Google의 새로운 스트리트 뷰 카메라

실세계 인덱싱 알고리즘의 든든한 조수-

구글의 새로운 스트리트 뷰 카메라

원문☞ Google’s New Street View Cameras Will Help Algorithms Index the Real World

 <구글 스트리트 뷰 카메라가 장착된 자동차>

Steve Silverman은 두 명의 Mars를 다녀온 NASA 탐험가들을 위해 카메라를 제작을 도왔습니다. Google 주차장에서, 그는 현대자동차 천장에 달린 자신의 최신 제작물을 바라보았습니다. 이 물건을 장착하니 자동차의 높이는 두배가 되었습니다. 4개의 흰색 다리는 카메라가 달린 수직의 검은색 8개의 버팀대를 지탱하고 있습니다. “우리는 이것을 감추려고 생각했지만, 우리는 괴상한 사람들입니다.” Silverman이 말했습니다. “우리는 이것이 자랑스럽습니다.”

Silverman과 팀원들은 Google Street View의 이미지를 캡쳐하기 위한 하드웨어를 제작하였습니다. 2007년 부터 시작된 이 프로젝트는 천만 마일 이상의 길, 건물, 공공장소에서 불법행위의 파노라마를 온라인에 공개하여 모두가 볼 수 있게 하였습니다. 8년만에 처음으로 메이저 업그레이드 된 카메라는, 얼마 전부터 거리를 순찰하기 시작했습니다. 이렇게 막 수집되어 오기 시작한 정보들은 구글의 전 세계 디지털 장악력을 강화시켜줍니다.

2009년 때의 휴대폰카메라를 기억해 보면 Street View 이미지는 훨씬 더 선명해졌습니다. 이제는 더욱 높은 해상도와 실체감있는 색채의 세계를 기대해 볼 수 있습니다. 구글의 새로운 하드웨어는 그저 눈으로 보는 화면처럼 만들어지지 않았습니다. 자동차 상단에 부착된 장비에는 2대의 양방향 HD스틸이미지를 촬영할 수 있는 카메라가 있습니다. 이 두대의 카메라는 Google 이미지인식 알고리즘에게 더욱 선명한 건물과 거리, 도로 표지판의 근거리샷을 전달해 줍니다.

이 알고리즘은 무리없이 수백만 개의 표지판과 상점정면을 포착할 수 있습니다. 이는 세계 곳곳의 거리에서 보여지는 방대한 데이터를 수집하는데- 표지판, 상호, 심지어 델리코너 창에 게시된 영업 시간까지도 포착할 수 있습니다. 이로써, Google은 이미 축적된 디지털 매핑 데이터 베이스를 더욱 발전하고자 합니다. 웹을 인덱싱하는 알고리즘을 기반으로 구축된 이 회사는 현실 세계에서도 동일한 전략을 사용하고 있습니다.



<이전의 구글카메라(상)와 새로운 카메라(하)의 화질비교, Santa Cruz 모습>

Global Surveillance 전세계 감시

Street View에 대한 아이디어는 Google 만큼 오래되었습니다. 2001년, 회사가 설립된지 3년이 지났을 때, Google의 CEO Larry Page는 그가 Bay Area를 드라이브 하면서 촬영한 비디오 테이프를 Stanford의 그래픽실험실에 가지고 갔습니다. 그는 연구자들에게 비디오를 이미지로 추려내는(요약하는) 방법을 연구하기를 제안하였고, 이로써 “Crawling the physical web” 이라는 별명의 프로젝트가 시작되었습니다. 그리고 이 기술은 2006년 Google에 흡수되었습니다. 이듬해, Street View의 공개런칭이 있었습니다.

긴 세월이 지난후, Street View 자동차는 수천개의 도시와 85개의 국가에서 8천억장 이상의 이미지를 찍었습니다. 회사 기존의 매핑데이터는 훨씬 광범위해 졌습니다. 하지만 Google 은 더욱 나은 세계 인덱싱을 갈망하였습니다. Google의 지도부서를 리드하는 Jen Fitzpatrick는 이렇게 토로하였습니다. “사람들은 더욱 어렵고 깊은 질문을 우리에게 가지고 옵니다.”

