라스트 마일 딜리버리와 네트워크 데이터 분석

라스트 마일 딜리버리와 네트워크 데이터 분석

아마존은 2004년부터 ‘아마존 프라임’ 서비스를 시작하였습니다. 이 서비스는 빠른 배송을 전면에 내세웠고 빠른 배송을 경험한 소비자는 계속해서 서비스를 이용하는 추세를 보였습니다. 아마존의 성공을 본 국내 기업들도 빠른 배송 서비스를 시작하였습니다. 쿠팡의 ‘로켓와우클럽’은 ‘아마존 프라임’ 서비스와 같이 일정 금액을 지불해 가입하면 빠른 배송, 새벽 배송 서비스를 제공하고 있습니다.

이와 함께 소비자들도 당일 배송을 위해 최고 30% 이상의 프리미엄을 지불할 의향이 있다는 것을 미국의 McKinsey & Company 에서 보고했으며, 대부분의 소비자가 빠른 배송 보장을 위해 추가 비용을 지불할 의사가 있다고 합니다. (7 Top Trends in Last Mile Logistics – The Revolution is Coming)

이에 따라 유통업에서는 ‘라스트마일 딜리버리’를 단축하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. ‘라스트 마일(last mile)’은 사형 집행 장소까지 죄수가 걸어가는 거리이나, 유통업에 있어서의 라스트 마일은 고객과의 마지막 접점까지의 거리를 의미합니다.

이렇듯 현재 물류 업계가 주목하고 있는 키워드는 ‘배송(delivery)’입니다. 각 기업에는 ‘어떻게 하면 더 효율적으로 물품을 고객에게 잘 전달할 수 있을까’ 수많은 고민이 있을 것입니다. 효율적인 배송을 위한 분석을 필요로 합니다. 그렇다면 이러한 분석에 사용되는 데이터는 무엇일까요? 다양한 데이터가 사용가능하겠지만 무엇보다 중요한 것은 배송 경로 설정, 주변 시설물의 검색, 서비스 센터의 입지 선정 등에 사용되는 교통 정보 데이터인 네트워크 데이터입니다.

서울시 도로 네트워크 데이터

 

네트워크 데이터는 차량이 운행할 수 있는 도로를 기반으로 생성됩니다. 아래 이미지는 SuperMap을 이용하여 생성한 서울시 도로 네트워크 데이터입니다.

그리고 도로는 도로와 도로가 만나는 지점, 즉 교차로(node)에서 차량이 진행할 수 있는 도로와 진행할 수 없는 도로로 구분됩니다. 그러한 정보를 네트워크 데이터에서는 회전정보(turn table)라고 표현합니다.

도로 네트워크 회전정보 예시

 

이처럼 도로와 회전 정보와 같은 데이터를 활용하여 네트워크 데이터를 생성할 수 있고 이를 바탕으로 분석하여 효율적인 배송과 같은 서비스를 제공 할 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 SuperMap을 통해 네트워크 데이터를 생성하고, 생성된 네트워크 데이터를 이용하여 다중 길 찾기, 최근접 시설물 찾기, 서비스 지역 분석 등에 대한 분석작업을 진행하였습니다.

 

TSP(Travelling Salesman Problem) Analysis – 다중 길찾기

TSP Analysis, 다중 길찾기란 출발점과 종료점을 지정하고 다수의 지점을 방문하는 최적의 경로를 분석하는 방법입니다. 최적의 경로를 선정하는데에는 최단 거리와 같은 정보를 반영하게 됩니다. 다중 길찾기는 아래 이미지처럼 서비스 센터 직원이 사무실을 출발하여 제품을 수거 후, 수리 공장으로 가는 최적의 경로를 생성하는데 사용됩니다. 이 분석방법은 주로 택배 업체, 서비스 업체 등에서 사용하고 있으며 이외에도 다양한 분야에 응용될 수 있습니다.

