양자대결! 대선 접전지는 어디? | 태블로로 돌아보는 19대 대선

양자 대결 구도로 보는 19대 대선

태블로를 이용한 대선 지도를 만나보세요! 😊

 

어느새 20대 대선이 2주 앞으로 다가왔습니다. 2017년 제19대 대선은 조기 대선으로 인해 16대부터 이어진 12월의 대선이 5월로 변경되어 ‘장미 대선’으로 불리기도 했습니다. 

 

20대 대선을 앞두고 지난 19대 대선을 되돌아보려고 합니다. 19대 대선 후보 두 명을 선택해 양자대결 구도로 그들의 접전지(기준 : ±2.5%)는 어디였는지 시도/시군구/읍면동 단위로 나누었으며, 포스팅에서는 시군구>읍면동>시도 순으로 보여드리겠습니다. 이번 대시보드는  정치적인 견해를 떠나 정보를 보여 드리는 취지에서 제작되었으며, 데이터를 통해 가시화된 정보를 전달하고자 합니다. 19대 대선 접전 지도는 글로벌 비즈니스인텔리전스(BI) 솔루션 시장 1위인 ‘태블로(Tableau)‘를 이용해 제작한 지도로, 태블로 퍼블릭에 접속하시면 직접 지도를 움직이고 확대/축소해 보실 수 있습니다. 

지도를 보기에 앞서, 태블로가 무엇인지 궁금하실 텐데요! 태블로는 누구나 사용이 가능한 데이터 시각화 툴로, 데이터를 드래그 앤 드롭하여 손쉽게 차트를 그리거나 대시보드를 구성할 수 있습니다. 또한, 위치 데이터를 이용해 작업할 때, 태블로에서 제공하는 지도에 데이터를 바로 나타낼 수 있어 굉장히 간편합니다. 때문에 이번 접전 지도 대시보드 역시 태블로를 이용해 제작하였습니다. 

 

대시보드 구성을 알고 보시면 더 재밌게 이번 포스팅을 즐기실 수 있습니다!

1. 2개의 지도가 배치되어 있으며, 가장 상단에는 접전 지역과 승리 지역의 수가 나타납니다. 

2. 양자대결 결과 지도의 경우, 접전지는 어두운 회색으로, 득표수가 더 많은 지역은 당 색으로 표현했습니다. 또한, 지자체 단위를 변경해보시면 새로운 인사이트를 발견하실 수 있습니다. 

3. 접전 지도의 경우, 득표율 차이는 (비교 1)-(비교 2)입니다. 파란색 계열이면 비교 1 후보가 우세한 지역, 빨간색 계열이면 비교 2 후보가 우세한 지역입니다.

4. 접전 지도의 경우, 근소한 차이일수록 진한 색이며, 아래의 막대그래프의 극단에 있을수록 대승한 지역이 있다는 것을 의미합니다.(초록색 박스) 또한, 오른쪽 상단 지역은 득표율 차이 Top 10을 의미합니다.(보라색 박스)

 

 

태블로 대시보드에서는 득표율 기준 1위~5위 후보, 포스팅에선 1위~3위 후보들의 접전지를 살펴보겠습니다. 사진을 넘기시면 확인하실 수 있습니다. 😎

 

우선, 당시 41.08%로 득표율 1위를 차지했던 더불어 민주당의 문재인 후보를 비교 1로 하여 24.03%로 득표율 2위를 차지했던 자유한국당의 홍준표 후보와 비교한 양자 대결 결과입니다.