우리는 Google Maps나 Street View에서 검색을 시작할 때 먼저 거리주소(자신의 주소)를 입력했을 것입니다. Fitzpatrick은, 현재 회사는 더욱 복잡한 쿼리요청을 받고있는데, 이는 한층 더 세밀하고 상세한 실세계 디지털모델링을 필요로 한다고 언급하였습니다.

그는 까다로운 사용자들의 요청(query)에 대한 응답을 해줄수 있는, 더욱 구체적인 세계정보를 기반으로 제공하는 서비스를 구축하고자 합니다. “저 코너 다음으로 있는 핑크색 건물의 이름이 무엇입니까?” 같은 물음을 대답할 수 있는 서비스 말입니다.

Google은 머신러닝과 인공지능에 방대한 투자를 하여 섬세한 정보를 얻을 수 있는 자연스러운 길을 모색했습니다. 최근 지도부서에서 시행된 연구에서는, Street View 자동차가 길위의 정보를 이미지로 촬영하는 동안, 알고리즘은 스스로 길이름과 번호를 찾고 전달함으로써 회사의 지도 데이터베이스 안에 새로운 주소를 자동으로 생성합니다. Street View는 Google의 제품군 중에서 최초로 당사의 강력한 맞춤형 AI 칩인 TPUs 를 사용하였습니다.

이 시스템은 avenida를 위한”AV.”와 같은 약어를 알아내고, 다른 국가 혹은 Google 지도의 정보에서 단서를 얻기도 합니다. 또한 이 소프트웨어는 상호명을 식별할 수 있고, 타이어 상점의 이름을 왜소하게 만드는 거대한 브리지 스톤 로고와 같은 시각적 장애요소를 무시할 만큼 똑똑하기도 합니다.

Google Street View 카메라에서 수집되는 고화질의 이미지들은 해당 시스템이 더욱 정확한 정보를 추출할 수 있게 해줍니다. “머신러닝 관점에서 볼때, 모든 것이 나아지고 있습니다.” 라고 기술 엔지니어 Andrew Lookingbill은 말합니다. 이는 정확한 실세계모델링 정보에 기반한 새로운 소프트웨어 발전에 기여할 수 있습니다. 그들은 더 나아가 자동으로 건물형태나 영업시간 안내표지를 인식하여 기업의 종류를 식별할 수 있는 기능을 연구하고 있습니다.


<구글의 Jen Fitzpatrick>

New territory 새로운 영역

알고리즘을 통해 Street View 이미지를 디코딩하는 것은 도로, 도시, 기업등 빠르게 변화하는 장소- 덜 활성화된 경제영역에서 매우 유용합니다. Google 및 경쟁사들은 향후 해당 지역에서 새로운 사용자를 발굴하기를 원하고 있습니다. 금년의 인도정부의 발표자료를 보면, 최근에 매일 평균 14마일의 새로운 도로가 건설되었다고 보고했습니다. Street View 서비스가 이번 여름에 Nigeria 2천1백만의 도시 Lagos에서 개시 되었습니다. Fitzpatrick 은 Google의 image-scouring 알고리즘이 새로 촬영된 이미지를 해석하여 지도의 품질을 높일 수 있다고 합니다.  Google은 지도를 사용하여 광고를 팔고있기 때문에, 지도의 정확도가 향상됨으로 인해 유용한 서비스와 사용자 수를 증가할 수 있고, 더불어 이윤확대의 효과를 볼 수 있습니다.

Google은 사용자들이 많은 이미지를 배고파하는 알고리즘에게 먹이를 제공해 주기를 원합니다. 최근, 관련기업들의 가상현실에 대한 관심으로 인해 360도 카메라의 가격이 상대적으로 져렴해졌습니다. 올 여름, Google은 일부 카메라를 “Street View Ready”라고 인증하였습니다. 즉, 사용자들이 자신의 파노라마 이미지를 촬영한 후 모바일 어플리케이션을 이용하여 업로드 하면, Google은 이 이미지들을 활용하여 서비스를 제공하려는 것입니다. Google의 이미지 인식 알고리즘은 장면들을 처리하여 자체 이미지와 같은 새로운 지도 데이터를 만듭니다.