여의도 사무실을 출발하여 최종 도착지인 서울역 공장까지 가는 최적경로

 

 

Services Area – 서비스 영역

서비스 영역 분석이란 분석 지역에서 해당 지점에 일정 비용(거리, 시간) 이하로 접근 가능한 지역을 분석하는 방법입니다. 서비스 영역이 겹치지 않도록하는 서비스 센터의 위치 선정이나, 상점을 개업할 때 경쟁 업체의 상권을 파악하고자 사용할 수 있습니다. 또한 주거지를 선정하는 과정에서 많이 접하는 역세권도 서비스 영역 분석을 통해 파악할 수 있습니다. 그 중 부동산 사이트에 많이 표시되는 역세권은 지하철역 반경 500m 를 의미하는데, 직선거리 500m 와 실제 500m 상의 거리는 많은 차이가 발생합니다.

아래의 이미지는 지하철 2호선 역주변  거리 기반 500m 지역과 반경 500m 지역을 분석하여 지도에 표시한 것입니다. 거리 기반으로 500m를 측정했을 때 반경 500m에 비해 영역이 축소되는 것을 알 수 있습니다.

파란색 원으로 표시된 부분이 반경 500m인 지역

 

지하철역 역세권이 중첩된 지역

 

서비스 영역 분석에 있어서도 거리를 기반으로 분석할 것인지 시간을 기반으로 분석할 것인지 선택에 따라 다른 결과가 나타날 수 있습니다.

 

Find Closest – 근접 시설물 찾기

근접 시설물 찾기란 특정 위치에서 가장 가까운 시설물을 찾는 방법으로 우리집에서 가장 가까운 마트, 주유소, 학교 등을 찾는데 사용되는 분석 방법입니다.

근접 시설물 찾기를 통해 특정 지역에 화재 발생 시에 화재 지역에서 가장 가까운 소방서를 찾아 출동을 지시할 수 있고, 치킨, 햄버거 등 프랜차이즈 업체에서 배달 전화를 받고 주변에 가장 가까운 매장을 연결하는 서비스에도 사용이 가능합니다.

아래 이미지는 특정 위치에서 가장 가까운 초등학교 5개를 검색하여 지도에 경로 및 리스트를 표시하고 하단에 분석 거리 즉 Cost 값을 표시한 것입니다.

만리동 주민센터에서 가장 가까운 초등학교 리스트 및 경로

 

SPH 사무실에서 가장 가까운 초등학교 리스트 및 경로

 

MTSP(Multiple Traveling Salesman Problem) – 다중 세일즈맨 최적경로 산정

다중 세일즈맨 최적경로 산정이란 다수의 서비스 요청 지점에 대해 다수의 서비스 센터에서 최적의 서비스 처리 경로를 분석하는 방법입니다.

예를 들어 서울에 5개의 서비스 센터가 있다고 할 때, 방문 서비스를 신청한 고객들을 방문하는 최적의 경로를 분석하는 방법으로 모든 센터의 비용(거리)을 최소화하는 분석과 모든 센터의 비용을 동일하게 분석하는 방법이 있습니다.

아래 이미지는 서비스 센터에서 서울시 모든 초등학교에 서비스 점검을 위한 방문시 최적의 경로를 분석한 결과입니다.

 

Least Total Cost : 총 비용을 최소로 하는 경우

 

Overall Average Cost : 각 센터의 비용을 동일하게 하는 경우

 

 

Location- Allocation  – 시설물 입지 분석

시설물 입지 분석은 입지 선정에 고려할 변수들을 반영하여 시설물의 최적입지를 선정하는 방법입니다. 예를 들어 특정 지역에 신규 서비스 센터를 오픈하고자 할 때 기존의 서비스 센터를 고려하여 다수의 입지 예정지로부터 최적의 위치를 찾을 수 있도록 분석할 때 사용됩니다.

Fixed Center(기존 설치 지점), Center(신규 설치 예정 지점) 같은 옵션값으로 기존에 있는 지점과 신규 지점에 대한 입지 분석이 수행됩니다. 아래의 이미지는 서울시에 입지 예정지 30개 지점을 대상으로 15개 지점을 선정한 결과입니다.