두 후보는 시군구 기준 16개의 지역에서 접전이었네요! 경상권과 강원권의 지역에서 접전이었던 것으로 보이며, 가장 경쟁이 격했던 곳은 경상남도 창원시 의창구로 득표율 차이 -0.1%로 나타납니다. 득표율 차이 Top10은 ±0.1%~1.4%로 굉장히 치열하게 접전을 펼친 것으로 확인됩니다. 👊🏻


더불어민주당 문재인 후보와 자유한국당 홍준표 후보의 접전지 요약

– 16개의 접전 지역

– 득표율 차이 ±0.5% 내의 🔥초접전🔥 지역 : 경상남도 창원시 의창구, 부산광역시 수영구, 강원도 인제군, 강원도 속초시


 

 

이번에는 비교 1에 홍준표 후보를, 비교 2에는 당시 21.41%로 득표율 3위를 차지한 국민의당 안철수 후보를 배치하여 접전지를 보도록 하겠습니다.

두 후보는 더욱 뜨거웠습니다. 무려 50개의 시군구에서 접전을 펼쳤는데요! 이번에는 수도권, 충청권에서 접전지가 집중되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 특히 두 후보의 접전지 Top10이 인상적인데요. 득표율 차이 기준으로 가장 불꽃 튀었던 곳은 경기도 용인시 기흥구로 나타나며, 득표율 차이 +0.0%로 나타납니다. 득표율이 아닌 순 득표수를 보기 위해 접전 지도에 마우스를 올려보니, 자유한국당 홍준표 후보(48,098표)와 국민의당 안철수 후보(48,194표)의 득표차가 100표도 채 나지 않았네요! 😲


자유한국당 홍준표 후보와 국민의당 안철수 후보의 접전지 요약 (시군구 기준)

– 50개의 접전 지역

– 득표율 차이 ±0.5% 내의 🔥초접전🔥 지역 : 경기도 용인시 기흥구•평택시•광주시•성남시 분당구, 서울특별시 강동구•동대문구•구로구,대전광역시 동구, 충청남도 아산시, 충청북도 청주시 흥덕구 등


 

 

마지막으로 당시 득표율 3위였던 안철수 후보를 비교 1로, 득표율 1위였던 문재인 후보를 비교 2로 보겠습니다. 이 두 후보의 득표율은 21.41%, 41.08%였습니다. 과연 몇 개의 시군구에서 접전을 펼쳤을 것으로 예상하시나요? 😊

7개의 시군구에서 접전을 펼쳤다고 하는데요! 득표율 차이 Top10을 살펴보면, 경상북도 의성군과 군위군에서 ±0.5%의 득표율 차이가 나타나 특히 경상북도에서 경쟁이 격했던 것으로 보이며, 그 외에는 전라남도 진도군, 충청남도 청양군과 예산군이 랭크되었습니다. 득표율 차이 -0.1%로 가장 차이가 적었던 의성군의 순 득표수는 국민의당 안철수 후보가 4,101표를 득표하였고, 더불어민주당 문재인 후보가 4,128표를 득표하였습니다. 이렇게 순 득표수를 보니 얼마나 뜨거웠는지 더 실감이 나네요! 🔥


국민의당 안철수 후보와 더불어민주당 문재인 후보의 접전지 요약 (시군구 기준)

– 7개의 접전 지역

– 득표율 차이 ±0.5% 내의 🔥초접전🔥 지역  : 경상북도 의성군, 군위군


 

 

아쉽게도 포스팅에서 다루지 못한 득표율 4위 유승민 후보와 5위 심상정 후보의 접전지 역시 개인적으로 흥미로웠습니다. 이 두 후보의 접전 지역은 어디였는지 궁금하시죠? SPH 태블로 퍼블릭에 방문하셔서 직접 확인해 보시기 바랍니다. 😉

 

이제부터는 여러분의 차례입니다! 🙌🏻  SPH 태블로 퍼블릭에 접속하셔서 직접 대시보드를 조작해 보세요! 여러 후보를 양자대결 구도로 직접 조합해 보고, 지자체 단위를 변경하여 선택해 보면 새로운 인사이트를 발견해보세요! 아래의 버튼을 클릭하시면 태블로 퍼블릭 페이지로 이동합니다.