<구글의 Street View Ready>

Google은 크라우드소싱(Crowdsourcing)을 통해서 Street View가 더욱 발전되기를 기대하고 있습니다. Street View의  제품관리자 Charles Armstrong은 이렇게 말합니다. “Google이 바라는 목표는 전 세계를 인덱싱 하는 것입니다. 하지만 아직 기대에 미치지 못하고 있습니다.” Street View Mobile App은 이미지를 제공해 주는 개인에게 가상트로피를 보상으로 줍니다. 그리고 카메라로 찍을 명소를 제안하기도 합니다. Armstrong는 머지않아 기업, 관광청, 정부기관에서도 카메라가 장착된 자동차를 운전하며 최신의 길과 도시의 정보를 제공해 줄 것이라고 예측합니다.

이 모든 Street View의 업그레이드는 Google이 디지털지도 분야에서 최고의 위치를 유지하도록 할 것입니다. Google은 소수의 Mapping Projects를 주도하는 기업들 중 가장 저명하다고 할 수 있습니다. 그 다음으로 영향력이 있는 타자는 독일의 오토컴퍼니가 소유한 HERE; 독립형 GPS 장치와 시계로 유명한 TomTom; 그리고 Open Street Map 프로젝트 입니다. “그들은 서로와 겨루고 있습니다”라고 미국의 Open Street Map 회장 Alyssa Wright는 말했습니다. 대다수의 사람들이 GPS가 장착된 스마트폰을 소유하고 있는 실세계에서, 지도데이터는 방향정보 이상으로 중요하다고 할 수 있습니다. “자율주행차에서부터 데이트 어플리케이션에 이르기까지, 매핑은 미래의 디지털 세계를 구축하는데 있어 기반이 됩니다.” Wright는 이렇게 말했습니다.

Street View의 새로운 카메라와 Google의 크라우드 소싱을 통한 이미지구축은 프라이버시에 대한 논쟁으로 이어집니다. Google은  일시적 공공장소 모습의 이미지를 영구적인 이미지로 웹상에서 사용하는데, 이는 Street View가 시작된 때부터 논란이 많았습니다. 회사가 Street View 차량을 wi-fi 데이터로 로그하지 못하는 문제가 발생하고 나서, 독일과 오스트리아의 대부분의 모습은 Google Map에서 수년 동안 볼 수 없었습니다. Google의 함대는 최근에 양국으로 돌아왔습니다. 2012년, 스위스의 최고법원은 담장너머로 엿보는 것을 방지하고 여성의 처소를 보호하기 위해서 Google에게 카메라수를 줄이기를 명령하였습니다.

Fitzpatrick 은 높은 품질의 이미지가 더 많은 개인정보침해의 문제를 초래할 것이라는 판단을 버리고 있습니다. “우리는 아직까지 문제의 민감도가 높아진 장소를 보거나 듣지 못하였습니다.”Google은 계속해서 Street View의 자체 이미지에 있는 사람얼굴이나 차량번호판을 자동으로 블러처리 할 것입니다. 하지만 사용자 개인이 360카메라로 촬영하여 업로드하는 이미지에 대해서는 그들이 스스로 블러처리 할지의 여부를 선택하도록 할 것입니다.

또한 Google이 이미지 처리 알고리즘을 활용하여 Street View에서 얻어낼 수 있는 장점이 얼마나 더 있을까요? 아주 많습니다.

올해 초 Fei-Fei Li 교수(현재는 Google Cloud부문 수석 연구원)가 참여한 Stanford의 연구에서는, 수입, 종족, 미국 각 지역의 투표패턴등을 예측 할 수 있는 소프트웨어를 제시하였습니다. 이 소프트웨어는 자동차의 제조사, 모델 및 년도의 로그정보를 활용하여 예측을 시행합니다. 만약 해당 사업에 대한 계획이 있는가를 Google에게 질문한다면, 그는 오직 이런 답변만을 줄 것입니다- 회사는 항상 Street View 정보를 이용하여 단순한 지도를 능가하는 회사 플랫폼을 구축하기 위한 방법을 모색할 것입니다.

Google과 사용자제공 Street View이미지를 처리하는 기술은 자회사 Waymo의 자율주행차들이 세계를 이해하는데 도움을 줄 것입니다. “팀은 수시로 사물과 협업합니다. “Fitzpatrick 은 이렇게 말할 것입니다. 그리고 그녀의 팀은 Waymo로 부터 얻을것이 많습니다.

