[이벤트] 세상의 모든 지도 유튜브 채널 오픈 기념 스타벅스 기프티콘 이벤트

[이벤트] ‘세상의 모든 지도, 세모지’ 유튜브 채널 오픈

 

안녕하세요.

SPH 로케이션 인텔리전스 공식 유튜브 채널 ‘세상의 모든 지도, 세모지’를 오픈했습니다 👏👏👏

채널 오픈 기념으로  구독/좋아요 이벤트를 시행합니다.

이벤트에 참여해주신 분들 중 추첨을 통해 <스타벅스 간편한 한끼 세트 기프티콘>을 드립니다.

자세한 내용은 하단 이미지를 참고해주세요.

많은 참여 부탁드려요~

 

세모지 유튜브 영상 링크 https://bit.ly/3pFP0v3

캡처화면 제출 폼 링크 https://bit.ly/3vKysDm

SPH가 먼데이닷컴 2021 올해의 파트너상을 수상했어요! 🏆

 

안녕하세요! 어느덧 무더운 여름이 가고 새로운 계절, 가을을 맞이하는 시기가 되었습니다. 🍂

매년 이 시기에 먼데이닷컴은 본사가 위치한 이스라엘 텔 아비브에서 “Elevate”이라는 큰 컨퍼런스를 개최합니다.
이번 Elevate 2021은 10월 5일부터 7일까지 3일간 진행되었는데요.

 

먼저, Elevate에 대해 간단히 소개해드리자면,

먼데이닷컴 유저들을 위해 산업,부서별 활용 방법을 소개하고, 먼데이닷컴을 비롯한 글로벌 기업들의 명사들을 스피커로 초청하여 다양한 주제로 강연을 진행하는 컨퍼런스예요!
뿐만 아니라, 전 세계 먼데이 파트너들을 위한 “파트너 데이”가 진행된답니다 😊

 

 

SPH는 한국 유일 파트너사로서 이번 컨퍼런스에 참석하여, 한 해동안 어떤 활동을 하였는지 공유하고, 한 해를 돌아보며 앞으로의 방향을 계획하는 시간을 가졌습니다. Elevate 2021 행사는 매년 각 지역 최고의 파트너를 선정하여 상을 수여하는 파트너 시상식을 끝으로 마무리 되었는데요.

저희 SPH가 지난 Elevate 2020 최고의 Outbound Partner상 수상에 이어,
2021년 올해의 아시아・퍼시픽 지역 최고의 파트너상을 수상하며 Elevate 2021의 피날레를 장식했습니다 🏆🏆🏆

 

 

일본, 싱가폴, 호주 등 쟁쟁한 국가들의 파트너사들을 제치고, 이렇게 뜻깊은 상을 받게 되어 너무나도 영광이었습니다!
먼데이닷컴이 협업툴 시장 확산에 리더십을 가지고 급성장함에 따라, 많은 기업들이 먼데이닷컴을 도입하고 있기 때문에 이렇게 값진 결과를 이루어 낼 수 있었다고 생각하는데요.

무엇보다, 많은 고객들이 먼데이닷컴을 사랑해주시고, 꾸준한 관심을 보내주신 덕분이라 생각합니다 🙌🏻
앞으로도 저희 SPH는 먼데이닷컴 한국 유저들을 비롯하여, 관심을 가지고 계신 모든 분들께 더 많은 도움을 드릴 수 있도록 열심히 달리겠습니다. 🏊🏻‍♂️

 

[ESG경영] 환경을 생각한다면? Google Maps가 제안하는 3가지 서비스

Google Maps가 제안하는 3가지 친환경 서비스

친환경 길안내, 라이트 내비게이션, 자전거/스쿠터 정보 공유

 

최근 기업 경영의 가장 핫한 키워드는 단연 ESG 경영일 것으로 생각됩니다. ESG 용어는 ‘UN 책임 투자 원칙에서 처음 등장하였는데요. ESG Environment(환경), Social(사회), Governance(지배 구조) 의미하며 기업의 비재무적 성과를 측정하는 지표가 되곤 합니다.