 

선정 지점 및 선정 주변정보

 

 

지금까지 네트워크 데이터를 활용한 여러가지 분석 방법에 대해 알아 보았습니다. 네트워크 데이터에 다양한 데이터를 추가로 활용한다면 보다 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 부동산 사이트에서 주변 학교나 상권 정보를 이용하여 교육, 쇼핑 환경에 대한 분석이 가능하고, 서비스 센터 및 배달 업체에서는 최적 경로 및 지점을 찾을 때 네트워크 데이터 분석을 적용하여 사용할 수 있습니다.

그리고 이러한 네트워크 데이터를 활용한 분석은 비용절감의 효과를 가질 수 있습니다. 기업의 경우 유류비 절감 및 각종 소요 시간 단축이 가능해지고 사회적으로는 배달 차량으로 인한 대기오염도 최소화 할 수 있습니다.

이미 아마존, 알리바바와 같은 거대한 전자 상거래 기업들은 데이터 분석을 통해 비용을 관리하고 더 많은 소비자가 당일 배송 및 빠른 배송을 경험 할 수 있도록 하고 있습니다. 네트워크 데이터 분석은 이제 선택이 아닌 필수로 나아가고 있습니다.

 

데이터 출처

– 도로 네트워크 데이터 : 도로명 새주소데이터 도로중심선(2018.07)

– 초등학교 위치정보 : 도로명 새주소데이터 민원행정기관 전자지도 (2018.07)

– 지하철역 정보 : 서울 열린데이터 광장

– 배경지도 : vWorld WMTS 서비스

 

Network Analysis 분석도구

– SuperMap iDesktop 9.1.1

 

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.

SuperMap iServer & iDesktop 5월 교육 후기

어느 덧 봄이 지나서 여름이 성큼 다가온 5월입니다. SPH 솔루션 팀에서는 SuperMap iServer & iDesktop 교육을 파트너사들을 모시고 지난 5월 9일, 10일 이틀에 거쳐서 진행하였습니다.

9일 목요일에는 SPH 기술 지원팀 박재형 부장님께서 하루종일 교육을 진행해주셨습니다. 솔루션 팀 고호동 부장님의 SuperMap 소개 세션을 시작으로 박재형 부장님께서 GIS 및 SuperMap iDesktop 기본 개념, SuperMap iDesktop 기초와 고급 그리고 실습 세션으로 하루종일 알차게 시간이 빠르게 지나갔습니다.

실습과 병행하면서 교육을 하다보니 실제 SuperMap 사용자들이 직접 iDesktop을 활용하여 GIS 데이터를 관리하고 시각화하는 작업을 수행함으로써 사용자가 충분히 활용할 수 있는 환경을 만들 수 있었습니다. 기존의 타사 GIS S/W를 사용하던 고객들은 다른 Tool을 사용하기에 실제적으로 어려움이 있습니다. 왜냐하면 데이터를 불러오는 방법이나 Map을 만드는 방법, 사용 용어의 다름 등 으로 혼돈이 있기 때문입니다. 이번 실습을 병행한 교육 세션으로 인해 전반적으로  iDesktop에 대한 신뢰성이 향상된 것 같습니다. 실제 사용 환경에 밀접하게 활용해보는 실습과 교육을 같이 병행하여서 사용자들의 만족도도 높아졌습니다.

박재형 부장님은 SuperMap이 타 GIS  S/W에 비해서 3D에 대한 다양한 시각화 방법 및 2D, 3D가 하나의 Application에서 동작되는 것이 좋은 점이라고 강조해주셨습니다. 타 GIS S/W의 경우 2D와 3D 제품이 따로 있는 경우가 일반적이기 때문입니다. 더불어 추가 비용없이 Tile Map이 생성가능한 점 (타 GIS S/W경우 데이터 베이스 구성하기위한 SW를 구입해야함)과 데이터 베이스 엔진이 내장되있다는 점(SDX+), 듀얼 화면을 통해서 지역 비교를 할 수 있다는 점, 하나의 데이터를 다양한 Map, Scene으로 구성할 수 있다는 점, 하나의 레이어에 여러개의 주제도를 생성할 수 있다는 점을 강조해주셨습니다.

10일에는 SPH 솔루션 팀의 성낙철 과장님께서 하루종일 교육 세션을 진행해주셨습니다. 이 날은 iServer의 개요, iServer 설치 및 기능 소개, 서비스 발행 및 관리, iClient 개요 및 라이브러리 소개, Map Service 활용 및 Data Service 활용관련한 내용으로 교육 세션이 진행되었습니다.

