2021 SPH 베스트 콘텐츠 TOP 5

SPH와 되돌아보는 2021년

 

벌써 2021년이 끝나가고 있네요. 여러분의 2021년은 어떠셨나요?

SPH는 여러분의 관심 덕분에 2021년에도 한 발짝 더 성장할 수 있었습니다! 🙇🏻‍♀️  2021년에도 SPH에게 많은 관심 보내주셔서 모두 감사드립니다.

2021년, SPH 블로그 콘텐츠 중 가장 많은 사랑을 받은 BEST 5를 뽑았습니다. SPH의 1년을 함께 돌아보아요~! 💫

 

📌 제목을 클릭하시면 게시글로 이동합니다.

 

5위. 데이터 업계 고수와의 인터뷰 04 – 빅스데이터 강승일 이사님

많은 분들이 사랑해 주시는 SPH의 고수와의 인터뷰!

빅스데이터 강승일 이사님과 함께한 뜻깊었던 시간을 다시금 떠올리게 되네요. :)

 

4위. 인공지능이 추천하는 국내 관광 코스는?

​​

코로나의 여파로 국내 여행만이 유일한 휴식처였던 2021년, 여러분은 어느 곳에서 휴가를 즐기셨나요?

동선 데이터 기반 PPI 알고리즘으로 인공지능이 추천한 국내 관광지 2곳에 대한 관심이 뜨거웠네요.

 

3위. 서울대학교 원격탐사 위성영상 화면표출 프로젝트 (with SuperMap)

SPH에서만 만나볼 수 있는 서울대학교 인공위성 지구 물리연구실의 김덕진 교수님의 인터뷰!

SuperMap 활용법, 앞으로의 계획 등 유익한 이야기를 담아 2021 SPH AWARD SuperMap 부문 1위를 차지했네요!

 

2위.지도 플랫폼의 양대산맥 Google Maps Platform vs MapBox, 딜리버리 서비스를 위한 전격 비교!

‘지도’하면 떠오르는 두 플랫폼! Google Maps Platform과 MapBox의 딜리버리 서비스를 전격 비교하였습니다.

지도의 밑바탕부터 경로 찾기 서비스 비교까지! 직접 지도를 움직여볼 수 있어 호응이 아주 좋았던 포스팅입니다.

 

(두구두구) 대망의 1위는?!

 

 

 

1위. StyleGAN2를 이용한 성격 유형별 얼굴 생성 모델 연구 개발 과정 공개!(feat. MBTI)

MBTI 과몰입하신 분, 손!! (저요🙋🏻‍♀️ )

딥러닝 모델인 StyleGAN2와 2021년 핫 키워드인 MBTI를 결합한 빅데이터 컨설팅 리포트가 대망의 1위를 차지하였습니다.

StyleGAN2를 이용해 성격 유형별 평균 관상 등 재미난 주제를 풀어냈으니 아직 못 보신 분이 있다면 꼭 한 번 보시는 것을 자신 있게 추천드립니다!

 

2021년 모두 수고 많으셨습니다. 2022년에는 더 안전해지고 평안한 한 해가 되길 바라며 SPH도 더 좋은 콘텐츠, 풍성한 콘텐츠를 약속드리겠습니다. 🎁

감사합니다.

 

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

SPH Biviz팀, LH COMPAS 장려상 수상! 인터뷰 단독 공개

수원시 치안 빅데이터 시각화 및 아이디어 공모전 장려상 수상!🏅

영광의 주역, 3인 3색 Biviz팀 인터뷰

 

​​LH는 도시문제 해결의 방향성을 제시하는 데이터 분석 플랫폼인 ‘LH COMPAS’를 통해 데이터를 분석하고 경쟁해서 도시 문제를 해결하고 있는데요!

지난 10월, LH COMPAS에서 수원시의 치안 빅데이터 시각화 및 아이디어 공모전이 있었습니다.

SPH의 전문성을 보여드릴 수 있는 기회라고 판단되어 SPH의 Biviz팀 멤버도 이번 공모전에 도전하였는데요! 70여 팀이 참여한 이번 공모전에서 ‘장려상’을 수상하게 되었습니다. 🏆

각기 다른 색을 가진 세분으로 구성된 Biviz팀을 만나보시죠!

 

안녕하세요~ 우선 수상 축하드립니다! 이렇게 좋은 소식과 함께 Biviz팀을 소개하게 되어 저 역시도 너무 기쁘네요. 자기소개 간단하게 부탁드립니다.

건우 : 안녕하세요, 저는 공간 정보를 전공하였고, 데이터의 단순한 표현에서 나아간 정보의 효과적인 전달 방법에 흥미를 느껴 시각화를 주제로 대학원에서 공부했습니다. 현재 SPH Biviz팀에서 근무 중입니다. 

성준 : 저는 기계공학을 전공하였습니다. 저는 동남아의 한 공장에서 관리자로 근무를 하던 중, 데이터의 중요성을 깨닫고 현재 SPH Biviz의 일원으로 근무 중입니다. 

수연 : 저는 경영학을 전공했고 지금은 SPH의 Biviz팀의 일원으로 데이터 시각화를 담당하고 있습니다.

 

바쁜 업무 속에도 이번 공모전에 참여하게 된 특별한 계기가 있으신가요?

건우 : 입사 후 ‘태블로(Tableau)’라는 툴을 처음 접하게 되어 2~3개월 정도 공부를 하였습니다. 저희는 주로 캐글(kaggle)에 배포되어 있는 데이터를 이용하여 나름의 대시보드를 만들어보곤 하였는데요. 그러던 중 실전 경험을 할 수 있는 이번 공모전을 접했고, 실력 검증과 실전의 경험을 쌓을 좋은 기회라고 생각하여 참여하게 되었습니다.

 

공모전 주제에 대해 자세하게 설명해 주세요!