❗️❗️ 이번 포스팅을 보며 20대 대선은 어떻게 나타날지 궁금하신 분들이 많으실 텐데요!‼️ 3월 9일에 실시되는 20대 대선의 접전 지도 역시 결과 직후에 발 빠르게 제작하여 공유드리도록 하겠습니다. 많은 관심과 기대 부탁드립니다! ❤️

 

감사합니다.

 

*무효표, 관외사전투표, 거소선상 투표는 제외된 결과로, 실제와 차이가 있을 수 있습니다. 

 

 

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.

 

모바일에 최적화된 구글 지도를 만나보세요!

Google Maps SDK 업데이트 안내

사용자 친화적으로 업그레이드된 구글지도를 모바일에서 만나보세요! :)

 

2021년 마지막 로케이션 인텔리전스 매거진에서 소개 드린 내용으로(Google Maps Platform의 새로운 기능) Google Maps Platform은 클라우드 기반의 지도 스타일 지정, 다양한 옵션, 제어 등 유연한 기능으로 사용자 맞춤형 지도를 제공하고 있습니다.

 

클라우드 기반 지도 스타일 도구 제공

 

사용자는 Google Cloud Console을 통해 지도 스타일을 정의하고, 더 쉬운 관리와 빠른 배포를 할 수 있습니다.

개발자가 아니더라도 YES! 코딩을 하지 않고 맞춤형 지도 스타일을 설정할 수 있습니다.

 

 

 

확대/축소 수준 사용자 지정

 

확대/축소 수준 사용자 지정을 통해 고객은 지도의 다양한 확대/축소 수준에서 사용자에게 표시되는 내용을 미세 조정할 수 있습니다.

 

 

상권 맞춤형 지도 스타일 지정

 

부동산, 식/음료, 쇼핑 등 다양한 상권에 최적화된 정보를 제공함에 사용자 중심으로 관련도가 높고 유용한 경험을 제공합니다.

 

 

 

Building Footprint

 

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

 

랜드마크 아이콘

 

관광명소, 문화유산 등 세계적으로 그 가치를 인정받고 있는 100여 개의 랜드마크를 직관적인 아이콘으로 나타내어 그 가시성을 높였습니다. 

그 예로 프랑스 파리의 개선문부터 에펠탑까지 파리 시내의 주요 명소들을 한눈에 볼 수 있습니다.

 

 

 

 

Google Maps Platform의 지도 서비스를 한 단계 더 끌어올리기 위해 Android Maps SDK와 iOS SDK에 대한 클라우드 기반 지도 스타일 지정 기능 확장이라는 업데이트된 서비스를 공급할 예정입니다. 이제는 웹과 모바일! 모든 플랫폼에서 일관되고 최적화된 지도를 더 쉽게 만나보실 수 있습니다. 

Android Maps SDK 버전 18.0.0 출시

사용자가 앱에서 보내는 시간이 증가함에 따라 모바일 경험이 필수적이고 일상적인 사용과 함께 제공되는 높은 기대치를 충족시키는 것이 그 어느 때보다 중요한 시기입니다.

새로운 버전은 타일 맵 제공, 렌더링 아키텍처 최적화를 도입하여 전보다 안정적이고 원활한 지도 서비스를 위해 네트워크, 메모리 소모를 절약할 수 있습니다. 또한 마커 관리 기능 개선을 통해 더 나은 애니메이션과 부드러운 이동/확대/축소 등 전반적인 성능이 향상되었습니다.

2022년 3월부터 업그레이드된 지도 렌더링 서비스는 Android용 Maps SDK 18.0.0 버전부터 사용할 수 있습니다.

  • 클라우드 기반 지도 스타일 지정 기능을 사용할 수 있습니다.
  • 네트워크 로드, 처리 수요, 메모리 소모가 절약됩니다.
  • 동작 처리 시 애니메이션이 개선되었으며, 화면 이동과 확대/축소도 더욱 부드러워졌습니다.
  • 전환이 더욱 매끄러워지고 지도 라벨의 배치가 명확해졌습니다.
  • 사용자 환경이 더욱 안정적으로 개선되었습니다.