일방향적인 교육이 아닌 개발 시 필요한 기능을 직접 확인해보는 시간을 같이 병행하여서 더 만족도 높은 세션으로 마무리를 할 수 있었던 것 같습니다. 이 날은 iServer의 다양한 서비스(SuperMap REST 서비스, OGC 서비스를 활용하여 서비스 발행이 가능한 점)에 좀 더 집중해서 교육이 진행되었습니다. 더불어 iClient에서 OpenSource 를 활용하는 부분들이 눈여겨 볼 수 있는 부분이었습니다. iClient Base Library가 Opensource로 변경되어 개발자가 익숙한 Library 선택이 가능합니다. 또한, OpenSource의 커뮤니티가 활발하여 샘플 및 document 획득이 수월하였습니다. 지도 기능 외에도 다양한 visualization 기능의 Opensource가 탑재되어있는 부분도 인상깊은 부분 중에 하나였습니다.

이렇게 이틀에 거쳐서 SuperMap 교육이 진행되었습니다. 앞으로도 다양한 교육 내용들도 SuperMap을 활용하시는 분들에게 편의를 드리고자 합니다.

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.

2019 가스학회 봄 학술대회 – ‘도시가스 안전관리 시스템 구축사례 및 Digital Twin 활용방안’

지난 5 8일부터 10일까지, 대구 엑스코에서 가스업계 최대 규모의 학술대회인 ‘2019 APGC & KIGAS Spring Conference’ 개최되었습니다. 이번 학술대회는 한국가스안전공사, 한국가스공가, 한국가스기술공사를 비롯한 관련 기업들이 참여하여 다양한 볼거리를 마련하고, 200여편의 다양한 논문 및 가스산업 관련 주제를 발표하였습니다.

지난 11월 가을 가스학회에 이어, SPH는 ‘도시가스 안전관리 시스템 구축사례 및 Digital Twin 활용방안’이라는 주제로 발표를 진행하여 도시가스 안전관리 시스템 구축 사례를 소개하고, 시설물 관리 분야에서 GIS가 어떻게 활용될 수 있는지 설명했습니다. 

 

4차 산업과 관련된 IoT, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 기술은 제조, 의료, 공공 등 여러 분야에 적용될 수 있습니다. 숙련된 엔지니어가 감소하고, 노후 인프라가 증대됨에 따라 유틸리티 산업 분야에서 역시 혁신이 필요합니다.

 

 

특히, 디지털 트윈은 실 세계의 데이터를 활용하여 모니터링, 분석, 예측, 시뮬레이션 등을 통해 운영을 최적화하고 문제 사전 예방 및 해결을 할 수 있어 시설물 관리에 효과적입니다.

시설물 관리는 안전이 가장 중요합니다. 따라서 데이터를 가시화하여 빠른 분석과 대응을 해야합니다.

 

SuperMap iClient의 다양한 시각화 방법은 실시간 위치 표시, 항공기, 차량, 선박 등의 경로 재생 및 대상 모니터링과 같은 위치 데이터 스트림의 시각화를 충족시킬 수 있습니다.

충남서북부 지역의 도시가스 배관망을 관리하고 있는 미래엔서해 에너지는 SuperMap을 활용하여 기존의 노후화된 시스템을 고도화하고, GIS 전문가만 활용하고 있던 시스템을 전 직원이 활용할 수 있도록 통합했습니다

시스템 고도화를 통해 첫째, 지도 가시화 속도가 대폭 향상되었습니다. 지도 영역 이동 시 2~3초 이내에 지도가 표시되어 더욱 빠른 업무 처리가 가능합니다.

또한 회사 내 운영 중인 시스템 연계를 통해 다양한 주제도를 제공합니다. 기존의 시스템은 GIS 전문가만 활용할 수 있어 활용도가 떨어졌다면, 새로운 시스템은 산업용 판매량, 노후보일러 현황 등 여러 주제도를 제공하여 안전관리분야 외 전 직원이 업무에 활용할 수 있게 되었습니다.