성준 : 본 프로젝트는 LH COMPAS와 수원시가 함께 진행하는 수원시 치안 빅데이터 시각화 및 아이디어 공모전입니다. 먼저 수원, 서울, 창원, 진주 4개 도시의 치안 현황을 비교한 후 수원시에서 제공하는 치안 빅데이터를  분석해 데이터 기반 과학적 정책 의사결정을 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

공모전 준비과정은 어떻게 되었나요? 각자 맡은 역할과 자주 사용하신 툴도 궁금합니다.

수연 : ​​간단하게 공모전 진행 과정을 말씀드리자면 <대시보드 구상 → 데이터 전처리 → 대시 보드 개발> 순서로 진행되었습니다. 유기적으로 얽혀있어 데이터 전처리 중에 대시보드 구상했던 내용이 바뀌기도 하고, 데이터 전처리를 하며 대시보드 개발을 병행하기도 했습니다. 

건우 : 저는 데이터를 확보하고, 시각화하기에 적합한 형태로 가공해 융합하는 데이터 전처리 부분을 중점적으로 진행했습니다. 그리고  250m 단위격자 분석과 지도 기반의 시각화 요소들의 개발을 담당했습니다. Python, QGIS, Mapbox, Tableau를 사용했습니다.

성준 :  저는 수연 전임이 구상한 디자인과 건우 전임이 가공한 데이터를 이용하여 대시보드 구현하는 작업을 진행했습니다. 어떻게 하면 심미적이면서도 의미도 잘 전달할 수 있는 차트를 만들 수 있을지에 대해 고민하게 되었고, 그 결과 태블로에서 접해보지 못했던 차트까지 다양하게 만들게 되었습니다. 또한 많은 데이터를 담고 있기에 속도 최적화도 고려하며 대시보드를 구현하였는데 이러한 과정들이 저에게 있어 즐거움으로 다가왔습니다.

수연 : 저는 주로 대시보드 구상과 디자인을 맡았습니다. 먼저 대시보드에 어떤 데이터를 어떤 차트로 만들지, 그리고 그 차트들을 어떤 레이아웃으로 넣을지 아이디어를 구상했습니다. 모든 사람들에게 친절한 대시보드를 생각하다 보니 현재의 대시보드 모양을 구현하게 되었습니다. 태블로는 분석과 데이터 시각화에 중점을 둔 툴이기 때문에 디자인이 필요한 경우 태블로 외부에서 디자인을 만들어 태블로에 입혔는데, 이 과정에서 포토샵을 자주 사용했어요. 

 

이번 공모전은 70팀이나 참여하여 정말 경쟁이 치열했는데요. 치열한 경쟁률을 뚫고 Biviz팀이 수상하게 된 비결이 있을까요? 

건우 : 저는 ‘상호작용 가능한 동적 대시보드로 공간 분석 환경을 제공했다’는 점이 의미 있다고 생각합니다. 다른 팀들과 차별화된 포인트인데요. 대부분 분석 결과를 제시했지만, 저희는 탐색적 분석 환경을 제시하여 사용자에 따라 다양한 관점의 분석이 가능하다는 장점이 돋보였다고 생각합니다. 탐색적 분석 환경은 태블로를 사용해 대시보드를 만들었기 때문에 사용자가 대시보드를 직접 만지면서 동적으로 사용할 수 있다는 의미입니다.

성준 : 시상식에서도 저희의 차별점이 돋보였는데요. 수원 시장님을 포함한 수원시 공무원분들과 경찰대학, 수원남부 경찰서 등 관계자분들 앞에서 저희가 제안하는 ‘대시보드로 체감하는 수원시 치안’에 대해 발표하였습니다. 타 팀들은 프로그래밍 언어를 사용해 분석한 결과를 제시하셨는데 저희는 나아가 그 결과를 보여주는 방법에 중점을 뒀다는 점을 강조했습니다. 장려상을 수상했지만 현장에 계신분들이 실무자 분들께서 흥미롭게 봐주시고, 저희 아이디어를 보완해서 실용화를 해보고 싶다고 말씀해주셔서 뿌듯했습니다.

 

공모전을 진행하며 여러 방향에서 고민하신 게 느껴지네요. 데이터를 비롯해 공모전을 수행하며 가장 어려웠던 점은 어떤 게 있으신가요?

건우 : 가장 어려웠던 점은 포괄적인 주제와 한정된 자원이었습니다. 주제가 포괄적이라 주제에 적합한 스토리를 만드는 데 시간이 많이 들었습니다. 치안에 관한 지식이 없다보니 문헌 조사부터 시작하였고, 새로운 개념이나 지식들을 습득하는 과정이 어려웠습니다. 또한, 제한된 시간과 인력으로 할 수 있는 현실적인 목표를 세웠습니다. 서로 도와가면서 진행했지만 모든 프로젝트가 그렇듯이 막바지에는 시간이 빠듯하더군요…(웃음)

수연 : ​​제공받은 데이터도 주제만큼이나 방대하고, 빠진 부분도 있어 어려움을 겪었습니다. 예를 들면, 강력 범죄에 데이터는 제공되지 않아 다루지 못한 부분이 아쉬웠습니다. 또 다양한 데이터들을 연결할 때 장소, 시간 등을  Primary Key로 묶어야 했는데 이 부분이 까다로웠습니다. 격자로 데이터들을 묶어서 분석하고 데이터 타입을 하나로 통일시켜 결과를 내야 하는 부분도 어려웠으나 다행히 팀에 지리 공간 데이터에 익숙하고 능숙하게 다룰 수 있는 건우 전임이 있어 훨씬 수월히 과제를 진행할 수 있었습니다. (웃음)

 

Biviz팀의 대시보드에 대한 호응이 좋았다고 말씀하셨는데, 어떤 스킬을 사용하신건가요?