업그레이드된 렌더링 서비스를 사용하려면 Android 5.0(API 수준 22) 이상, 데이터 저장용량 2GB 이상, Google Play 서비스 21.39.14 이상 버전 사용의 기준을 충족해야 합니다.

Android 21 버전 이하를 사용하거나 데이터 저장용량이 2GB 미만이거나 Google Play 서비스 21.39.13 이하 버전을 사용하는 기기에서는 기존 렌더링 서비스가 계속 사용된다는 점! 유의하시기 바랍니다.

 

 

Android Maps SDK v3.1.0 Beta,  iOS Maps SDK v3.10.0 Beta 지원 중단

기존에 제공하던 Mobile Maps SDK 베타 버전은 2022년 내에 사용 중지될 예정입니다. SPH Google Maps Platform 기술 지원 그룹에서도 마이그레이션 테스트 후 고객사에게 새로운 버전의 SDK 가이드를 준비 중에 있습니다. 기존에 베타 버전을 사용하고 계시다면 SPH에서 무료로 제공하고 있는 Google Maps Platform 마이그레이션 컨설팅을 받아보세요. 😉

 

클라우드 기반 지도 스타일 지정은 MapID로 관리하세요!

2021년 Google I/O에서 클라우드 기반 지도 스타일링을 발표했는데요! 클라이언트 코드와 사용자 지정 코드의 분리로 모든 플랫폼의 여러 앱에서 단일 브랜드의 최적화된 스타일을 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한, 여러 플랫폼과 설치 기반에 걸쳐 지도 스타일에 대한 변경 사항을 동시에 게시할 수 있습니다.

사진을 클릭하시면 2021 Google I/O 페이지로 이동합니다.

모바일 개발자는 이제 Google Cloud Console에서 MapID를 생성하고 Android Maps SDK 또는 iOS Maps SDK 내에서 클라우드 기반 지도 스타일 지정 기능과 동적 지도에 대한 간단한 맞춤 설정을 활용할 수 있습니다.

Maps SDK를 통해 로드된 MapID는 Maps Javascript API와 동일한 SKU로 청구되며, MapID 개수에 상관없이 업그레이드된 스타일 지도를 무료로 계속 사용할 수 있습니다.

Google Maps Platform은 마커 충돌 관리를 비롯한 성능이 향상된 마커의 새로운 기능과 더 손쉬운 핀 사용법 배포를 위해 노력하고 있습니다. 또한, 더 많은 국가와 지역에서 지도를 사용할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

 

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.

 

구글 지도를 활용한 인터파크 투어 여행계획 서비스

Google Maps Platform 고객 사례

자유여행을 쉽고 편리하게! 인터파크 투어 여행 계획 서비스

 

여행산업은 Google Maps Platform의 전 세계 기반 지도 서비스가 가장 활발히 사용되는 산업이기도 합니다. SPH는 국내 유일한 Google Maps Platform 프리미어 파트너로, 인터파크투어 역시 SPH의 오래된 고객으로 Google Maps 기반의 항공, 호텔, 렌터카 정보를 제공하여 인근 맛집 정보와 쇼핑 정보도 함께 제공하고 있습니다.

<인터파크 투어 괌 호텔 검색 지도화면>

 

2021년 인터파크 투어는 포스트 코로나 시대 트렌드 변화에 맞춰, 인공지능(AI) 기능 기반의 새로운 서비스를 런칭하여 트래블 버블, 백신 접종 등으로 해외여행이 조심스럽게 재개될 예측을 함으로써 새로운 여행 플랫폼 서비스 ‘여행 계획’을 선보였습니다.