 

이러한 ESG 경영에 맞춰 많은 기업들도 환경에 대해 관심을 가지며 친환경 전략을 선보이고 있는데요! 특히, 국제에너지기구에 따르면 수송 부문에서 발생하는 탄소 배출량은 전체의 20%가량 차지하고 있으며, 70% 이상이 자동차가 포함된 도로 교통에서 발생하고 있습니다.

이에 한국교통연구원의 김찬성 선임연구위원 친환경 교통수단으로 탄소 배출 저감의 필요성을 강조하며, 수소•전기 신재생 에너지 친환경 모빌리티를 이용한 교통수단의 성장을 독려하고자 다양한 정책을 펼쳐야 한다고 주장했습니다. 현대자동차그룹의 역시 탄소 저감 대책인 탄소 중립 로드맵 백서 발표하였고 이에 따르면, 2025 이후 제네시스 신규 차종을 전면 전동화하고 2035년엔 100% 전동화 전환을 추진할 계획이라 밝히며 현대자동차 그룹만의 친환경 전략을 발표하였습니다.

이처럼 도로 교통에서 발생되는 탄소 발생량을 줄이기 위해 많은 기업들이 뜻을 모으고 있는데요! Google ESG 경영 전략 중 하나로친환경 안내 경로옵션을 제공하게 되었습니다 😆

 

 

친환경 라우팅 🚗

이처럼 Google Maps는 목적지 안내 연료 소비를 낮추는 최적화 경로를 안내하여 연료비도 절약하고, 환경도 생각한 새로운 경로 모델을 선보였습니다. 미국 에너지부 산하 국립 신재생에너지연구소(National Renewable Energy Laboratory) 자료를 활용하여 연료 소비, 경사로, 교통체증 등의 요소를 측정하여 환경에 가장 해로운 길로 파악한 사용자에게 안내하는데요! 현재 미국에서 Android iOS에서 친환경 라우팅을 제공하고 있으며, 2022년에는 유럽 지역으로 확장할 계획이라고 밝혔습니다. 또한, Google 친환경 라우팅을 통해 무려! 연간 백만 이상의 탄소 배출량을 줄일 있을 것으로 기대됩니다. 👍

 

 

위와 같이 일반 찾기와 함께 친환경 찾기가 안내하는데요! , 어플의 기본 설정이 그대로 유지되기 때문에 많은 사용자가 루트를 확인할 있고, 본인의 의사에 따라 친환경 찾기를 자유롭게 선택할 있습니다. 2분의 시간을 들인다면, 10% 연료를 줄일 있어 여러분의 주머니도, 지구도 지킬 있네요! 여러분은 어떤 선택을 하실 건가요

 

서비스는 자전거나 기차 다양한 교통수단별 탄소 배출량 정보를 제공하며, 머신러닝 기술을 통해 사용자가 자주 이용하는 교통수단을 예상하여 우선적으로 보여줍니다.

 


자전거 이용자를 위한 라이트 내비게이션! 🚴‍♀️

지난 1 동안 지도에서 자전거 찾기 사용이 최대 98% 증가하며 자전거 찾기의 수요가 증대하였다는 것을 있었습니다. 자전거를 타는 대부분의 사람이 자전거를 핸드폰을 확인하기 어렵기 때문에 시각적 지시로 목적지에 이를 때까지 계속해서 방향을 안내하는 바이 내비게이션에 들어가고 싶지 않을 텐데요. 라이딩 시에 편하게 이동할 있도록라이트 내비게이션기능을 도입하여 라이더를 독려하였습니다.

라이트 내비게이션은 도착 예정 시간인 ETA를 실시간으로 업데이트하며, 경로의 고도까지 있어 라이딩 코스를 한눈에 파악할 있습니다. 기능은 빠른 시일 내에  Android iOS에서 만나보실 있습니다.

 


 

ESG 경영이 각광받으며 함께 떠오르는 키워드인공유경제’! 공유경제는 합리적인 소비생활을 제공하여 경제 시스템에 대한 대안이자 지구의 한정된 자원을 공유함으로써 환경 문제도 해결하는 대책으로 주목받고 있어 ESG 경영 전략이 되기도 합니다. 이러한 공유경제 아이템도 Google Maps 이용하면 편리하게 이용할 있다고 합니다.

