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지역 사회 문제 해결 대시보드 최초공개! 공공솔루션마켓 참여 후기

치안 문제, 건강지수, 인구문제 해결을 위한 대시보드 최초 공개! (영상有)

 

안녕하세요 SPH 비비즈팀 한성준 전임 연구원입니다. 

 

지난 15일, 코엑스에서 한국 IT 서비스산업협회와 전자신문이 공동으로 주최하는 ‘공공 솔루션 마켓’이 개최되었습니다. 올해로 19회를 맞이하는 공공 솔루션 마켓은 공공기관 정보화 담당자를 대상으로 진행하는 행사로, 저희 Biviz 팀이 쌓아온 시각화 사례와 SPH의 장점인 LI(Location Intelligence, 공간 정보)와 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 역량을 선보일 수 있는 기회라 생각하여 참여하게 되었습니다! 단 하루만 진행된 행사였기 때문에 미처 참석하지 못한 분도 계실 텐데요!😥  이번 포스팅을 통해 직접 방문하신 듯한 생생한 후기를 전해드리고자 합니다. 저희가 행사에서 준비했던 영상, 그리고 부스에 방문해 주신 분들이 많이 주셨던 질문들을 모았으니 재밌게 읽어주세요! 😘

 

준비 과정 : 지피지기

Biviz팀은 그동안 국내 유수기업과 협업하여 다양한 프로젝트를 진행하며 공공 현안과 관련된 프로젝트도 경험하였습니다. 

공공솔루션마켓을 준비하며 정부 혁신 실행 계획과 지자체 우수 사례를 살펴보았는데요! 이를 토대로 3가지 사례 소개 영상을 제작하였습니다.

 

1. 수원시 치안 빅데이터 시각화

지난 포스팅에도 소개 드렸던 수원시 치안 빅데이터 시각화 화면입니다. LH COMPAS에서 입상을 안겨줬던 대시보드인데요. 해당 화면을 통해 도시 치안 담당자가 직접 치안 특성을 탐색하고 분석하여 시민들의 체감 안전도 향상에 기여할 수 있는 데이터 활용 방안을 제시할 수 있습니다.

2. 수원시 인구 종합 현황 시각화

인구구조 변화가 하나의 큰 이슈로 떠오르는 요즘, 세대별 수급 불균형을 예측하기 위해 인구구조 특성을 시각화한 화면입니다. 데이터 기반으로 인구구조 변화에 맞춰 선제적으로 사회시스템을 개선 및 불균형 예방을 모색할 수 있는 화면을 보여주고 있습니다.

3. 우리 동네 건강 지수 시각화

매년 실시되는 ‘국민건강영양조사’를 기반으로 제작한 해당 화면은 특정 질병을 가지고 있는 국민들의 시도별 분포를 확인할 수 있습니다. 주요 질병에 대해 읍면동 단위로 모니터링함으로써 시민들의 건강 수준을 체크하고 전반적인 헬스케어 상황을 조회할 수 있는 화면입니다. 

이러한 사례를 보여주는 영상도 제작하였는데요! 직접 내레이션도 하여 이해를 도울 수 있도록 노력했습니다. 많은 관심 부탁드립니다!

 

 

행사 진행 : 소통의 장

 ‘19회 공공 솔루션 마켓’은 공공기관뿐 아니라 다양한 분야의 민간기업들까지 참석하여 자리를 빛내주셨습니다. 저희 SPH 부스에도 공공기관, 민간기업 등 각계각층의 많은 분이 방문해 주셨고 저희가 보유한 역량과 태블로 관련 질문을 많이 주셨습니다. 그중 자주 받은 질문 세 개를 정리해 보았습니다.

 

Q. 데이터 시각화 과정은 어떻게 되나요?

데이터 시각화 과정은 아래 3단계로 설명드릴 수 있습니다.

1. 시각화 기획 

   상담을 통해 시각화에 중점을 두어야 할 부분과 시각화 대상이 될 데이터의 요건을 확인합니다. 추가적으로 데이터가 필요하다면 저희가 직접 수집을 진행하거나, 고객에게 확보 요청을 하기도 합니다.

2. 데이터 준비 

 효율적인 시각화를 위해 다양하고 많은 데이터셋을 분석하여 시각화에 필요한 데이터만을 뽑아내고 중복되지 않게 정하고 융합/가공하는 작업을 진행합니다.

3. 시각화 구축

 준비된 데이터를 태블로를 활용하여 차트와 대시보드를 구성하여 동적인 시각화를 구축합니다.    