카메라맨 Silverman은, Street View 자동차를 운행하면서 동료들의 디바이스만을 사용하는 것은 별로 재미가 없다고 고백합니다.”조금 지나면 운전기사가 되지 않고 다시 엔지니어링 팀으로 돌아갈 준비가 되었습니다.” 자율주행차는 주문형 승차 서비스의 경제를 변화시킬 것이고, ‘바퀴를 달고 다니는 사람들’에게 돈을 지불하지 않아도 Street View에 도움을 줄 수 있을 것입니다. 결론적으로, 실세계에 대한 인덱싱 알고리즘은 이제 시작되었다고 하겠습니다.


SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

CARTO 5: 2017 옥외광고의 데이터 트렌드

TV와 인쇄 광고 예산이 계속해서 줄어드는 가운데, 옥외광고는 유일하게 아직 성장중인 전통적 형식의 광고입니다. (2017에 2.7% 성장) 그러나 옥외 광고의 의사결정자들은 ROI를 창출해내기 더 쉬운 다른 형태의 광고들에 맞서서, 시장 점유율을 늘리기 위해 혁신해야한다는 압박을 받고 있습니다.

요즘 한창 유행인 광고는 디지털 옥외광고(DOOH)와 프로그래매틱 광고입니다. 하지만 기업들은 디지털 옥외광고와 프로그래매틱 광고가 로케이션 인텔리전스를 효율적으로 활용하지 않고서는 오래 버틸 수 없다는 것을 깨달아가고 있습니다.

(프로그래매틱 광고: 자주 검색하는 단어와 접속하는 웹사이트를 보고 사용자가 필요로 하는 것으로 보이는 광고를 보내줌으로써 기업 입장에서는 물론, 사용자 입장에서도 효과를 얻을 수 있는 광고 기법)

새로 취임한 데이터 최고 책임자 (Chief Data Officers)는 전통적인 데이터 수집 기술을 넘어 로케이션 인텔리전스를 옥외 광고 전략의 핵심으로 만들어야합니다.

 

트렌드 #1: 삼자데이터와 디지털 옥외광고가 힘을 합치면…

디지털 옥외광는 2019년까지 옥외 광고의 39%를 차지할 것이라는 전망입니다. 그리고 이 분야의 전문가들은 옥외광고를 다이나믹하게 만드는 데 로케이션 데이터가 필수적이라는 것을 알고 있습니다.

한 예시로, Clear Channel은 삼자데이터를 최근에 시작한 프로그래매틱 옥외 광고의 초석으로 삼았습니다. 그들은 지오로케이션 데이터부터 Experian과 같은 데이터 전문가까지, 다양한 범위의 삼자데이터를 이용했습니다. 또한, 은행에서 개인 거래 정보 이용의 힌트를 얻기도 했습니다.

이와 비슷하게, Exterion Media는 Telefonica UK부터 런던 지하철까지, 지오로케이션 모바일 데이터에 투자하고 있습니다. 로케이션 데이터의 힘을 포착함으로써 단순히 ‘광고를 보게하는 것’에서 ‘청중을 매료하는 것’으로 이동하게 하는 것이죠.

두 예시에서 볼 수 있듯, 디지털 광고 투자에 대한 ROI를 견인하기 위해서 옥외광고 담당자들은 시간이 기록된 (실시간은 아직 대부분의 시장에서 먼 미래의 이야기이긴 합니다) 인구통계 인사이트를 통해 디지털 인벤토리가 돈이 될 수 있게하는 데이터를 얻길 기대합니다.

전자상거래 회사는 “고객들의 위치에 기반한 우리의 새 제품 캠페인을 홍보할 최적의 장소는 어디인가요?”하고 질문을 던집니다.

우리는 현재 판매 상황을 위의 지도에 표시하고 광고를 배치하기 가장 좋은 뉴욕 시 버스 정류장을 찾기 위해 클러스터 분석을 시행했습니다. 회사들은 그들의 옥외 광고 도달 범위를 최적화하는 타겟 시장 별 구역을 나누기 위해 이 로케이션 인텔리전스 앱을 이용할 수 있습니다.