 

특히 EOCS API와의 연계를 통해 굴착공사 알람 및 위치를 표시하고, 20초 내 긴급상황분석을 제공하여 더욱 안전한 관리가 가능해졌습니다.

또한 2D 데이터를 수작업 없이 배치 모듈을 이용하여 3D 웹 서비스 가능하며, 드론 촬영을 통한 건물 3D 모델링 및 건물 내 시설물도 웹 서비스 가능합니다.

SuperMap은 미래엔서해에너지 뿐 아니라 충청남도의 JB, 대전의 CNCITY 에너지, 강원도의 참빛도시가스의 도시가스 안전관리 시스템 및 통합 시설 관리 시스템에도 활용되고 있습니다.

 

이 날 발표에서는 도시가스 안전관리 시스템 뿐 아니라 SPH와 DNV.GL이 함께 준비한 배관망해석 솔루션 ‘플라스: Pipe-Line Analysis Solution’도 소개되었습니다.

기존의 배관망 관리는 전문 업체가 적어 고가의 솔루션을 도입해야만 하고, 기능 개선 및 유지보수가 어렵다는  문제점이 있었습니다. 이에 SPH는 배관망 해석의 신뢰성을 높이고, 성능 및 속도를 향상시키며 솔루션 비용을 절감할 수 있는 방안을 고민했습니다.

 

 

DNV.GL 배관망 해석모델 엔진 Solver을 통해 배관의 유량, 유속, 압력을 해석하여 가스 흐름을 분석하고 GIS 엔진 SuperMap을 통해 압력 해석값을 지도에 표시하고 차단 밸브를 찾을 수 있습니다. 새로운 솔루션 플라스를 통해 더욱 편리하고 신뢰할만한 배관망 해석이 이루어지길 기대합니다. 

 

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.

SPH가 2019 스마트국토엑스포에 참여합니다.

안녕하세요, SPH가 2019 스마트 국토엑스포에 SuperMap 한국지사로써 참여를 하게되었습니다. 스마트 국토 엑스포는 국토 교통부가 주최하고, 한국국토정보공사(LX), 한국토지주택공사(LH), 국토연구원, 공간정보산업협회, 공간정보산업진흥원이 주관하는 행사입니다. 2019년 8월7일(수)부터 8월9일(금)까지, 3일간 서울 코엑스에서 개최됩니다.

저희는 SuperMap 본사팀과 함께 부스를 열고 많은 분들을 맞이할 예정입니다. 다양한 공간정보 관련 기업/기관들이 참여하고 국제 공간정보 발전 협력회의, 국내외 컨퍼런스 등으로 행사가 꾸려져 있기에 더욱더 알찬 시간이 되리라 기대하고 있습니다.

지하수 관리를 위한 새로운 3D GIS 기술

최근 몇 년 동안, 중국은 천연자원 관리를 강조해왔습니다. 지난 2015, 전국 지하수 사업이 공식 추진되며 SuperMap 그룹은 수문, 수자원, 지질 및 광물 자원과 관련된 정보 시스템을 구축하는 작업을 수행했습니다. SuperMap은 새로운 3D GIS 플랫폼 소프트웨어로 지하수자원 정보 시스템, 모델 시스템, 종합 지질조사 정보 플랫폼 등 3D 애플리케이션 시스템과 플랫폼을 구축하여 괄목할 만한 성과를 거두고 있습니다.

 

 

모바일 애플리케이션 기반 지하수 관리

이 플랫폼은 4G 네트워크를 기반으로 하여 내장 기술, GPS GIS를 결합하여 지하수 정보의 종합적인 조회 및 탐색, 통계 분석, GPS 위치 확인 및 주변 조사를 모바일로 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 다양한 유형의 지하수자원 정보를 공개하여 관련 인력의 수요를 충족하고 지하수자원 관리를 보다 효과적으로 할 수 있습니다.

과잉이용 지역의 지하수 수위 (2000년)

과잉이용 지역의 지하수 수위 (1980년)

 

 

지하수 과잉 이용 3D 시각화

새로운 3D 시각화 방법을 바탕으로 지하수의 동적 시각화를 구현할 수 있습니다. 수위 데이터를 이용하면 3D 공간 분석 기술로 지하수 수위 모델을 만들 수 있습니다. 지하수 수위 모델은 3D 공간 분석 기술을 활용하여 구축됩니다. 이를 활용하여 플랫폼은 바로 지하수의 상황을 보여줄 수 있습니다.