 

인터파크 투어의 ‘여행 계획’은 고객이 원하는 형태의 자유여행 전 일정을 한 번에 상세하게 자동 제공하고, 관련 상품을 편리하게 구매할 수 있게 돕는 서비스입니다. 구글 지도를 활용해 항공편부터, 현지에서의 효율적인 여행 루트까지! 여행 계획을 할 수 있습니다.

 

‘여행 계획’ 서비스는 여행을 가고 싶은 도시명을 입력하는 방식으로 시작됩니다.

원하는 도시를 선택하면 계획 중인 일정을 입력할 수 있는 캘린더(달력) 화면으로 이동합니다. 2개 이상의 도시도 선택이 가능합니다.

 

선택한 도시와 날짜를 확인하여 AI 기능이 최적의 알고리즘 조합해 항공편과 숙박, 그리고 여행 날짜별 추천 일정을 세부 여행 동선이 표시한 지도와 함께 보여줍니다.

여행 계획에 따른 예상 비용을 총 예상 금액을 일괄 보여주는 한편, 항공·호텔·액티비티 등 관련 추천 상품은 각각 별도로 결제할 수 있는 기능도 제공합니다. 여행을 계획하며 엑셀에 하나하나 작성할 필요가 없어졌는데요! (오예~! 😆)

‘여행 계획’ AI 기능이 만들어준 일정에서, 여행지 순서나 항목 등의 구성을 원하는 대로 손쉽게 편집 및 변경할 수 있고, 관련 상품을 구매하지 않아도 일정만 저장해 두었다가 언제든지! 열람해 재편집할 수 있습니다.

현재 231개 도시 일정을 안내하며, 약 10만 개에 달하는 현지 관광지와 맛집에 가는 소요시간 및 이동시간도 알 수 있습니다.

 

저도 직접 자유여행플랫폼으로 여행 계획을 만들어 보았는데요! 😎 구글 본사가 있는 캘리포니아와 뉴욕 방문을 위해 9박 10일의 여행 계획을 만들어 보았습니다. AI가 추천해 준 여행 일정에 나만의 메모를 남길 수도 있고, 내가 원하는 관광지/맛집을 추가하여 일정을 수정할 수도 있었습니다. 👍🏻

 

231개 이상의 도시와 10만 개 이상의 추천 관광지/맛집 장소 제공, 소요시간/이동시간/ 휴업 상태를 반영한 최적의 이동 동선 제공을 위해 Google Maps Platform의 Maps, Routes, Places API를 활용하였는데요,

Google Maps Platform의 매일 업데이트되는 25,000건 이상의 정보와 다양한 API 서비스는 인터파크투어 ‘여행 계획’ AI 기반의 머신러닝 학습효과에 따라 ‘여행 계획’ 서비스는 지금도 성장하고 있습니다.

 

조만간 해외뿐 아니라 국내여행 서비스도 런칭될 예정입니다. 그 첫 번째 도시가 제주라고 합니다! 🎉

인터파크 투어는 앞으로도 Google Maps Platform을 활용한 다양한 서비스 기능을 추가할 것이라고 밝혔습니다. 고객 편의성 극대화에 중점을 둔 AI가 도와주는 ‘여행 계획’ 서비스가 코로나로 어려워진 여행 산업에 희망을 안겨주었으면 하는 SPH의 바람입니다. 😊

 

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.

 

건축학 박사가 바라본 공간 정보 시각화, VWL 김승범 소장님을 만나다 1탄

도시 데이터를 분석하고 시각화합니다. by.김승범

대용량 공간데이터 시각화 고수, VWL 대표 김승범 소장님을 만나다.