성준 : 이 부분은 수연 전임의 미적 감각이 빛이 났습니다. 매번 창의적인 아이디어를 제시해 주시며 심미적 디자인을 이끌어주셨습니다. (웃음)

수연 : ​​제 덕분이라 해주시는데 아무리 레이아웃을 잘 잡아도 그 안에 들어갈 차트들이 없으면 무용지물이거든요. 제가 구성한 레이아웃에 차트를 집어넣을 수 있도록 데이터를 만져주신 건우 전임, 차트를 구현해 주신 성준 전임 덕이 큽니다. 대시보드의 이미지는 제가 다듬었지만 그 안의 직관적인 차트는 두 분이 만드신거죠. 추가로 포토샵과 같은 기타 디자인 툴을 사용할 수 있다면 태블로 퍼블릭에 올라오는 신기하고 예쁜 대시보드를 만들 수 있어서 유용합니다. 저 역시도 이번 공모전 과제에 포토샵을 사용해 대시보드의 심미성을 높혔어요.

 

서로에게 공을 돌리는 모습을 보니 Biviz팀의 밝은 미래가 기대되네요. 대시보드를 언급하며 ‘태블로’ 얘기가 빠지지 않는데요. 태블로가 무엇인가요?

건우 : 태블로는 데이터를 탐색적으로 분석할 수 있게 하는 도구라고 생각합니다. 데이터 관련 지식이 적더라고 직관적인 인터페이스로 데이터 시각화를 할 수 있는 도구입니다. 도메인 지식과 약간의 데이터 관련 지식이 있으면 데이터에서 인사이트를 발견할 수 있습니다.

성준 : 태블로는 데이터 시각화 분석 툴로, 테이블로 정리되어 있는 값들을 모두가 한눈에 이해할 수 있는 대시보드를 제작할 수 있습니다. 즉, 가지고 있는 데이터를 시각화하는 도구입니다.  많은 업계, 직군에서 보유하고 있는 데이터를 한눈에 파악하기 위해, 더 나아가 의사결정을 하는 것에 도움을 줄 수 있습니다. 태블로의 장점은 누구나 쉽게 배울 수 있고, 차트를 interactive하게 바꿀 수 있다는 것입니다. 또한 원본 데이터가 변경될 경우 주기적으로 업데이트를 하여 갱신할 수 있습니다.  앞서 말한 것처럼 누구나 쉽게 배울 수 있지만, 눈높이에 맞는 교육을 찾기가 어려운데, 저희가 곧 기초교육을 개강할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.

 

태블로 교육까지 진행하신다는 계획을 들으니 저도 너무 기대되네요. 저도 이번 기회에 태블로를 배워서 업무에 활용하고 싶어요! 마지막으로 느낀 점과 앞으로의 계획이 궁금합니다. 상금도 어떻게 활용하실지 궁금하네요.

건우 : 먼저 공모전에 참여할 수 있도록 지원해 주신 모든 분들께 먼저 감사드린다는 말씀을 드리고 싶습니다. 소회를 말하자면, 팀원이 서로 다른 배경을 가지고 있는데 서로의 강점이 잘 살릴 수 있도록 서로 배려하면서 공모전이 진행된 것 같아 팀원들께 고마운 마음이 큽니다. 이제 막 걸음마를 뗀 Biviz팀에게 많은 관심과 응원 부탁드립니다.  

성준 : 상금으로 맛있는 점심을 FLEX해버렸고요, 회사 분들께 떡을 돌릴 생각입니다. (웃음) 이번 공모전을 준비하며 저희 각자가 모두 느낀 점이 있습니다. 저는 어떤 부분이 부족하고 어떤 점이 더 흥미로운지 알게 되어 앞으로 나아갈 방향을 구체화하는데 많은 도움이 되었습니다. 이러한 것들을 느끼게 된 것도 훌륭한 팀원들이 옆에 있어서 저의 부족한 점에 대해 인지한 것 같습니다. 서로 자극제가 되어 부족한 부분은 채우고, 잘하는 부분은 더 돋보일 수 있도록 만드는 Biviz팀이 되겠습니다. 많이 부족한 팀원 이끌어 주시느라 다들 고생하셨습니다.

수연 : ​​남은 상금으로 아직 뭘 할지 구체적으로 생각해 본 적은 없는데, 업무 효율 증대를 위한 물품을 구매할 예정입니다. 제가 항상 ‘나는 다 차려진 밥상에 숟가락만 얹었다’라고 말하는데 진심이거든요. 건우 전임이 복잡한 데이터를 분석, 가공해 주고, 어려운 요구라도 다 태블로로 시각화를 해준 성준 전임 덕분에 이런 좋은 결과가 있었다고 생각합니다. 숟가락 쥐어주셔서 감사하고 앞으로도 열심히 숟가락질해 보도록 하겠습니다. 감사합니다!     

 

 

이상 수원시 치안 빅데이터 시각화 및 아이디어 공모전에서 장려상을 수상한 Biviz팀의 인터뷰였습니다. 열정으로 똘똘 뭉친 Biviz팀의 미래가 더욱 기대되는데요. 😊 앞으로도 많은 관심 부탁드립니다!💪🏻

감사합니다.

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

Maxar로 한 눈에 보는 2021년 사건·사고

Maxar 위성영상으로 살펴보는 2021년 세계 사건•사고

 

안녕하세요.
이 인사가 2021년의 마지막 인사가 될 것 같은데요, 이제서야 2021년에 적응했는데 눈 깜짝할 사이에 2022년을 맞이하게 되었습니다. 2021년을 되돌아보자는 의미에서 Maxar에서 제공한 위성영상으로 ‘2021년 세계 사건 사고’를 살펴보도록 하겠습니다.

The Maxar News Bureau는 사회적 이익과 글로벌 투명성을 위한 신뢰할 수 있는 미디어와의 파트너십 프로그램인데요, 고해상도 이미지와 분석 내용을 제공함으로써 저널리즘에 큰 보탬이 되고 있습니다.