 

트렌드 #2: 프로그래매틱 광고를 지탱해주는 로케이션 데이터

프로그래매틱 광고는 아마 온라인 광고 업계의 표준일 것입니다 – 하지만 옥외광고에서 갈망하는 “순간 마케팅”을 시행할 수 있는 실시간 거래 플랫폼에 도달하기까지는 아직 많은 시간이 걸릴 것으로 보입니다.
Outfront Media의 전무이사 Andy Sriubus가 Digiday UK와의 인터뷰에서 말했습니다: “디지털 전광판을 만드는 것은 옥외광고 회사를 설립하는 것의 아주 작은 부분일 뿐입니다,” 그는 계속해서 인벤토리, 측정, 미디어 구매 시스템 등은 프로그래매틱에서 성공하기 위해 필수적이라고 설명했습니다.

이것이 Vistar Media나 Adstruc와 같은 거대 옥외광고 회사들이 연관성, 관계, 브랜드 타겟팅을 최대화할 수 있는 “로케이션 인텔리전스로 관객 중심의 타겟팅하기”에 주목하는 이유입니다.

그러나, 수십억개의 위치 기반 데이터를 거래나 모바일 데이터에서 에이전시나 브랜드가 소화할 수 있는 인사이트로 변경시키는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 진화된 공간 분석 플랫폼이 없다면 말이죠. 그래서 우리는 옥외 미디어 관계자들이 인사이트를 찾기 쉬운 직관적이고 탄탄한 자체 어플리케이션을 만들 수 있도록 돕고 있는 것입니다.

위의 지도는 광고 가능한 전광판들 (보라색 점)과 그 전광판을 원하는 잠재 광고주들 (호텔, 헬스장, 식료품 점)을 표시하고 있습니다. 옥외광고 전문가와 회사는 전광판의 영향권이나 다른 옥외 광고 지역 안에 있는 최적 고객들을 파악하는 방법으로 잠재 프로그래매틱 고객을 확인할 수 있습니다.

 

트렌드 #3: 상호작용(interactivity)은 전광판을 매장으로 만든다

옥외광고의 마지막 열쇠는 ‘상호작용’입니다 – NFC, 비콘, 지오펜싱과 같은 기술을 사용해 광고가 바로 판매와 직결되게 하는 것이죠. 이것이 이뤄진다면, 온라인과 오프라인 ROI 사이의 간격을 줄여줄 것입니다. 다시 한번, 이 모든 것은 장소의 힘으로 가능합니다.

그러나 전통적인 옥외 미디어 기업들만 이 트렌드를 생각하고 있는 건 아닙니다. 구글도 시장에서의 그들의 갭을 발견했습니다. 구글의 미디어랩 팀은 런던 주위의 프리미엄 옥외 광고에 DoubleClick을 도입하기 위해 JCDecaux, Ocean Outdoor, Outdoor Plus와 함께 일해왔습니다. 이를 통해, 런던의 워털루 기차역과 같은 곳에서 프로그래매틱 광고가 가능해질 것입니다.

이 시도가 획기적인 이유는, DoubleClick이 소비자들에게 쉽고 넓은 접근을 제공하며 이미 인터넷 디스플레이 광고를 지배하고 있기 때문입니다. 적절한 전략적 파트너와 함께, 구글은 인상을 심어주는 것을 넘어 상호작용하길 원하는 브랜드들에게 현실적인 상호연관성을 만들어주는 가장 빠른 기업이 될 것입니다.

이러한 상호작용을 달성하기 위해서는, 캠페인을 지리공간적으로 시각화하는 것이 브랜드의 통찰력을 기르는 과정에서 중요한 역할을 할 것입니다. 아래의 지도에서, Spielman과 Singleton 구분법(공개된 미국 인구통계를 활용하여 고객 프로필을 만드는 클러스터링 과정)을 보실 수 있습니다.

로케이션 인텔리전스는 미래 옥외 광고의 중요한 열쇠 중 하나가 될 것입니다. 분석 팀에게 실무에 사용 가능한 로케이션 데이터를 제공해주는 것은 매우 중요합니다. 하지만 소비자들이 전광판보다는 스마트폰을 더 많이 쳐다보는 세상에서, 지리공간적 분석을 여러 항목에 적용시킬 수 있어야할 것입니다.