 

Q. 태블로 사용 경험이 전무한데, 태블로를 도입했을 때 초보자가 어떻게 사용할 수 있나요? 

 태블로의 장점은 사용방법이 간단하여 짧은 교육만으로 화면을 구현할 수 있다는 것입니다. 그리고 SPH는 태블로를 처음 접하시는 분을 위해 온/오프라인 강의 뿐 아니라 기술 지원과 컨설팅 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. 오프라인 강의 결과물이 궁금하신 분들은 해당 링크를 들어가시면 더 자세히 볼 수 있습니다.  

 

Q. 현재 BI Tool 도입을 고려 중입니다. 왜 태블로를 선택해야 하나요?

태블로는 직관적인 UI를 통해 별도의 복잡한 코딩 없이 차트를 생성하고 화면을 구성할 수 있습니다. 그리고 태블로가 지원하는 다양한 채널과(100개 이상) 연동하여 빠르게 데이터를 가져와 분석과 시각화를 할 수 있습니다. 게다가 태블로 서버/온라인을 통해 협업하여 업무를 진행할 수 있다는 점이 태블로의 우수한 점이라고 생각합니다.

 

추가로 궁금한 사항은 SPH에 문의하시면 더 자세하게 안내해 드리도록 하겠습니다.

 

 

행사를 마치며 : 또 만나요! 제발~

오늘은 이렇게 저희가 이번 ‘공공 솔루션 마켓’을 준비과정과 행사 중 많은 분이 궁금해하셨던 질문에 대해서 간단하게 이야기해 보았습니다. 

 이번 행사는 SPH가 태블로 파트너가 된 이후 처음으로 공식 석상에서 소개를 해드리는 만큼 더 의미 있고 긴장되는 하루였는데요. 행사를 함께 이끌었던 분들은 어땠는지 한마디씩 들어보도록 하겠습니다.

추가로, 행사에서 안내드린 브로슈어를 살펴보고자 하시는 분들은 여기를 클릭해 주세요!

 

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.

 

<태블로, 인공지능(AI)과 공간정보(LI)를 만나다> 온라인 컨퍼런스 후기

 

안녕하세요, SPH 입니다!

지난 화요일 4월 12일, SPH는 온라인 컨퍼런스 ‘태블로, 인공지능(AI)와 공간정보(LI)를 만나다’를 진행하였습니다. 이번 컨퍼런스는 사전 신청부터 수백 명에 달하는 분들이 인원이 몰려, 과연 데이터 시각화에 대한 열기와 수요를 느낄 수 있었습니다!

바쁜 일정으로, 혹은 이번 컨퍼런스에 대해 너무 늦게 알아서 참석 못하신 분들을 위해 짧게 컨퍼런스 후기를 남겨보려고 하는데요. 그럼 지금부터 저와 함께 <태블로, 인공지능(AI)와 공간정보(LI)를 만나다> 온라인 컨퍼런스 한 바퀴 둘러보실까요?

 

4월 12일 오후 3시, 태블로 코리아 최효진 상무님의 키노트로 컨퍼런스가 시작하였습니다. 상무님께서는 태블로가 지향하고 있는 데이터문화에 대해 설명해주시면서 SPH가 가지고 있는 AI기반의 역량이 태블로와 결합하여 시너지를 일으킬 수 있다는 기대를 밝혀주셨습니다! (이 글을 읽는 여러분께도 이번 태블로와 저희 SPH간의 파트너십에 대해 많관부🙇🏻‍♀️ )

 

 

첫 번째, <BI의 새로운 가치>

 

본격적인 첫 번째 강연으로는 SPH의 배홍한 매니저님께서 ‘Business Intelligence의 새로운 가치’라는 주제로 강연해주셨습니다. 요즘 많이 쓰이는 BI라는 용어, 들어는 봤지만 구체적으로 BI가 도대체 뭔지, 왜 필요한지, 어떻게 기업에 적용될 수 있는지 궁금하지 않으셨나요? (저만 그런 거 아니죠…😳 ?)

배홍한 매니저님께서는 ‘데이터의 홍수’로 일컬어지는 현대사회에서 기업이 스마트한 결정을 내리도록 도와주는 BI의 중요성이 점점 대두되고 있다고 설명해주셨습니다. 셀 수 없이 많은 데이터를 취합하고 정제하여 결정을 내린다면 기업 입장에서는 목적에 따른 소비자의 행태를 분석하기도 용이할 뿐만 아니라 시간과 비용의 절감 효과도 누릴 수 있겠네요!

 

두 번째, <BI트렌드와 LI결합 분석 사례>

 

다음 강연은 태블로에 관심 있고 데이터 시각화에 공부하시는 분들이라면 많이들 들어봤을 그 이름, VizLab의 최정민 대표님께서 진행해주셨습니다. 최정민 대표님은 현재 데이터 분석 전문 기업인 VizLab을 운영하시는 동시에 SPH의 협업 컨설턴트로 활동 중이십니다. 