 

1월

미국 대통령 조 바이든 취임

2021년 1월 20일, 조 바이든이 미국의 제46대 대통령이 되었습니다. 워싱턴 기념탑에서 불꽃놀이로 조 바이든의 취임을 기념하였습니다. 구름이 많이 낀 하늘이었지만 Maxar의 WorldView-3 이미지로 다이나믹한 밤 현장을 포착할 수 있었습니다. 해당 이미지는 2021년 Maxar가 발표한 첫 번째 야간 이미지입니다. Maxar도 조 바이든도 기념할 날이네요:)

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

2월

민주주의를 향한 미얀마 사람들의 투쟁

2021년 2월 미얀마를 통치하려는 군사에 맞서 미얀마 양곤에서 대대적인 투쟁이 일어났습니다. GeoEye-1 이미지는 2021년 2월 22일 시위대가 “Free our leaders, We need democracy” (우리의 리더를 해방시켜라, 우리는 민주주의를 원한다)라고 적은 벽화를 포착하였습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

탐파베이 버커니어스 슈퍼볼

미국에서 가장 인기 있는 스포츠 하면 미식축구인데요, 2021년 2월, 미국프로풋볼 (NFL) 챔피언 결정전인 제55회 슈퍼볼에서 캔자스시티를 누르고 탐파베이가 우승하였습니다. GeoEye-1 위성은 캔자스시티와 탐파베이 버커니어스의 경기가 치러진 레이몬드 제임스 스타디움을 포착하였습니다. 쿼터백 톰 브래디의 활약이 단연 탐파베이를 우승으로 이끌었는데요, 마이클 조던이 6개의 우승반지를 끼고 있다면 브래디는 무려 7개의 우승반지를 끼고 있는 선수로 최고의 미국프로풋볼 쿼터백임을 증명하였습니다.

 

3월

탄약 폭발로 적도 기니 바타 일부 파괴

아프리카 중서부 적도기니의 군기지에서 발생한 폭발사고로 100명 이상이 사망하였고 수백 명의 부상자가 발생했습니다. 항구도시 바타에 있는 군사 막사에서 대규모 폭발 사고가 발생했고 총 네 차례의 폭발이 있었습니다. 해당 이미지는 폭발이 있기 이틀 전의 기지 모습과 폭발 후의 모습을 보여주고 있습니다. 폭발 이후 이미지에서 피해 지역을 구분하기 위해 컬러 적외선을 사용하여 빨간색으로 표현하였습니다. 

 

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

수에즈 운하에 갇힌 Ever Given 컨테이너선

2021년 3월 1,300 피트 컨테이너선인 Ever Given의 뱃머리가 수에즈 운하 옆에 갇혔습니다. 6일 동안 마비된 운하 교통을 해결하고 컨테이너선을 구하기 위해 많은 예인선과 준설선이 노력하였습니다. 그 결과, 3월 29일 예인선에 의해 Ever Given이 해방되었고 그 모습을 GeoEye-1이 포착하였습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

4월

북한 평양에서 이루어진 퍼레이드 연습

2021년 4월 8일, WorldView-2가 김일성 광장에서 사람들이 축하 공연을 위해 대형 행진을 연습하는 모습을 포착하였는데요, 4월 15일에 있을 김일성 109번째 생일 축하 공연을 위해 “결사관철” 문구에 맞춰 서있는 사람들을 볼 수 있습니다. 

 

5월

이스라엘과 가자 지구의 폭력 사태

이스라엘이 가자 기구에 있는 팔레스타인 무장정파 하마스의 군 시설들을 공격했습니다. WorldView-2 이미지가 공습으로 피해를 입은 가자 도시의 모습을 포착하였습니다. 이 공습으로 민간인에게 큰 피해가 발생했고 가자 지구에서는 200명의 사망자와 1,600명 이상의 부상자가 발생하였습니다. 폭격을 막기 위해 이스라엘과 팔레스타인은 임시적으로 휴전을 협상하였습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

다윈의 아치 침식

2021년 5월 17일, 갈라파고스 제도의 ‘다윈의 아치’ 바위가 침식작용으로 무너졌습니다. 갈라파고스 제도는 찰스 다윈의 진화론에 영감을 준 섬으로 널리 알려져 있으며 다윈의 아치는 갈라파고스 제도 다윈 섬에서 1km 떨어진 다이버들에게 인기 있는 관광 명소입니다.

 

 

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

6월

화재 발생한 선박의 플라스틱 바다 유출

MV Xpress Pearl 컨테이너선에서 2021년 5월 31일에 화재가 발생하였습니다. 화재가 발생하여 플라스틱, 화학물질 및 위험한 자제가 담긴 많은 컨테이너와 화재 잔해가 바다로 떨어졌고 이는 해양 생태계에 심각한 오염을 발생시켰습니다. WorldView-1 이미지는 화재 이후 난파선에서 해류에 의해 운반된 너들이라고 불리는 플라스틱이 스리랑카 해변에 있는 모습을 포착하였습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

7월

아이다호주 46,000에이커 이상 면적에서 Dixie-Jumbo 산불 발생

2021년 7월 5일과 6일에 연달아 발생한 Dixie-Jumbo 산불은 46,000에이커 이상의 면접을 불태웠습니다. WorldView-3 이미지는 단파 적외선 센서(SWIR)를 이용하여 연기를 관통해 생생한 화제 현장을 포착했습니다.

  

 

일본 도쿄 하계 올림픽

팬데믹으로 1년 미루어진 2020 하계 올림픽이 일본 도쿄에서 진행되었습니다. GeoEye-1 이미지로 2021년 7월 24일 시오카제 공원에서 진행된 배구 경기를 포착했습니다. 도쿄 아리아케 아레나에서 진행된 경기에서 한국 여자배구가 일본에 역전 승리했던 짜릿한 순간이 생각나네요.  