 

안녕하세요 SPH Biviz 팀입니다. 저희 Biviz 팀은 지난 LH COMPAS ‘수원시 치안 빅데이터 시각화 및 아이디어 공모전’에 참여하며 다양한 도시 문제에 관심을 갖게 되었습니다. 이 분야의 전문가를 만나 다양한 노하우를 전수받고 소통하고자 VWL의 김승범 소장님과 함께 하는 자리를 마련하였습니다. Biviz 팀에게 영감을 준  VWL 김승범 소장님과의 만남, 그 첫 번째 이야기를 시작하겠습니다. 분석물의 제목 및 이미지를 클릭하시면 관련 페이지로 이동하여 자세히 보실 수 있습니다. 😊

김승범 소장님은 서울대학교에서 건축학으로 박사 학위를 받으셨습니다. 베니스 비엔날레, 서울 도시 건축 비엔날레 등의 큐레이터와 다양한 건축 전시회의 작가로 활동하였으며, 수년 전부터 현재까지 건축과 도시에 대한 대용량 공간데이터를 분석하고 시각화하는 작업을 탐구하고 계십니다.

 김승범 소장님은 사회과학적 현상, 특히 사람들의 활동과 그로 인해 파생되는 문제(부동산, 인구 이동, 경제활동, 도시기후, 교통, 도시 확장 쇠퇴 등)를 시각적으로 재현하는 작업을 많이 하셨습니다. 만남 전 결과물을 다시 살펴보았는데요! 복잡한 문제를 시각화해서 현상을 올바르게 보여주는 데에 훌륭한 노하우와 인사이트가 있으신 분이라는 것이 느껴져 이번 강연이 더욱 기대되었습니다.  건축 전문가에서 대용량 공간데이터 시각화 전문가로! 다양한 분야에서 활약 중인 김승범 소장님의 발자취를 따라가 보겠습니다.

 

 

“건축 전공자가 아닌 사람들은 어떻게 생각할까?”

 약 10년 전, 건축 박사과정 중 대규모 건축물에 대한 사회적 영향을 분석하면서 수천 건의 기사를 요약하기 위해 텍스트 데이터 네트워크 분석을 진행하셨다고 합니다. 그 당시에는 코딩 경험이 전무하여 형태소 분석 프로그램과 엑셀을 이용하셨다고 합니다. 이후 건축 전공자가 아닌 사람들은 건축에 대해 어떻게 생각하는지에 대해 관심이 생겼고, 서울 북촌과 DDP, 전주 한옥마을 등 관광지를 다녀온 사람들의 생각과 동선을 파악하기 위해 10만 건 정도의 블로그 글을 수집해서 네트워크를 만드셨습니다. 그 결과를 한번 볼까요?

이때 웹 페이지에서 데이터를 수집하면서 처음으로 웹 기술을 공부하셨고, 프로그래밍을 통해 머릿속에서 그렸던 것들을 표현하며 프로그래밍에 흥미를 느끼셨다고 합니다.  

 

“음식점 밀집도로 보는 지역 특색!”

‘강남, 이태원, 여의도, 홍대’. 서울에 거주하시는 분이 아니어도 익히 들어보고, 한 번쯤은 방문해 보셨을 스팟인데요. 많은 분들이 각 지역마다 조금씩 분위기가 다르다고 느끼곤 합니다. 그 이유 중 하나가 음식점인데요. 아래 지도는 음식점으로 지역의 특색을 설명하기 위한 시각화 작업입니다! 단위 공간 안에 많은 비율을 차지하는 음식점 종류를 색으로 표현을 했습니다. 음식점의 밀집도는 투명도로 조절해서 색이 진한 곳이 밀집도가 높은 곳입니다. 이렇게 부여한 시각화 규칙에 따라 지역적으로 특색이 보인다는 점이 참 재미있습니다.

홍대와 신촌에는 대학가에 걸맞은 카페와 서양 음식점 그리고 주점이 밀집되어 있고, 구로와 건대 입구 쪽엔 중식당이 많습니다. 아무래도 그 주변에 차이나 타운이 있기 때문이겠죠?

 

 

“2015년 2억 9천만 원으로 살 수 있는 서울 아파트”

2015년 기준 국내 가계 평균 소득과 금융자산 수준을 구매할 수 있는 주택 가격은 2억 9천만 원(2억 대출, 20년 상환)인데요. 당시에는 어디에 아파트를 살 수 있었을까요!?

