안타깝다.

다행스럽게도 국립공원관리공단의 유병혁님(OSGEO 한국지부 Charter member)께서는 QGIS를 소개시켜주고 계시지만, 일정 수준 이상에 올라왔을때 그 이해는 더 빠를 것 이다.

이 카테고리의 목적은 그것이다.

그 수준까지 사람들을 올려주자.

지도에 대한 제대로된 인식을 알려주자이다.

그리고 ArcMap을 통해 이를 알려주자이다.

사실 ArcMap은 비싼 소프트웨어이다 (다행스럽게도 내가 수학하고 있는 이곳에서는 공식적으로 Software를 구입했다).

그러나 ArcMap만큼 GIS를 쉽게 접하게 해주는 소프트웨어도 없을 것 이다. (물론 본인은 Arc <-> Q를 왓다갓다 하면서 사용한다)

그리고, 서울대학교에서 GIS 조교를하고, 이런 저런 국책기관의 자문을 도와주고, 다른 학과에 GIS를 소개하고, 노하우를 전수하면서 깨달았다.

아직 GIS를 제대로 모르는 사람들도 있고 이를 잘못 사용하면 선무당이 사람을 잡을 수 도 있겠다라는 생각이 들었다.  (아마 이런 표현이 적절할 것 이다 they know just enough to be dangerous : 아마 우리말로는 선무당이 사람잡는다?)

물론 나는 지리교육과의 이상일 교수님이나, 지리학과의 이건학 교수님, 그리고 SJ및 PK의 지도교수님 (공개하는 순간 내가 탈로나버린다...)처럼 대가인 분들의 발톱의 때만큼에도 못미치는 사람이지만 과감하게 진행해본다.

그리고 이 강의 카테고리를 만들기위해 연구실 동료와, SJ님과 손을 잡을것이다.

목차는 다음 글에서 연재하겠다.

최근, 원피스의 한장면이 자주 생각난다.

Dr. 히루루크의 사람이 언제 죽는다고 생각하나의 대한 답변은 마치 안철수가 무릎팍도사에서 말한 그 느낌과 비슷하다.

그나저나 원피스는 주옥같은 대사가 많다.

잊혀지지 말아야겠다. (물론 실명 공개는 안할 것 같음)

그나저나, 최근 취업도 알아보고 있는데 잘 되지 않는다.

나와 동료가 되고 싶은 사람들이 없나...?

おまえ、おれの仲間になれ???

지도에 관심이 있으신분들은 이걸로 대략적인 위치를 찾는것도 나쁘지 않을 것 같다.

참고로 이와 유사한 서비스는 네이버와 다음에서 바로 검색해서는 안나오고,

네이버지도와 카카오맵(다음지도)로 접속해서 사전투표소로 검색하면 나오긴 한다.

하지만 직관성이 떨어지는지라 그냥 심심풀이로 작업해본거니 참고해주세요.

짤은 SJ님게서 보내신 카톡

1개월하고 약 12일만이다.

그동안에 엄청난 일이 발생했다.

졸업 논문 주제의 엎어짐 (?이렇게 표현하면 교수님을 욕할 수 있지만, 딱히 좋은 단어가 생각나지 않는다.)과 집안문제 (이게 제일 클 것이다), 건강문제 (조금 신경 쓰인다), 미래의 문제 (취업좀 했으면 좋겠다.), 그리고 뭐 다양하게 거론할 수 없는 문제들이 있었다.

지적 호기심이 바닥인것 같기도하고, 주제가 엎어짐?으로 인해 무엇을 해야하는지 수렁속에 빠져있어서 그런것도 있는것 같다.

일탈을 해볼려고 일본도 다녀왔다.

짤은 일본 너의 이름은 촬영지?

신주쿠 쪽 스가신사 계단 

시나노마치역 근처 육교

신주쿠 경찰서 사거리

이 밖에도 여러 친구들을 만났다.