 

독일에서 일어난 역사적인 홍수

2021년 7월 중순 서유럽에서 몇 십 년 만에 심각한 홍수가 발생했습니다. 이 홍수로 120명 이상의 사망자가 발생했고 다리가 쓸려내려가고 주택과 건물들이 붕괴되며 온 거리가 진흙으로 뒤덮였습니다.

 

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

 

8월

카불 공항의 대혼란 속 아프가니스탄을 떠나는 미군과 연합군

일전에 게시한 카불 공항 대피 작전을 포착한 위성 사진 기억하시나요? 탈레반의 점령으로 아프가니스탄을 황급하게 떠나려는 연합군과 수천 명의 조력자들이 카불 공항에 모여들었습니다. WorldView-3 위성 이미지가 2021년 8월 16일 긴박했던 상황을 포착했습니다.

 

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

 

미국 걸프 연안 강타한 허리케인 아이다

2021년 8월 29일 발생한 허리케인은 주택과 건물에 심각한 피해를 입히고 루이지애나의 백만 명 이상의 전력을 차단하였으며 심지어 폭풍으로 미시시피강이 역류하기도 했습니다. WorldView-2는 2020년 12월과 2021년 8월의 이미지를 비교하여 허리케인이 얼마나 강력했는지 피해 규모를 보여주었습니다.

 

 

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

9월

스페인 라팔마섬 화산 폭발

2021년 9월 19일, 화산 폭발이 시작되었고 용암은 산비탈을 따라 마을과 농지를 거쳐 바다까지 흘러갔습니다. WorldView-3는 낮 시간과 밤 시간의 이미지를 종합하여 마을에서 바다까지 용암이 흘러가는 모습을 구현하였습니다. 이 화산 폭발은 70일 이상 지속되었습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

10월

애틀랜타 브레이브스 월드시리즈 우승

애틀란타에 있는 Truist Park에서 진행된 경기 시작 한 시간 전 WorldView-3가 포착한 스타디움 모습입니다. 이날 경기는 휴스턴 애스트로가 이겼지만 애틀랜타 브레이브스가 2021년 11월 2일 월드 시리즈 우승을 차지했습니다.

 

11월

표적 훈련을 위해 사막에서 모의 미국 선박 건조한 중국

미 해군은 2021년 11월 7일에 중국이 중국 서부에 정교한 무기 시험장을 건설했다고 밝혔는데요, WorldView-3는 타클라마칸 사막에서 미 해군 항공모함 타격단 함정이 표적으로 사용되고 있는 모습을 포착했습니다. 이미지 속 표적은 미 해군 포드급 항공모함과 같은 사이즈인 것으로 확인되었습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

글로벌 공급망 문제로 밀린 화물선이 가득한 항구

11월 팬데믹으로 인한 글로벌 셧다운 이후 실물 상품에 대한 수요가 급격히 증가하여 컨테이너를 들어 올릴 트럭 운전사를 구하는 것이 이슈가 되었습니다. 또한 충분한 선박이 없어서가 아니라 혼잡으로 인해 84개의 선박이 평균 18일을 대기하는 사태가 일어나 공급망 차질이 내년 초까지 지속될 것으로 보인다고 하는데요, WorldView-3가 포착한 이미지에서 선적 컨테이너로 가득 찬 Long Beach 항구의 모습을 볼 수 있습니다.

 

우크라이나 국경 근처에 군대 배치한 러시아

일년 내내 러시아는 전술 전투군, 지상군 및 장비를 우크라이나 국경 근처의 러시아 서부 내 여러 지역으로 이동시켰습니다. 이러한 움직임은 예견된 군사 공세에서 우크라이나에 대적하여 사전 배치된 것일 수도 있다는 우려를 불러일으키고 있습니다. WorldView-2 이미지는 2021년에 걸쳐 여러 지역에 항공기, 탱크, 장갑차 등 장비와 지상군이 배치된 모습을 보여주고 있습니다.

이미지를 옆으로 넘겨보세요😊

 

12월

인도네시아 세메루 화산 폭발

2021년 12월 4일 인도네시아 자바섬에서 세메루 화산이 폭발하였습니다. 이 폭발로 34명 이상이 사망하였고 루마장 인근 지역의 두 지역을 연결하는 다리가 절단되었고 건물들이 붕괴되었습니다.

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

미국을 강타한 토네이도

토네이도는 밤새 미국 중서부와 남부 지역의 8개 주를 강타하였고 100명 이상의 사람들이 사망하고 각종 시설과 건물들이 붕괴되었습니다. WorldView-1을 통해 2021년 12월 11일 일리노이주에 있는 아마존 창고가 피해를 입은 모습을 볼 수 있습니다.

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

 

이미지에 마우스를 올려보세요😊

 

블로그 포스트 하나로 2021년 세계의 사건·사고를 살펴봤는데요, 정말 많은 일이 있었던 한 해였습니다.
2022년에는 2021년보다 더 안전해지기를 바라봅니다.

미리 새해 복 많이 받으세요~

 

 

위성 이미지는 지상 상태를 시각화 하는데 중요한 역할을 수행합니다. Maxar는 고해상도 이미지와 기록 분석을 위한 세계 최대 아카이브를 제공합니다. 위성 이미지를 통해 도시, 농경지, 산림의 관리는 물론이고 황사, 산불, 산사태, 폭설, 해양 유류사고를 포함한 재해 재난을 감시하는데 이용될 수 있습니다. MAXAR가 제공하는 위성 사진으로 더 많은 정보를 발견하여 추가 모니터링, 매핑 및 AI/ML 제품과 결합한 시장분석·자연재해·국방·작물 생산량 분석 등이 가능해집니다.

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면,  여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는  GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식 을 받아보고 싶으신 분들은  페이스북 페이지  또는  뉴스레터를 구독 해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

데이터샘, 소프트웨이브 전시 참가 후기 및 FAQ

2021 대한민국 소프트웨어 대전에서 데이터샘을 선보이다.