과잉 이용 지역의 3D 화면은 지하수의 상태를 시각적으로 표시하고, 수평수직 방법과 지하수의 상태 등을 통해 과잉 이용 지역의 원인을 분석할 수 있습니다.

현재 SuperMap의 새로운 3D GIS 기술을 기반으로 한 지하수자원 관리 플랫폼의 응용 분야는 물 관리뿐 아니라 다른 천연자원 분야까지 확대되었습니다. 향후 플랫폼은 3D GIS의 전문 수치 모델과 천연 자원을 추가로 결합하여 지하수자원 관리, 과잉 이용 종합 관리, 토지과 공간의 종합적인 관리를 더욱 효율적으로 하도록 도울 것입니다.

 

 

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.

공공솔루션마켓 2019 – 지도를 통한 스마트한 업무, 안전한 생활

지난 4월 19일, 전자신문에서 개최한 공공솔루션 마켓 2019에 SPH는 ‘지도를 통한 스마트한 업무, 안전한 생활’을 주제로 참여했습니다.

올해로 13회째를 맞는 공공솔루션마켓은 공공과 민간기업 간 공공정보화 시장 동향을 공유하는 자리입니다. 작년 하반기에 공공솔루션 마켓을 둘러보러 갔을 때보다 훨씬 많은 참석자들로 붐비는 행사장을 보며, 점점 높아지는 정보화에 대한 관심을 체감할 수 있었습니다.

 

 

 

이번 공공솔루션마켓에서 SPH는 전시부스와 발표 모두 참여하여 SuperMap과 CARTO를 활용한 재난재해 관리, 공공데이터 분석, 스마트 시티 사례를 소개했습니다.

 

 

SuperMap의 재난재해 관리 사례로는 산림청, 국립재난안전연구원, 홍수 통제소가 소개되었습니다.

산림청은 SuperMap의 iServer & Extension, iPortal, iObject를 기반으로 산림재해 통합관리체계를 구축하여 산불관리, 산사태관리, 병해충관리 등에 활용하고 있습니다. 빅데이터를 활용하여 산불 위험 예보를 내리고, 산불이 발생하였을 경우 주변지역을 조회하여 효율적인 초동 대응을 내리는 등 산림재해를 통합적으로 관리할 수 있습니다.

또한 국립재난안전연구원은 기존 지진재해 대응 시스템, 지진해일 대응 시스템을 SuperMap으로 마이그레이션하여 서비스 중이며, 데이터 분석에 활용하고 있습니다.

 

공공데이터 분석 사례로는 서울시 상권분석, 경찰청 지리적 프로파일링, SKT MBP, 카카오 모빌리티가 소개되었습니다. 서울시 상권분석, SKT MBP, 카카오 모빌리티는 CARTO가 활용되어, 데이터를 효과적으로 지도에 시각화 할 수 있었습니다.

 

위 동영상에서는  SuperMap의 3D + BIM과 드론 기술을 활용한 스마트시티 사례를 보실 수 있습니다.

 

오후 2시부터는 SPH 김선경 이사님의 ‘지도를 통한 스마트한 업무, 안전한 일상’ 발표가 있었습니다. 공공부문에서 GIS가 왜 필요한지, 기술관점의 GIS와 사례가 소개되었습니다.

발표 자료와 동영상은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:

발표 자료 다운로드

발표 동영상 보러가기 

 

숙련된 엔지니어 감소와 낮은 출산율, 노후 인프라의 증대로 인해 공공 시설물 분야에 있어서 GIS의 활용은 이제 필수적 요소가 되었습니다. 공공솔루션마켓에 참가하지 못하신 분들이나 SPH의 솔루션에 관심있는 분들을 위해, 고객 사례에 맞는 무료 세미나 및 컨설팅을 제공하고 있습니다. 관심있으신 분들은 언제든 여기로 신청 부탁드립니다.

 

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.