 

자전거와 스쿠터 공유 정보 : 이제 300개의 도시에서🛵

한국에서도 번화가를 거닐다 보면 공유 전동 킥보드를 쉽게 있는데요! 해외에서도 이러한 공유, 렌탈 서비스가 널리 이용되고 있습니다. Google Maps 이러한 공유 자전거, 스쿠터의 실시간 대여 가능 여부와 목적지 근처의 주차 정보를 알려줍니다. 미국에 본사를 Bird and Spin 유럽에 기반을 Donkey Republic, Tier, Voi 같은 모빌리티 파트너 덕분에 서비스를 300개의 도시에 제공할 있게 되었습니다. 이처럼 Google 다양한 파트너와 함께하여 나은 서비스를 제공합니다. 🙌

 

Google Maps 친환경 길안내와 자전거 찾기, 공유 플랫폼과의 협업을 통해 친환경 교통수단을 편리하게 이용할 있도록 돕고 있습니다. 아쉽게도 오늘 소개드린 친환경 라우팅과 라이트 내비게이션은 Directions API를 이용할 수 있는 국가만 해당되므로 지도 데이터 반출이 불가능한 국내에선 해당 기능을 바로 만나긴 어려울 것으로 보입니다. Directions API 국내 사용에 대한 좋은 소식이 있다면 SPH가 가장 먼저 안내드리도록 하겠습니다! 앞으로도 환경을 지키는 편리한 서비스를 기대해 봅니다.

 

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.

 

게임 엔진을 위한 SuperMap만의 3D GIS SDK!

게임 엔진을 위한 SuperMap Scene SDKs 11i (2021년 Beta)가 출시되었습니다. 여기에는 Unreal Engine와 유니티 (Unity) 게임 엔진을 겨냥한 2개의 3D GIS 플러그인이 포함되어 있는데요. 😮

함께 알아보실까요? 

 

더 강력하다, 3D GIS 데이터 시각화 기술

 

✅  3D 가상 지구본과 로컬/온라인 지형 및 영상 데이터 동적 로드 지원

S3M 표준을 기반으로 대용량의 이기종 다중 소스 및 로컬/온라인모델링 데이터, 경사영상 3D 모델(OSGB), 포인트 클라우드, BIM 모델, 3D 벡터 데이터의 동적 로드 지원

✅ UDB/UDBX(파일기반 공간데이터베이스)에 저장된 점, 선, 면 및 모델 데이터 로드

3D Point Plug-in assets, 3D Line/Surface 데이터 처리 기능, 3D 모델 데이터를 UDB/UDBX에 Standard PBR(Physically Based Rendering)로 저장기능 지원

✅ 점, 선, 표면 데이터를 JSON 형식으로 로드할 수 있으며, 3D 포인트 플러그인 애셋 (3D Point Plug-in assets, 3D 선/표면 마테리얼 (3D line/surface setting materials) 설정 또는 플러그인 자산의 데이터 처리 기능 보유

 

 

 

3D GIS 분석 및 측정을 위한 포괄적인 기능

SuperMap Scene SDKs 11i (2021)는 3D GIS 분석 및 측정 기능을 통해 BIM (Building Information Modelling) + GIS, CIM (City Information Modelling), 스마트 시티 등 설계 시에 의사결정을 도와준다고 해요! 

 

➜ 시각분석

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➜ 가시권 분석

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➜ 스카이라인 분석

 

➜ BIM 모델을 현장에 적용

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➜ 측정거리, 수평거리, 면적, 높이 계산 & 지형 등치선(isoline) 측정

 

다이나믹 Monomerization Representation

Brand New 인터랙티브 기능 

 

게임 엔진용 Unreal Engine+ SuperMap Scene SDKs 11i (2021)를 기반으로 SDK는 EXE 파일로 패키지되어 작동 중인 3D Scene인스턴스 (3D Scene Instance)를 픽셀 스트리밍 (Pixel Streaming)을 통해 웹 브라우저로 스트리밍한 다음, JavaScript API를 사용하여 웹 브라우저에서 애플리케이션 시스템을 개발

게임 엔진용 Unity+ SuperMap Scene SDKs 11i (2021)를 기반으로 SDK를 WebAssembly(Wasm)로 크로스 컴파일할 수 있으며 JavaScript API를 이용하여 3D Scene을 렌더링하고 웹 브라우저에서 실시간 상호 작용을 수행할 수 있음

 

 

또한 게임 엔진용 SuperMap Scene SDKs 11i (2021)는 오픈 소스 자바스크립트 API 패턴을 포함하여 웹 개발을 더 쉽고 저렴하게 해준다고 해요. 