Apple Maps 에서 현재 열심히 지도를 만드는 (하지만 자기가 뭘 하는지 잘 모르는) Andrew

Google 에서 열심히 일하시는 (아저씨인데 형) Chris

중딩 동창, 일본 친구 등등

그리고 음식도 먹고. 온천도 하고. 개 굳.

근데 한국에 돌아오더니 다시 무기력해졌다.

그래도 이 블로그를 채워 나가는 것은 내 자신과의 약속일 것이다.

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자, 서론이 길었지만 내 소식을 궁금해하는 독자들도 있을 테니 일단 지껄여 보았다.

실험지역의 현황을 파악해 보기로 했다.

실험지역은 동작구와 영등포구다.

이유는 딱히 없다. 내 위주다. 내 연구니까.

굳이 지금 붙이자면, 동작구는 내 마음의 고향이고 영등포는 그 옆에 있으니까. (서초구도 동작 옆이긴 한데.. 그냥 영등포 함)

어쨋건 지도로 보면 다음과 같다.

63빌딩의 장자바오역은 왜 있는지 모르겠다. 베이스지도는 MapBox API를 썻음.

Mapbox의 지도 색감은 좋은것 같다.

빨강색은 소방서요

흰색은 응급실이 있는 병원이다.

지금 생각해보면 파출소/경찰서도 넣을 수 있는데 아깝다. 졸업논문에 추가해봐야겠다.

그리고 통계청에서 획득한 다양한 데이터를 지도위에 올려 놓아 보았다.

가령, 집계구별 총 인구수이다.

실험 지역의 통계치를 다 보여주고 싶지만, 그렇게 되면 또 그래프를 그려야하고...

일단 동작구랑 영등포구만 보았을때 인구 분포는 대략 이렇다고 보면 될 것이다.

신대방, 노량진, 사당동, 문래동, 대림동, 양평동이 눈에 띄는 Hot Spot이다.

물론 계량적 검증을 하기 위해선 Local Moran's I나 Gi* 같은걸 이용해야 하겠지만..

의학저널에서 얘기하길 고령일수록 심정지가 많이온다고 했다. (독일/북유럽 저널과 일본저널을 많이 참고했다.)

그래서 60대 이상의 인구를 심정지 위험군이라고 정의했고, 그들의 거주지 분포를 표기해보았다.

그리고 전체인구 대비 노인인구의 비율을 봐보자.

마지막으로 심정지가 어디서 많이 일어났는지 한번 확인해 보자.

어렵게 어렵게 구한 심정지 사건 데이터.

약 600여건의 심정지 사건이 1년동안 발생했다.

정말 패턴을 못찾겠다.

이럴땐 계량분석만한게 없다.

하지만 하지 않았다. (사랑해요 이상일 교수님)

눈으로 보아하니, 영등포역이 제일 눈에 띈다.

그렇지만 영등포역 주변은 인구도 많지 않다.

결국 거주인구와 심정지 사건은 그닥 비례 하지 않는것 같다.

그래서 유동인구, 그리고 노령층의 유동인구의 point density (heat map)을 만들어 보았다.

하지만 하지 않았다. (사랑해요 이상일 교수님)

눈으로 보아하니, 영등포역 지역이 제일 유동인구가 많아 보인다.

심정지 사건과 비교해보니 얼추 비슷한것 같고, 노인 유동인구도 생각외로 많았던 지역이기도 하다.

설치는 어떠한 패턴없이 마구잡이식으로 되어있다.

집에서 일어난 심정지는 개인에게 다 AED를 주기 전까진 어쩔 수 없다.

그래서 이번 연구는 OHCA 그중 건물 외부에서 발생한 심정지 사건을 줄이기 위한 AED배치를 생각해 보았다.

일단 현황은 이정도로 파악됬다.

다음엔 데이터 수집과 데이터를 확인해보고 마지막으로 실험결과를 제안해봐야겠다.

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정말 기력?이 없나보다.

내용이 너무 허접하기도하고 .. 기술적인것보다 팩트를 정리해서 보여주는거라 뭔가 열정?도 없다.

큰일인것 같다..