 

 

“2017년 고위공직자 재산 총액!”

김승범 소장이 진행한 중앙일보 데이터 저널리즘 작업 중 일부인데요. 고위공직자의 재산을 부모 세대/본인+배우자/자녀로 구분해 시각화 한 것입니다. 민감한 주제인 만큼 객관적으로 시각화하기 위해 고민을 많이 했다고 합니다. Biviz 팀 역시 이런 주제를 다룰 때마다 신중에 신중을 가하게 되기 때문에 여러 노하우를 전수받았습니다.

 

 

“어디서 오고 어디로 가는가 : 인구이동 2015”

지금까지는 흥미롭고, 비교적 단순하고 직관적인 시각화 작업들을 소개했는데요! 마지막으로 대용량 데이터 시각화 작업 한 가지를 보여드리겠습니다.  이번 작업은 슬로우뉴스에 소개되어 20만 명 이상이 주목했다고 합니다. 전국 수백만 건의 전출입 데이터를 하나하나 선으로 표현한 작품입니다. 2015년 기준으로 전국에 약 5100만 명의 사람들이 1950만 가구를 이루고 살고 있고, 전국적으로 한 해에 약 600만 건 정도의 이사를 한다고 합니다!

시계방향으로 이동이 표현됐는데요. 제주도→서울은 왼편으로 올라가는 선들이고, 반대로 오른 편으로 돌아 내려오는 것이 서울→제주도로 이동입니다. 수도권을 중심으로 지배적인 이동의 흐름이 보입니다. 아무래도 전체 이동의 절반 이상이 수도권에서 발생하기 때문이겠죠?

이미지를 좌우로 넘겨보세요!

수도권을 제외한 결과를 한번 보시죠! 광역시와 지방 대도시들이 일종의 허브 역할을 하는 것으로 보입니다. 전국적으로 봤을 땐, 인구가 많은 지역끼리 상호 관계가 두드러지고, 수도권을 제외했을 때는 지리적으로 인접한 대도시로 이동한다는 특징이 있습니다.

특징 1. 일방적인 유입이 아닌 상호적인 이동이 발생한다.

특징 2. 지리적 인접성보다는 인구가 많은 지역간의 이동이 많습니다. 예를 들면, 부산과 서울은 거리가 멀지만 많은 전출입이 발생합니다.

특징 3. 수도권으로의 이동을 제외하면, 지리적으로 가까운 대도시에 인구가 많은 곳에 몰리면서 새로운 생활권을 형성하고 있습니다.

 

 

 

지금까지 김승범 소장님의 작업 발자취를 살펴보았는데요. 어떤 느낌을 받으셨나요? 저희는 분석 시각화에서 나아가 예술의 영역 그 어느 경계에 있는듯한 느낌을 받았습니다. 또한, Biviz 팀원 모두 도시문제를 시각화로 접근하는 기술에 관심이 많아  이번 강연이 정말 의미 있는 시간이었습니다. 💝  더 자세하고 전문적인 내용과 최근에 진행된 흥미로운 작업을 보시려면 VWL 홈페이지를 방문해 보시기를 추천드립니다. 귀한 시간 할애하여 후배들에게 좋은 말씀 전해주신 김승범 소장님께 감사드리며  2탄으로는 김승범 소장님의 기술적 노하우와 Biviz 팀이 궁금했던 Q&A를 공개하도록 하겠습니다. 2탄도 많은 관심 부탁드립니다.😉 🙏🏻

감사합니다.

 

인터뷰 정리 : Biviz팀 이건우 전임 연구원

 

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.

 

하늘에서 본 2022 베이징 동계 올림픽

제24회 베이징 동계 올림픽을 위성 영상으로!