 

아직 끝나지 않았습니다…! 

 

iServer를 통해 원래 게시된 3D 데이터 서비스를 게임엔진에 연결할 수 있을 뿐만 아니라 원래 SuperMap 3D WebGL 클라이언트 플랫폼으로 개발된 3D 애플리케이션 시스템도 게임엔진의 웹으로 쉽게 마이그레이션할 수 있답니다. 

 

 

더 알고싶은 정보가 있으실까요? 

피드백을 주시면 다음 기획에 반영할 수 있도록 하겠습니다. 😀

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 제품에 대한 GIS 컨설팅을 제공하며 다양한 산업 분야에 따라 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 해주시길 바랍니다. 감사합니다.

[빅데이터 분석]LH Compas 공모전 입선 수상! 리포트를 공개합니다

SPH, LH Compas 공모전 입선 수상!

서울시 도시데이터 분석 리포트 함께 살펴보아요 :)

 

지난 28일, LH Compas 공모전 서울시 과제에서 SPH 데이터컨설팅팀이 입선을 하는 쾌거를 이뤘습니다! 🎉

SPH 데이터컨설팅팀은 서울시 도시데이터 센서(S-DoT) 위치 선정 분석 과제를 수행하였는데요. 

 

먼저, 도시 데이터 센서 (S-DoT)는 무엇일까요? 🤔

S-DoT는 Seoul  – Data of Things를 의미하는데 영어로만 본다면 잘 와닿지 않으실 수 있습니다. S-DoT는 서울 도시 전역, 적재적소에 도시의 환경 데이터를 모으기 위한 센서로, 아래 사진을 참고하시면 이해에 도움이 되실 것 같습니다 :)

S-DoT 센서 외관

위의 센서를 전기가 공급되는 지자체 건물 및 관공서, 전봇대, CCTV가 있는 전역에 설치하여 도시의 소음, 풍속, 미세먼지 등 생활에 밀접하게 연관된 데이터를 모을 수 있습니다. 

모든 센서가 동일한 데이터만을 모으는 것은 아닙니다! 각 센서마다 추가적인 데이터 (오존, 황화수소 등)를 모을 수 있는데요. 센서를 설치하고 데이터를 수집하는 모든 인력과 비용을 고려한다면 어디에 설치해야 좋을지에 대한 분석은 반드시 선행되어야 합니다. 

 

 

적재적소 설치를 위한 데이터는? 

그렇다면 어떠한 데이터를 가지고 분석하여 최종적으로 이 장소가 이와 같은 센서를 설치하면 좋다는 결론을 얻을 수 있을까요? 

LH Compas에서는 공모전에 관한 주제뿐만 아니라 풍부한 데이터를 제공하고 있습니다. 기 측정기 데이터 자료부터 기후 현황 데이터까지 서울시에 관련된 환경 데이터를 융합시켜 분석할 수 있습니다. 

LH Compas 데이터 목록 

 

S-DoT에 대한 설명과 이용될 데이터를 간략히 소개해드렸는데요.

이제 이 과제를 어떻게 SPH 데이터컨설팅팀은 풀어나갔는지..! 함께 살펴보겠습니다. 👏

 

과제 수행을 위한 프로세스 3단계 요약! 

분석 과제의 수행 단계는 분석 기획부터 분석, 그리고 결과와 기대 효과까지 크게 세 가지로 나누어질 수 있습니다.

자세한 사항은  리포트에서 확인하실 수 있습니다.

 

 

과제 분석 의의와 분석 기조 

서론에서는 분석 과제에 대한 사회적인 의의와 설치 필요성에 관해 설명드렸습니다. 

서울시 지자체에서 미세먼지와 환경 관련 데이터에 대해 꾸준히 연구하고 프로젝트를 진행해 왔는지에 대한 리서치를 포함하여 분석에 대한 명확한 청사진을 제시하였는데요.