 

원문: https://carto.com/blog/biggest-data-trends-outdoor-advertising-2017/

 

 

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CARTO 5: 지도로 폭염 대책 세우기

정말 덥던 여름이 지나가고 가을이 찾아왔습니다. 그렇지만 얼마전까지만 해도 계속되는 폭염으로 인명피해가 발생하기도 했는데요, 미국의 워싱턴 D.C.에서는 더위 피해를 막기 위해 지도를 활용하여 폭염 대책을 세웠다고 합니다. D.C.는 이번 여름을 어떻게 보냈는지 함께 살펴보시죠!

워싱턴 D.C.의 여름은 아주 덥기로 악명이 높습니다. 온도가 높을 뿐 아니라 습도도 높죠. 그러나 D.C.내에서도 실제 온도나 일광노출 정도는 굉장히 다를 수 있습니다. 이 기사에서는 온도가 올라가기 시작할 때 더위를 피할만한 곳이 어딘지, 그리고 더위 관련 질병에 어디가 가장 취약한지 살펴보겠습니다.

 

열섬현상이 무엇인가요?

워싱턴 D.C.에 살거나 일해본 적 있는 사람들은 모두 그곳이 다른 지역보다 훨씬 덥다는 것을 잘 알고 있을겁니다. 이것은 D.C.의 ‘도시열섬현상‘ 때문인데요, 도시 지역에는 보통 다른 지역보다 차 배기가스, 아스팔트나 콘크리트같이 열을 내뿜는 물질들이 많이 있습니다. 그래서 빽빽한 도시 지역에 사는 사람들은 여름날 다른 지역 사람들보다 평균 이상의 온도를 경험하는 것이죠.

 

D.C.의 가장 더운 장소는 어딘가요?

D.C.의 온도 범위를 보여주는 아래의 지도는 2015년 8월 17일 오후 3시에 NASA의 Landsat 8 위성에서 촬영한 것입니다. 이 지도가 촬영된 때에, 공식적으로 기록된 기온은 93°F(33.8°C)였습니다. 그러나, 보시다시피, 지도는 75°F(Potomac 강의 표면 온도) 부터 Ivy City, Trinidad, Navy Yard와 같은 곳의 102°F까지 넓은 범위의 기온을 보여줍니다. 습도까지 적용한다면, 이 부근의 체감온도는 쉽게115°F(46°C)까지 올라가기도 합니다.

<D.C.의 핫스팟> – 빨간색은 가장 더운 지역, 파란색은 물에 해당

 

나무는 어디에 있나요?

열섬 현상을 완화시키는 요인 중 하나는 식물입니다. 공원, 가로수, 그리고 녹지대는 주위를 시원하게 하는 효과가 있습니다. 정규화 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)를 나타낸 아래의 지도를 보시면 공원과 다른 녹지의 효과를 느끼실 수 있을것입니다. 지수는 -1부터 1까지로, -1부터 0은 보통 물을 나타내고, Potomac과 Anacostia 강에 밝은 적색으로 표시되어 있습니다. 0(아스팔트, 콘크리트, 땅)부터 1(열대우림)까지의 양수, D.C.에서 가장 높은 수치는 0.59로, Rock Creek Park에 푸른색으로 표시되어 있습니다.

<NDVI 지도> – 붉은 색은 식물이 없는 곳, 푸른색은 가장 많은 곳

NDVI지도는 온도지도와 반비례합니다. (물이 있는 부분 제외) 즉, 식물이 많은 지역은 여름에 온도가 낮다는 뜻입니다. 만약 여름에 D.C.의 더위를 피하고 싶다면, Rock Creek Park, For Dupont Park, Arboretum과 같은 나무가 많은 곳으로 가세요!

누가 D.C.의 폭염에 위험한가요?

D.C.에 폭염이 찾아오면, 더위는 그저 사소한 짜증 정도가 아닙니다. 더위는 생명을 위협할 수 있습니다. D.C.에서 “폭염”이란 열지수가 95°F(35°C)를 넘을 때로 정의되며, 이 때 폭염 대책 계획이 실행됩니다. 사람이 많이 몰려 있는 도시 지역에서 더위는 건강에 아주 심한 악영향을 끼칩니다. 많은 요인들이 폭염에 취약한 사람들에게 영향을 끼칩니다.