MAXAR가 공개한 위성영상으로 만나보세요

 

2022년 2월 4일, 제24회 베이징 동계 올림픽이 개최되었습니다. 중국 베이징은 2008년 제29회 하계 올림픽과 2022년 제24회 동계 올림픽을 개최하여 동/하계 올림픽을 모두 개최한 최초의 도시로 특별함이 더해졌습니다. 덕분에 더 많은 관심을 받고 있는 이번 베이징 동계 올림픽! 즐겁게 응원하고 계시나요? 지난밤 쇼트트랙 남자 1000m 경기를 짜릿하게 보며 응원하던 중에 박장혁 선수가 부상당하여 안타까움을 감출 수 없었습니다. 우리 선수들 더 이상의 부상 없이 안전한 경기하고 오길 바랍니다!

이번 포스팅에선 구역별 경기장의 위성영상경기장의 변천사를 보여드릴 예정입니다. 자, 그럼 이제 MAXAR의 위성영상으로 동계 올림픽을 더 생생하게 만나볼까요?

<Worldview-3 위성으로 촬영한 비스듬히 보이는 올림픽 경기장 야간 고해상도 영상>

베이징 동계 올림픽은 109개의 종목을 치르기 위해 42개의 경기장을 3개의 구역으로 나누어 17일 동안 열전을 펼치게 됩니다. 3개의 구역을 MAXAR의 위성영상으로 함께 보시죠!

 

베이징 구역

중국의 수도인 베이징은 풍부한 역사와 문화유산을 가진 도시이자 중국의 국제적인 교류와 혁신의 중심지입니다.

베이징 구역은 아이스하키, 컬링, 스피드 스케이팅, 쇼트트랙, 피겨 스케이팅 등 모든 빙상 경기를 주최합니다. 2008년 베이징 하계 올림픽 경기장으로 사용된 국가수영센터, 국립실내경기장, 수도 실내경기장, 우커성 스포츠센터 등 29개의 경기장이 위치하고 있습니다.

 

옌칭 구역

이 지역은 베이징 중심부에서 북서쪽으로 74km 떨어진 샤오하이퉈 산 지역에 위치해 있는 베이징 시의 행정 구역으로 알파인 스키와 봅슬레이, 루지 경기가 열립니다.

옌칭 구에는 옌칭 국가 알파인 스키 센터, 옌칭 국가 슬라이딩 센터, 옌칭 올림픽/패럴림픽 선수촌 등 5개의 경기장이 위치하고 있습니다.

 

장자커우 구역

이 지역은 중국 허베이성의 북서쪽에 위치한 장자커우시의 총리 구에 위치해 있으며, 베이징에서 약 180km 떨어져 있습니다.

장자커우 지역에서는 크로스컨트리 스키, 프리스타일 스키, 바이애슬론 경기가 열리며, 국립 스키점프 센터, 국립 크로스컨트리 센터, 국립 바이애슬론 센터, 젠팅스노파크, 장자커우 올림픽/패럴림픽촌, 장자커우 메달 플라자, 장자커우산 프레스센터, 장자커우지 등 10개의 경기장이 위치해 있습니다.

 

이제 새롭게 만들어진 동계올림픽 경기장의 변천사를 MAXAR 위성영상으로 확인해 볼까요?

스릴을 함께 즐길 수 있는 우리에겐 영화로도 친숙한 스키 점프장의 변화된 모습입니다.

2018년 11월에는 터만 잡혀있던 경기장이 2021년 3월부터 본격적인 건설을 통해 2021년 12월 멋진 모습으로 완공된 모습을 볼 수 있습니다. 2021년 여름에는 축구장으로도 사용이 되었던 것 같습니다.

 

MAXAR의 고해상도 위성영상으로 베이징 동계 올림픽 경기장의 모습을 볼 수 있었는데요! 더 다양한 전 세계의 변화된 모습으로 자주 찾아뵙겠습니다.

무엇보다 중요한 안전! 대한민국 선수들 끝까지 응원하겠습니다!

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.