저희는 과거 분석 방법과 달리 이번 과제에서는 머신러닝과 같은 예측 분석이 아닌 ‘공간분석과 통계분석’을 진행하였습니다. 

 

그 이유는 다소 적은 양의 예측 가능한 데이터, 다소 많은 양의 관련 데이터 등이 있었습니다. 

좀 더 쉽게 설명드리자면, 머신러닝과 같은 예측 분석을 도입하기 위해서는 학습할 수 있는 데이터의 양이 필수 불가결한 사항인데요.

 

이번 예측에 도입할 수 있는 데이터는 과거 ‘S-DoT’ 데이터를 가지고 예측해야 하는데, 예측 분석을 할 만큼의 양이라 판단하기 어려웠습니다. 또한 과거 데이터가 많더라도 현실적으로 센서가 없는 지역에서는 예측에 쓰여야 하는 관련 데이터가 없는 것도 문제점이었습니다. 

 

그래서 저희는 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 기법을 이용하여  ‘중요 변수’라고 여겨지는 변수를 추출하여 해당 반경을 포함한 데이터들을 클러스터링을 하는 공간 분석을 도입하는 방식을 선정하였습니다.  

 

 

본격적인 데이터 분석 시작

이제 분석에 대한 의의와 계획, 그리고 분석 방법론의 기틀이 마련되었다면 분석은 어떻게 진행되었을까요? 

 

이번 S-DoT의 전체적인 데이터셋과 분석 방법을 담았는데요. 데이터를 어떻게 가공하고 최종적으로 장소 선정을 위한 작업을 진행하였는지에 대한 플로우 차트입니다.

 

데이터 설명 및 전처리에 대한 자세한 내용은 리포트에서 무료로 확인하실 수 있습니다.

데이터 분석 과정 및 개요

  • 상관관계 분석 과정

기존 S-DoT 센서의 미세먼지 농도가 높은 데이터를 기반하여 각 추가 센서에서 중요 변수 추출을 위한 상관관계를 분석하였습니다. 코헨의 효과 크기(Effect Size) 기준에 따라 .26로 설정하여 상관계수의 절대값이 .26 이상인 경우 해당 센서의 중요 변수로 고려하였습니다. 상관 계수 가설 검정에 대한 자세한 내용은 리포트에서 확인하실 수 있습니다.

센서별 중요 변수

 

결론적으로, 아래와 같은 과정으로 중요 변수 기준 데이터셋을 구성합니다

중요 변수 기준 데이터셋

  • 버퍼 설정 및 공간 분석 (Spatial Analysis)

위에서 시도한 상관 관계 분석 과정을 통해 도출된 변수를 기준으로 버퍼를 설정하고 버퍼에 클러스터링되는 분석을 하였는데요.

 리포트내 공간 분석 프로세스 일부

개인적으로 상관 관계 분석만큼 이번 공간 분석의 꽃이라고 생각하는 부분입니다.  해당 분석 프로세스는  리포트에서 자세히 확인 가능합니다. 

 

  • 상관관계 분석 결과

이러한 분석 과정을 거쳐 미세먼지와 추가 센서 설치 지역 최종 산출된 결과 요약본은 아래와 같습니다.

상관관계 분석 결과

 

상세 결론 및 기대 효과 

  • 최종 선정 지역

센서별로 선정된 장소와 그 사유를 구체적으로 살펴보겠습니다. (제한된 데이터로 인해 설치 장소에 관한 정확도는 다소 상이할 수 있습니다) 

센서

설치장소

사유

소음센서 서초구 반포4동 87-9 지점 미세먼지 농도량 및 소음 센서 상관관계가 높은 요인인 습도, 온도 등의 기준에 의해 선정
동작구 사당동 사당로17가길 지점 주택 및 상가 시설 밀집 지역 선정, 학교 및 주변 어린이 주거 지역이 고려됨
풍향 풍속 센서 중랑구 신내동 397 지점 봉화산 근처 지점으로, 풍향 풍속 센서 중요 변수인 최저 기온 및 교통 혼잡도가 고려됨
동작구 흑성동 서달로15길 올림픽 대로 근처 지점으로, 교통 혼잡도 및 풍향 변수 데이터 수집이 원활한 지역
오존 센서 용산구 보광동 3-112 지점 강변북로 근처로 풍향 및 최저 기온 등의 중요 변수로 고려되는 오존 센서 측량에 좋은 지점으로 고려됨
중구 신당2동 432-2705 지점 남산이 서쪽에 위치하며 고층 빌딩이 적은 지역으로 오존 센서 관련 데이터 수집이 적합한 지역
탄소 및 질소 산화물