 

지난 1, 삼성동 코엑스에서 ‘2021 대한민국 소프트웨어 대전(SoftWave)’ 3일간 진행되었습니다.

IT 서비스를 비롯한 패키지/융합/인터넷 SW 다양한 제품과 서비스를 만날 있는 장이 마련되었습니다.

 뜻깊은 자리에 SPH 동참하였는데요! SPH 이번 전시에서 지난 9월에 론칭된데이터샘 선보였습니다.

데이터샘은 데이터로 도시의 가치를 찾아내는 대한민국 최초의 도시 데이터 기반 웹사이트로서, 서울특별시 6 광역시를 비롯한 다양한 대한민국 도시를 8가지 카테고리별 분석 자료를 제공합니다. 직관적인 라인/바 차트를 통해 데이터 주제별 이해를 돕고, 로우데이터 출처를 밝혀 신뢰도를 높입니다.

데이터샘에 대한 더 자세한 포스팅이 궁금하다면 클릭해주세요!

 

 

언론에서 본 데이터샘

SPH, 도시데이터플랫폼에서 도시 금융·경제파트 지원해

SPH는 데이터샘 사이트를 누구나 볼 수 있게 오픈, AI 분석을 통한 도시 경제데이터를 무료로 제공해 실시간으로 확인이 가능하다. 서울시 통합 유동 부채 비율 등 시 재정현황을 확인해 광역시 평균 부채 현황과 비교할 수 있다. (중략)

서울시 평균 연봉을 포함, 연봉이 가장 높은 기업도 알 수 있다. (중략) 국민연금공단 데이터를 바탕으로 분석한 결과, 서울시 직장인 평균 연봉은 3354만 원으로, 평균 5172만 원의 용산구 문배동이 가장 높은 지역으로 나타났다.

부동산 재산과 관련해 아파트 월세, 전세, 매매 지수도 전국별로 확인이 가능하다. 이 중 2021년 6월부터 전국 아파트 매매 가격 변화가 월세 가격 변화를 앞지르며, 가장 높은 지표를 보였다. (중략)

AI타임스, 이하나·김미정 기자, 2021.12.01 기사

 

데이터샘 소프트웨이브 전시 참가 후기 영상

 

더 많은 전시회에서 여러분께 데이터샘을 보여드릴 수 있길 바랍니다. 데이터샘에 대한 많은 관심 부탁드립니다!

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

더 알고싶은 정보가 있으실까요? 

피드백을 주시면 다음 포스팅에 반영할 수 있도록 하겠습니다. 😀

 

 

 

Google Maps Platform의 새로운 기능

Google Maps Platform Product Roadmap

겨울맞이 구글맵스 플랫폼의 새로운 옷

 

안녕하세요. 어느덧 2021년이 한 달도 남지 않습니다. 여러분은 올 한해 마지막을 어떻게 보내고 계시나요? 올해도 어김없이 다양한 업데이트와 지속적인 개선을 선보인 Google Maps Platform이 새로운 기능을 담은 Product Roadmap을 선보였습니다!

6가지 새로운 기능 살펴볼까요?🧐

영상으로도 보실 수 있어요!🙊

 

Building Footprint

이제 Google Maps Platform에서 3D로 구현된 건물을 만나볼 수 있습니다. 바로 3D Building Footprint입니다. 기존에 2D로만 표현되던 건물들이 3D로 표현되어 더 현실적으로 환경 구현이 가능해졌습니다.

보시는 것처럼 한 번의 클릭만으로 간편하게 전환이 가능합니다! 3D로 표현되는 건물을 통해 원하는 지역의 실질적인 건물 배치를 파악하고 활용할 수 있게 되었습니다.

 

  • 45도 이미지

두 번째는 45도 이미지입니다. 4방위(동, 서, 남, 북)의 고해상도 이미지를 바탕으로 45도 이미지를 제공합니다. 원근감이 살아있는 45도 이미지로 한층 더 현장감 넘치는 Google Maps Platform을 만나보세요😎

 

  • 더 상세하고 컬러풀해진 베이스 맵

Google Maps Platform이 제공하는 베이스 맵이 더 다채로워졌습니다. 위성 이미지를 통해 식별한 자연적 특징을 바탕으로 새로운 색상 매핑 기술을 활용하여 각 지형의 생생한 상태를 파악 할 수 있습니다. 녹지와 사막, 해변, 호수, 강 바다/계곡을 더 쉽게 찾고 구분할 수 있게 되었습니다.

얼음의 나라라는 이름에 걸맞게 국토 면적의 79%를 빙하, 호수, 용암지대가 차지하고 있는 아이슬란드에서 가장 큰 만년설이 있는 바트나요쿨 국립공원도 이제 한눈에 알아볼 수 있네요!

 

  • 더 상세해진 스트리트 맵 

다음은 더 상세해진 스트리트 맵입니다. 이제 Google Maps Platform은 인도와 횡단보도, 신호등 정보, 주차장, 건물입구 등의 정보를 제공합니다.

보시는 것과 같이 도보로 내비게이션을 이용할 때 더 상세해진 스트리트맵으로 인도와 횡단보도 위치를 인지하여 더 안전한 여정이 가능해집니다. 이 기능은 현재 세계 주요 도시를 우선적으로 적용되고 있으며, 점진적으로 확대될 예정입니다🤩

 

  • 랜드마크 아이콘

관광명소, 문화유산 등 세계적으로 그 가치를 인정받고 있는 100여 개의 랜드마크를 직관적인 아이콘으로 나타내어 그 가시성을 높였습니다. 아래 보이는 이미지는 프랑스 파리인데요, 개선문부터 에펠탑까지 파리 시내의 주요 명소들을 한 눈에 볼 수 있습니다.