어떤 그룹들은 더위 관련 질병이 발생했을 때, 의료상의 도움을 받을 수 없어서 “위험에 처해“있다고 여겨집니다. 65세 이상의 노인과 아이들은 가장 취약한 두 그룹인데, 비만이라거나, 심장병이 있다거나, 지속적으로 건강 관리를 하지 못한 상태이거나 하는 복합적인 요인이 있습니다. 교육수준이 낮거나, 건강보험이 없거나, 유색인종이거나, 혼자사는 빈곤선(poverty line) 아래의 사람들, 특히 65세 이상인 사람들은 더위와 관련된 질병과 죽음에 노출될 확률이 더 높습니다.

도시들은 폭염때마다 취약 계층에게 봉사활동을 시행하는 등 특별한 노력을 기울이고 있습니다. 그러나 사람들 스스로 행동하게 하는 것은 여전히 어렵습니다. 예를 들어, 65세 이상의 노인들은 더위에 잘 견디는 정신력을 가지고 있어서, 더위가 건강을 해칠 때까지 즉각적인 반응을 하기 어렵습니다. 그러나, 북미 4개 지역에서 실시한 조사에서 대부분의 노인들은 자신들을 더위에 취약하다고 생각하지 않는 문제점이 있습니다. 그리고 어떤 노인들은 “집 안에 있으라”라는 주의사항에, 집에서 문을 다 닫고 선풍기만 켜 놓은 상태로 있기도 합니다. 이 행동은 탈수를 일으키고 더위가 빠져나가기 어렵게 하는데도 말이죠! 또 에어컨이 있더라도 돈이 아까워 에어컨을 켜지 않는 사람들이 많습니다. (더운 날 집 안에서 어떻게 해야할 지 알고싶으시다면, CDC의 더위에서 안전해지는 방법더위 관련 질병의 전조들을 확인하세요)

 

더위 취약 지수(Heat Vulnerability Index)를 통해 더위에 취약한 동네를 알아보세요

기온 식생 지수와 사회적, 경제적, 그리고 건강 관련 인구 통계를 종합하여, 더위 취약 지수(HVI, Heat Vulnerability Index)를 만들어보았습니다. 이는 더위 관련 질병에 걸릴 위험에 처해 있는 사람들의 위치를 알려줍니다. 아래의 지도는 이웃 클러스터를 검은색으로 윤곽을 잡아, 인구조사분석을 통해 더위 취약 계층을 시각화한 것입니다.

HVI 지수는 0부터 1까지로, 0은 전혀 더위에 위험이 없는 계층을, 1은 가장 더위에 취약한 계층을 나타냅니다. 또한 수영장, 물이 있는 공원, 도서관 등 지정된 더위 쉼터가 있는 곳의 레이어도 지도에 포함했습니다. (더위쉼터란 에어컨이 있는 건물들로, 사람들이 더위를 피해 쉴 수 있는 곳을 뜻합니다)

지도에서 볼 수 있듯, 더위 관련 질병에 가장 위험한 곳은 Buzzard Point, Edgewood, Washington Highlands 등에 해당합니다. 이런 데이터들은 폭염이 찾아왔을 때, 위험 지수가 높은 동네에 임시 더위 쉼터를 만들거나 봉사활동을 늘리는 등 전략적인 계획을 세울 때 도움을 줍니다.

올해 한국에서는 폭염 사망자가 8명이나 발생했고, 온열질환자는 106명이었다고 합니다. 우리나라에서도 폭염종합지원실을 운영하며 보건소, 무더위 쉼터 등을 세우기도 했는데요, 지도를 활용하여 더위 대책이 추가적으로 필요한 곳에 지원을 늘리면 더위 피해를 더 줄일 수 있을 것 같습니다.

(원문은 여기에서 확인하세요)

 

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상권분석 빅데이터 경진대회, SPH 우수상 수상!

지난 7월부터 2주간 진행된 상권분석 빅데이터 경진대회에서 SPH가 우수상에 선정되었습니다! 서울시와 서울신용보증재단이 소상공인 지원을 위해 공동개최한 대회로, 소상공인과 예비 창업자를 위해 만든 ‘서울시 우리마을가게 상권분석 서비스‘의 정확도와 활용도를 높이기 위해 개최되었습니다.