이산화황 센서

성북구 정릉2동 508-105 지점 순간 최대 풍속이 평균 이상인 지점이 중요변수로 고려되기 때문에 바람길이 열려있어 데이터 수집이 원활한 지점으로 고려됨, 노인 전문 병원 등 취약 계층 주거지역을 고려하여 선정
강북구 수유1동 58-88 지점 남산과 오동 근린 공원 사이에 위치하여 최대 풍속 관련 데이터 수집이 원활한 지점으로 고려됨, 유소년 거주 지역 우선 선정
암모니아 황화수소가스 센서 강서구 가양1동 양천로53길 근린 공원 및 한강이 가까운 지점에 위치하여 해당 센서 관련 중요 변수 수집에 용이, 취약 계층인 초등학생 다수 거주
강서구 공항동 4-125지점 김포국제공항이 위치하여 저층 빌딩으로 구성되어 있어 센서 수집에 중요한 지점으로 고려됨, 초등학교 및 유치원 시설이 다수 밀집

 

  • 활용 방안

이번 프로젝트를 통해 프로젝트 분석 기반 미세먼지 센서 설치에 따른 데이터 활용 방안을 제시합니다.

  1. 서울시 전기버스 우선 투입 지역을 위한 데이터 활용
  2. 서울시 공기 정화 벤치 우선 투입지역 선정
  3. 미세먼지 계절관리제와 같이 ‘지역관리제’를 시행하여 지역별 미세먼지 저감정책의 데이터로 활용
  4. 서울시 ‘에어로드’구역을 선정하여 취약계층 주거 지역 우선 공기 청정 사업 데이터로 활용

이 외에도 다양한 방법으로 활용되기를 기대합니다.

 

이번 S-DoT 리포트는 숨서울 프로젝트와 발맞춘 분석 프로젝트로써 취약 계층을 위한 우선 설치 지역 탐색과 사각지대 개선이라는 큰 의의를 가졌습니다. 또한, 서울시의 미세먼지 설치 사업에서 측정기를 가장 필수적으로 설치해야 하는 장소를 찾아 불필요한 비용 낭비를 줄일 수 있어 경제적인 측면에서도 효과적일 것으로 기대됩니다. 나아가, 막연한 미세먼지 측정기 설치에서 벗어나 데이터에 따른 수치화를 통해 미세먼지 측정기 장소 지정의 타당성과 필요성을 제고하였습니다. 

 

이상으로 SPH 데이터분석팀의 이번 공모전 과제에 대한 간략한 설명을 마칩니다. 리포트를 자세히 보고 싶으신 분은 클릭해주시기 바랍니다.  더 맑은 세상을 위해 노력하는 SPH가 되겠습니다 :)

 

 

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.

 

GranData 웨비나 비하인드 스토리 with 이소린 전임

민간데이터댐 GranData 웨비나 비하인드 스토리 

‘COVID19 전/후 라이프 스타일 변화 분석’ 세션 스피커 SPH 이소린 전임 인터뷰

 

안녕하세요 SPH 마케팅팀입니다!

지난 7일, SK텔레콤과 신한카드, KCB가 주최한 민간 데이터댐 GranData 웨비나가 진행되었습니다. 이종 데이터 결합을 통한 데이터 분석과 활용의 혁신을 공유하는 유익한 웨비나였습니다. 

<GranData 웨비나 일정>

이런 뜻깊은 자리에 SPH도 빠질 수 없죠!  SPH 데이터컨설팅팀의 이소린 전임이 코로나19 전후 라이프스타일 변화 분석을 주제로 웨비나를 진행하여 자리를 빛냈습니다. 이소린 전임과 웨비나 준비부터 후기까지 함께 이야기를 나누어 보았는데요. 그 이야기를 공개합니다 :)

 

 

웨비나의 스피커가 대체로 주최사 관계자인데, 어떻게 SPH도 이번 웨비나에 함께하게 된 건지 궁금합니다!