마찬가지로 전 세계 주요 도시들의 관광지와 명소들을 우선으로 적용되고 있으며, 점차 그 수를 늘려나갈 계획이라고 합니다. 우리나라의 주요 명소인 경복궁과 석굴암 등 많은 명소들도 얼른 추가되었으면 좋겠네요!🛫

 

  • Quick Builder

지금까지 안내드린 것이 Google Maps Platform의 업데이트된 주요 신기능이었다면, 마지막으로 안내 드릴 것은 Google Maps Platform이 제공하는 다양한 API를 더 손쉽게 적용할 수 있도록 도와주는 신규 서비스, Quick Builder입니다.

Quck Builder는 Google Cloud Console상에서 바로 제공하는 서비스로서, 고객이 원하는 상점의 위치를 찾도록 도와주는 ‘Locator Plus Solution’과 Place Autocomplete API를 활용하여 고객이 주소를 입력할 수 있도록 하는 ‘Autocomplete Solution'(자동완성 솔루션)이 있습니다.

 

‘Locator Plus Solution’은 매장 위치를 안내해 주는 API를 쉽게 적용할 수 있게 해줍니다. 표시하고자 하는 매장의 위치를 지정한 뒤, 매장 운영 정보를 나타내는 Place Details API, 고객 위치를 식별하기 위한 Geocoding API, 매장 주소 자동완성을 위한 Place Autocomplete API 그리고 매장까지의 경로와 이동거리 및 시간을 계산하기 위한 Directions API, Distance Matrix API까지 클릭 한 번으로 적용할 수 있도록 해준답니다.🙊🙉

‘Autocomplete Solution’은 Place Autocomplete API를 적용해서 고객의 주소 입력을 몇 글자만 타이핑해도 완성되도록 도와줍니다. 쇼핑몰에서 주문 시 고객의 주소 정보를 더 쉽게 입력하기 위해 많이 사용하고 계시는 API죠!

Quick Builder를 활용하여 더 많은 분들이 손쉽게 서비스를 구축하셨으면 좋겠습니다😁

 

Google Maps Platform의 새로운 기능을 간단하게 소개해 드렸는데 어떠셨나요?

그 외에 Google Maps Platform의 다양한 API의 활용이나, 사용 가이드 등 문의사항이 있으시면 저희 SPH에 연락주시면 상세하게 안내드리겠습니다.

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS/로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

더 알고 싶은 정보가 있으실까요? 

피드백을 주시면 다음 포스팅에 반영할 수 있도록 하겠습니다. 😀

Google Maps 위에 펼쳐지는 다양한 데이터들의 3D 시각화

deck.gl을 활용한 구글 지도의 재발견 💫

 

위의 지도는 2D일까요? 3D일까요?

많은 분들이 3D 지도라고 생각하셨을 텐데요, 놀랍게도 2D 지도입니다. 이 지도는 Google maps에 deck.gl이라는 데이터 시각화를 제공하는 오픈 소스 프레임 워크를 접목시킨 지도인데요!

Google maps platform은 2019년부터 deck.gl에 대한 Maps JavaScript API의 래스터 베이스맵을 지원했습니다. SPH에서도 ‘구글 지도 플랫폼과 deck.gl을 통한 고성능 데이터 시각화‘라는 포스팅으로 소개드린 적이 있었는데요!

deck.gl은 대규모 데이터 세트를 위한 WebGL 기반의 시각화 프레임 워크로, Google Maps와 함께 사용한다면 데이터를 시각화하여 Google Maps에 나타낼 수 있고, 나아가 반응형 프로그래밍 모델을 사용하면 애니메이션 데이터도 볼 수 있습니다

 2021년, Google Maps과 deck.gl의 만남으로 우리는 새로운 지도를 만나게 되었습니다. 기존엔 래스터 베이스맵 형식의 2D 지도였지만, 이번에 발전된 deck.gl은 인터리브 방식의 벡터 베이스맵에 대한 지원을 추가했습니다. 즉, deck.gl을 사용하면 이제 Google의 벡터 맵을 데이터 레이어와 혼합하여 레이블, 3D 및 기타 콘텐츠의 특징을 살려 렌더링 할 수 있고, 완벽한 픽셀 구성을 제공할 수 있다는 것을 의미합니다. 더불어, 지도에 렌더링 되는 deck.gl의 시각화가 아닌 지도의 일부로서 렌더링 되어 시각화의 성능과 유연성을 향상시킨 지도를 경험할 수 있습니다.

deck.gl과의 만남으로 3차원 지도를 선보이는 Google Maps, 이전의 2D 지도와 발전된 3D 지도를 비교해 보도록 하겠습니다.

deck.gl+Google map의 새로운 기능

글로 읽어서는 감이 오지 않으실 것 같아 직접 지도를 만져보실 수 있도록 준비했습니다.

예전과 달라진 모습을 네 가지의 Layer를 보면서 자세히 알아봅시다!

 

 

1) Arc Layer

Arc Layer는 ‘호’라는 단어 그대로, 두 개의 타겟에 활모양을 그리며 포인트를 이어 줍니다. 이 레이어는 출발지/목적지가 나타나는 비행기 항로와 같은 OD(Origin Destination) data, 인구 이동 등을 효과적으로 나타낼 수 있습니다.

아래의 지도는 미국 내 카운티 간 이주 흐름에 대한 데이터의 일부를 Arc로 보여준 예시입니다.

<Old ver.>                                                                                                            <8.6 ver>

위의 첫 번째 지도는 벡터맵이 지원되기 전의 deck.gl을 적용한 지도입니다.
보시면 같은 선상에 있는 데이터들을 주변의 다른 지역과 비교하기 위해 화면 확대/축소를 했을 시, 선들이 겹쳐져 시야를 가려 보기 힘들다는 것을 알 수 있습니다.

반면에 이번에 새롭게 출시된 버전에서는 지도의 기울기를 통해 지도의 다양한 각도에서 호가 착지하는 곳을 볼 수 있습니다! 또한, 이전의 지도에서 선이 겹쳐 보기 힘들었던 장소도 더 깔끔하게 볼 수 있습니다.