SPH는 소상공인에게 ‘창업의사결정’이 가능한 창업 경영 분석정보를 제공하자는 취지로, CARTO를 이용한 빅데이터 큐레이팅 기반의 상권 영향력 분석 서비스를 제안했습니다. 자세한 사항은 그림과 함께 살펴보시죠!

 

CARTO를 이용한 상권 영향력 분석 서비스는 위와 같은 네가지 편의성을 제공합니다. 알기 어려운 빅데이터를 지도 위에 시각화함으로써, 누구든지 접근하기 쉽게 만들었습니다. 또한, 지역, 부동산, 소비, 시설, 교통, 인구 등의 다양한 자료를 융합하여 소상공인을 위한 최적의 경영전략을 수립합니다. 이를 통해 더욱 손쉬운 상권영역의 설계나 시계열 예측정보 분석이 가능합니다.

 

상권/ 입지 분석 정보를 이용한 상권 블록 도출 

  <상권/ 입지 분석정보에서 연관성 있는 상가/입지들의 집합을 나타내는 상권 블록을 도출>

상권 분석을 위해서는 먼저 상권 블록을 도출해야겠죠. 상권/입지 분석정보를 지도에 출력하면, 유사한 상권을 그룹화하여 상권 블록을 도출할 수 있습니다.

 

도출된 상권 블록에 상권 영향력 요소를 반영하여 유형 및 성격 분석

 <상권/ 입지 분석 정보에서 도출한 상권블록을 이용히여 상권의 소비 정보 분석> 

상권 영향력 분석에 영향을 미치는 요소는 지역, 부동산, 상가/기업, 소비, 시설, 교통, 인구 등 무척 다양한데요, 상권 블록에 어떤 자료를 융합하냐에 따라 다양한 분석이 가능합니다. 위 그림은 상가 블록에 주거인구, 유동인구, 점포수, 개패업률 등을 표출하여 상권의 변화를 파악한 지도입니다. 위의 지도를 이용하면 현재 발달 상권은 어디인지, 아직 상권이 들어서지 않은 지역은 어디인지 쉽게 파악할 수 있습니다.

 

<상권/입지 분석 정보에서 도출한 상권블록을 이용하여 상권의 교통, 유동인구 정보 분석>

이 뿐만 아니라 위의 그림과 같이 연령대 별 성별 유동인구, 버스나 지하철 역들의 시간대별 유입/유출 정보 등을 이용하면 상권 블록의 인구흐름도 애니메이션의 형태로 확인할 수 있습니다.

 

시간의 흐름에 따른 상권의 변화 분석

상가의 개업정보, 패업정보를 이용하면 시간의 흐름에 따른 상권 변화 분석도 가능합니다.

<상가의 개업정보를 시간의 흐름에 따라 상권의 생성 및 분포 분석>

위의 지도와 같이 시간의 흐름에 따라 어떻게 상가들이 생성되고 분포하는지를 통해 상권의 변화를 분석할 수 있습니다. 이 상권 변화 분석에 기초하여, 해당 지역에 창업을 한다면 발전할 수 있을 것인지 과거의 데이터를 기반으로 가늠해 볼 수 있겠죠. 위의 지도를 보면 요즘 연남동 주변이 뜨고 있는 것을 알 수 있는데요, 이런 분석을 활용하면 제2의 연트럴파크가 어느 곳이 될 지도 알아볼 수 있을 것 같습니다.

이렇게 지도와 함께 빅데이터를 이용한 상권 영향력 서비스는 소상공인이 시시각각 변하는 시장환경에서 생존할 수 있도록 ‘준비된 창업’을 제공합니다. 접근하고 분석하기 어려운 빅데이터를 시각화하여 볼 수 있어 더욱 도움이 되는 것 같습니다.

 

상권분석 빅데이터 경진대회는 지난 해에 시작하여 올해 2회째로, 매년 개최될 예정입니다. 대회에는 서울시내 1개 자치구의 실제 상권 분석 데이터 28종이 제공되며, 빅데이터 프로젝트에 관심있는 분이라면 누구나 신청할 수 있습니다. 앞으로도 상권분석 빅데이터 경진대회와 우리마을가게 상권분석 서비스에 많은 관심 부탁드립니다!