 안녕하세요. SPH 데이터 컨설팅팀 이소린 데이터 분석가입니다. 

 

이번 GranData (그랜데이터) 3사 사업설명회에 참가하여 분석하고 웨비나에 참여하게 되었는데요,  저희는 사실 SKT와 다년간 협력 관계를 가지고 있었습니다. SKT의 유동인구 데이터를 통해 SPH에서 인공지능과 통계 분석 및 컨설팅하는 여러 프로젝트도 함께 했었고요. 

 

 올해 3월쯤, 3사 사업설명회를 개최하는데 통계 데이터 기반 분석 파트 제의가 들어왔었고, 흔쾌히 승낙하여 시작하게 되었습니다. 

 

데이터를 분석하며 어려웠지만 보람찼던 순간

 GranData 3사 데이터의 크기는 어마어마합니다. Grand라는 말이 과언이 아닐 정도로 빅데이터였는데요. SKT 데이터, 신한카드 데이터, KCB 데이터 각 회사의 데이터만 분석해도 몇 달이 걸릴 수 있는 양의 데이터였습니다. 

 

각 3사에서 보내주시는 데이터를 어떤 식의 관점에서 기획하고 분석할 것인지 전략을 세우는 시간도 필요했었고, 결합이 아직 안 된 데이터이기 때문에 어떤 식으로 결합하고 가공할 것인지에 대한 데이터 분석가 관점에서는 난이도가 꽤 있던 분석이었습니다. 

 

그래도 막상 몇 개월을 거친 회의와, 신한카드 김준호 부부장님, KCB 박모경 수석님, SKT 이동옥 부장님의 심도 있는 설명이 있었기 때문에 여러 회사가 함께 기획하고 분석해 나간다는 것이 흥미롭고 보람찼습니다.

 

 

가장 신경 써서 다뤘던 부분이 있다면?

스토리입니다. 사실 분석가이기 때문에 분석이라고 생각하실 수도 있는데요. (웃음) 

스토리가 없는 분석은 대중의 흥미를 사로잡지 못합니다.

저희 SPH 회사의 첫 단어도 Story인것처럼, 분석해 놓은 인사이트를 어떤 식으로 전달하여 대중에게 설득력 있게 다가갈지가 관건이었습니다. 

 

위의 질문과 다소 이어질 수 있는데요. 스토리를 잡다 보면 기획이 다시 엎어지기도 하고, 만들어놓은 리포트를 전수 손봐야 하는 경우도 비일비재하였습니다. 

하지만 이 부분에서도 3사 부장님들의 다 년간의 숙련된 경험들이 조언으로 모아져서, 이번 분석 발표가 한 층더 업그레이드 된 게 아닐까라는 생각합니다.   

 

 

분석 결과 중 가장 흥미로웠던 점은 어떤 게 있으실까요?

저희가 맡은 분석 주제는 코로나 이전 이후의 라이프 스타일 변화인데요. 코로나라는 바이러스가 발발하고 성행한 곳은 수도권이라 생각할 수 있어서, 수도권 타격을 더 집중하고 생각할 수 있다고 보는데요. 저 또한 초반에는  서울시나 수도권 분석 결과에 더 집중했었고요. 하지만 결과적으론 좋은 의미든 나쁜 의미든 타격이 큰 곳은 군 단위의 농촌 지역이었습니다. 

 

3사 데이터 융합을 통해 군 단위 관광 지역 유입률(SKT 유동인구 데이터)이 최하인 지역이 어디이며, 그 지역의 지역 상권 (신한카드 데이터)이 어떻게 타격을 입고 하락했으며, 그 지역에 사는 주민들의 소득 수준(KCB 데이터)이 어떻게 변화했는지를 이어서 분석할 수 있었습니다. 

 

3사 데이터 융합 기반으로 알 수 있었던 부분은 20~30대 남성들의 취업이나 실직에 관련된 부정적인 타격이 가장 컸으며 그중에 군 단위의 MZ 남성들의 무직 비율이 코로나 이전에 비해 크게 상승하였습니다. 결과적으로 소비 또한 크게 위축되는 양상을 보였고요.