 

아래의 지도를 통해 직접 지도를 움직이고 확대/축소해 볼 수 있습니다. (Ctrl 키를 눌러 확대를 해주세요!)

아래의 두 번째 지도는 shift 키를 눌러 지도의 기울기를 조절하며 데이터들을 볼 수 있습니다.

<Old ver.>

 

<8.6 ver>

 

2) Scatter plot Layer

Scatter plot, 즉 산점도 레이어는 쌍으로 구성된 위도 및 경도 조정 점을 가져와서 특정 반지름을 가진 원으로 렌더링합니다. 이 레이어는 인구 밀집 등에 나타낼 수 있으며, 나아가 Geomarketing에서 활용할 수 있습니다.

아래의 예시는 맨하탄의 지역의 남녀 거주 성비를 보여주는데요.

이때 위의 지도를 보고 에이 그냥 지도에 기울기 기능 추가 하면 되는 거 아냐?! ” 라고 생각하실 수도 있지만! 이전 버전과 현재 버전의 큰 차이가 있습니다. (shift를 꾸욱 누르고 움직여 보세요!)

<Old ver.>

데이터가 맞춰지지 않고, 이리저리 따로 움직이는 모습을 볼 수 있습니다. 벡터맵이 지원되지 않는 이전의 버전에서는 데이터 레이어와 다른 레이어가 렌더링되지 못하여 기울이기를 적용할 수 없는 것을 알 수 있습니다. 하지만 현재 발전된 지도에서는 그런 문제가 없다는 것을 확인하실 수 있습니다.

 

 

3) Trips Layer

Trips Layer은 차량의 움직임을 애니메이션 경로를 렌더링하여 보여줍니다. 실시간 교통량 데이터나 차량의 OD data를 보여주기 좋은 레이어죠!

평면적으로만 보이는 이전의 지도와 새롭게 출시된 지도를  한눈에 비교해 볼까요?

<Old ver.>

<8.6 ver.>

2021년 버전의 지도에서 뉴욕의 건물 사이로 차량의 움직임이 일어나는 것을 볼 수 있는데요.

3D 지원으로 인해 이전에 보이지 않던 건물의 높이와 데이터의 움직임을 모두 볼 수 있는 것을 바로  파악할 수 있습니다.

 

 

4) Hexagon Layer

Hexagon Layer는 입력된 정보 배열을 기반으로 육각형 지도를 렌더링합니다. 이것은 육각형의 반경의 데이터를 집계하여 색상과 높이로 나타납니다.

이처럼 통계 시각화를 나타내어 다양한 곳에 활용될 수 있는 Layer 중 하나입니다.
아래의 지도에서도 Trips Layer에서 건물들의 높이를 알 수 있는 것처럼 육각형의 높이 또한 볼 수 있습니다.

<Old ver.>

<8.6 ver.>

색상만으로 데이터를 밀집도를 확인했던 이전 지도와 달리 높이를 통해서도 데이터의 차이를 쉽게 알 수 있습니다.

 

이렇게 네 가지의 레이어를 비교하여 3차원으로 구현된 지도를 직접 만져보며 확인하실 수 있었는데요!

그럼 이제 새로운 버전의 deck.gl과 Google maps를 어떻게 적용하는지 알아보겠습니다.

 

  • 지도 설정

우선 사용하고 있는 Google maps를 벡터 베이스맵으로 설정해야 합니다.

Google Cloud Platform 의 Google Maps Platform의 지도 관리에서 새로운 지도를 생성하거나, 기존의 지도를 수정할 때 벡터맵에 체크하고 기울이기를 클릭하면 맵 설정은 끝납니다. 간단하죠?

 

  • code  설정

deck.gl 버전은 다음과 같습니다.

<script src="https://unpkg.com/deck.gl@8.6.0/dist.min.js"></script>
or
<script src="https://unpkg.com/deck.gl@latest/dist.min.js"></script>

가장 최근 출시된  8.6버전부터 벡터맵 지원이 가능하기 때문에 가장 최신 버전의 deck.gl 또는 8.6버전으로 설정해야 합니다.
코드 내부는 어떻게 설정해야 하는지 Scatter plot Layer를 예시로 아래 살펴볼까요?


  const SCATTERPLOT_LAYERS = [
        new deck.ScatterplotLayer({
            id: 'scatter-plot',
            data: 'https://raw.githubusercontent.com/visgl/deck.gl-data/master/examples/scatterplot/manhattan.json',
            radiusScale: radius,
            radiusMinPixels: 0.25,
            getPosition: d => [d[0], d[1], 0],
            getFillColor: d => (d[2] === 1 ? MALE_COLOR : FEMALE_COLOR),
            getRadius: 1,
            updateTriggers: {
                getFillColor: [MALE_COLOR, FEMALE_COLOR]
            }
        })
    ];

    const map = new google.maps.Map(document.getElementById("map"), {
        center: { lat: 40.760306, lng: -73.982302 },
        zoom: 13,
        heading: 320,
        mapId: "베이스맵ID",
    });

    const overlay = new deck.GoogleMapsOverlay({
        layers: SCATTERPLOT_LAYERS
    });
    overlay.setMap(map);

 

위에서 생성한 지도 아이디를 “베이스 맵 ID”에 삽입을 한 뒤,

사용하기를 원하는 deck.gl의 Layer 와 Overlay를 생성할 때 기존의 코드에서  deck.만 붙이면 완성입니다. 아주 간단하죠?

 

이번 포스팅은 SPH의 Google Maps Technical Support Team의 최정연씨가 함께해주었는데요.

정연씨 이번 프로젝트 어땠나요 ☺️⁉️

 

 

이처럼 간단한 설정 변경으로  3D 지도를 경험할 수 있으니 꼭 한 번 활용해 보시길 추천드립니다.

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

더 알고싶은 정보가 있으실까요? 

피드백을 주시면 다음 포스팅에 반영할 수 있도록 하겠습니다. 😀