 

코로나로 인해 여러 시·도에서 주민들을 위한 복지가 이루어지고 있는데요. 군 단위에 살고 있는 청년들을 위한 다양한 코로나 피해 지원 제도가 선행되어야 된다는 고민이 들었던 분석이었습니다.

 

 

<SKT 광고/Data Co 김준영 분석가님>

이번 웨비나는 7가지 주제로 정말 풍성하게 진행되었는데요, 타 주제 중 흥미로웠던 분야가 있으실 것 같아요. 어떤 주제를 흥미롭게 들으셨는지 궁금합니다.

‘전기차’ 주제라면 사실 2019년부터 핫한 키워드라고 생각되는 대요.

자동차를 구매할 시기가 오는 사람들에게 전기차, 내연차를 살지에 대한 고민이 있는데, 저 또한 고민이 되더라고요. 그래서 가장 흥미로웠던 분야로 뽑은 것 같습니다. (웃음) 

 

김준영 SKT 분석가님이 분석해 주시고 발표하신 전기차를 누가 구매하는가라는 파트에서 

주로 젊은 세대의 남성 및 재력가 그룹이 전기차를 구매한다는 것이 흥미로웠습니다. 

또한 전기차를 구매하는 사람들의 큰 고민은 ‘집밥’ 즉 전기를 충전할 수 있는 전기 충전소가 생활 반경에 몇 개가 있느냐도 중요한 부분이라는 것을 들었는데요. 전기 충전소 위치 선정이라는 분석을 차후에 진행하면 이번 전기차 관련 분석과 함께 시너지가 생겨 전기차 마케팅에 큰 도움이 될 수 있지 않을 까 싶습니다. 

 

그리고 주제뿐만 아니라 머신러닝을 이용하신 부분도 흥미로운 파트였습니다.

말씀드렸다시피, 엄청난 데이터의 양을 가지고 변수를 추출하고 결론에 도달하기까지 여러 모델을 이용해 보시고 정확도를 위해 여러 시도를 했을 것으로 예상되는데요. 

이러한 일련의 프로세스를 혼자서 정리하고 진행하신 부분이 큰 귀감이 되기도 했습니다. 

 

 

GranData웨비나를 준비하며 느낀 점

당연한 이야기일 수도 있는데요. 웨비나를 준비하면서 느낀 부분은, 가치 있는 분석을 하기 위해서는 가치 있는 데이터를 솎아내는 첫 단계가 가장 중요하다는 생각이 들었습니다. 

 

1억 줄이 넘고 500개 컬럼이 넘는 데이터셋을 보면서 여기서 어떤 데이터를 심도 있게 보여드릴 수 있을지, 어떤 데이터는 감히 소거해도 될지에 대한, 첫 코드를 짜는 순간. 즉 ETL과 EDA가 잘 이루어지지 않는다면 엄청난 데이터를 제거해버릴 수도 있기 때문에 항상 경계하고 긴장감 있게 데이터를 다루어야 한다고 생각합니다.  

 

웨비나만큼 인터뷰도 유익하게 이끌어주셔서 너무 감사합니다. 그러면 마지막으로 하실 말씀 있으실까요? 

이번 SPH에서 GranData를 융합 및 분석하여 코로나 이전과 이후의 삶이 어떻게 변화했을지에 대해 선보였는데요. 저희는 이 전까지 인공지능 분석 기법을 통해 여러 분석을 하고 컨설팅하고 블로그에 선보였다면, 이번엔 통계 데이터를 통해 심플해 보이지만 심도 있는 분석 인사이트를 웨비나를 통해 전해드리는 방식이었습니다. 

어떤 분석 방식이든, SPH 데이터 컨설팅팀에서는 고민하고 시도하고 커뮤니케이션하여 데이터의 인사이트를 얻어 솔루션을 제공 드릴 수 있다는 것을 말씀드리고 싶네요 (웃음)  

 

신중하게 데이터를 다루는 이소린 전임님의 마인드를 볼 수 있는 시간이었습니다. 👍

유익하고 흥미로운 GranData웨비나를 들을 수 있어서 저도 영광이었습니다.  😊  혹시 이번 웨비나를 놓치셨다면 GranData 공식 유튜브에서 다시 보실 수 있습니다.

 

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.