국내에서 태블로 전문가로서 알려져있는 최정민 대표님께서는 그간 수많은 업체와 데이터 컨설팅 사례를 경험하셨는데요, 그중에서도 특히 SPH가 쌓아온 공간분석(LI)과 인공지능(AI) 데이터 분석 경험이 태블로와 결합하였다는 점이 다른 BI 업체들과는 차별화된다고 말씀 주셨습니다.

최정민 대표님께서는 태블로를 활용한 스타벅스 상권 분석을 예시로 가져와 주셨는데요, 구체적으로 데이터 시각화를 통한 공간정보(LI)와 BI 결합 사례를 확인할 수 있어 유익한 시간이었습니다!

 

 

세 번째, <공간정보 데이터를 활용한 태블로 대시보드>

 

세 번째로는 지난 부경대 태블로 특강에서 일타강사의 면모를 여실히 보여준 SPH 한성준 전임 연구원의 강연이 이어졌습니다.

SPH 한성준 선임 연구원은 실제로 SPH에서 진행했던 <수원시 치안 빅데이터 시각화>와 <도시가스 전출입 데이터를 활용한 임대 건전성 시각화>를 가져와서 공간정보 데이터 수집과 가공을 중심으로 설명하였습니다. 그리고 가공한 데이터를 태블로에서 어떻게 활용하였는지 설명해 주셨습니다. 

확실히 구체적인 태블로 대시보드와 구성요소 별 설명이 더해지니 기존의 이론 수업만 들었을 때보다 이해가 쉽지 않으셨나요?

 

네 번째, <머신러닝 분석가가 제안하는 태블로 + AI>

 

마지막 강연은 SPH의 브레인! 이소린 선임 연구원님께서 진행해주셨습니다. 오랫동안 태블로를 애용하시며 데이터 분석가로서 자리 잡으신 선임 연구원님께서는 태블로의 장점으로 크게 ‘편리성’, ‘협동성’, 그리고 ‘확장성’을 꼽아주셨습니다. 뒤로는 선임님께서 직접 참여하셨던 태블로 활용 프로젝트를 소개해주시며 AI 전문가가 실무에서 태블로를 활용하는 사례를 설명해주셨습니다.

예를 들어 ‘남부 지역 관광 권역 설정’, ‘코로나 발발 이전 이후 라이프 스타일 변화 분석’, ‘경동도시가스 임대 건전성 분석’과 같이 사례별로 필요한 데이터와 데이터를 정제/태블로에서 시각화하는 과정을 확인할 수 있었습니다!

 

 

강연을 보다 보니 태블로에 대해 궁금한 게 많으시죠? 그래서 마련한 Q&A 타임!

 

강연 내내 올라오는 질문과 열기가 정말 대단했는데요, 모든 강연이 끝난 후 강연자분들이 모두 모여 질의응답을 갖는 시간을 따로 가져봤습니다. BI 산업에 대한 포괄적인 질문부터 구체적으로 태블로를 활용하는 방법에 관한 실무적인 질문까지 다양한 질문 가운데 몇 가지를 추려 밑에 정리해봤습니다!

Q. 데이터 문화의 구성요소 중 신뢰와 헌신을 향상할 수 있는 방법은 무엇이 있을까요?

A. 구성원들의 데이터 활용에 대한 중요성에 대한 인지와 공감대 형성이 중요한 역할을 할 수 있다고 봅니다. 태블로 코리아에서 진행한 ‘태블로 버츄얼 익스피리언스 2020 컨퍼런스’에서 ‘데이터 활용을 넘어 데이터 문화로’라는 주제로 진행한 발표가 태블로 코리아 홈페이지에 게재되어 있으니, 참고 부탁드립니다

 

Q. 기업에서 새로운 가치를 찾으려는 경우 Business Intelligence 관련하여 중점적으로 검토하고 점검해야 할 사항들은 무엇이 있을까요?

A. 기업이 가지고 있는 데이터의 현황에 대한 파악이 선행되어야 합니다. 그리고 이를 활용해 도출 할 수 있는 인사이트가 무엇인가 확인하고 데이터의 정제/분석을 통한 BI를 구축해야 할 것입니다.

 

Q. 기존 엑셀 데이터를 태블로로 대시보드를 만들려 하니 데이터를 별도 필드파싱 해야 하는 경우가 있던데, 데이터 마이그레이션을 도와주는 도구는 뭐가 있을까요?

A. 필드만 따로 가공해야 하는 경우 태블로 제품군 중 데스크탑을 활용하여 추가변수를 설정해 사용하실 수 있습니다. 데이터 전체의 가공이 필요한 경우 태블로 프렙을 활용하여 분석 전 데이터 정제를 진행할 수 있습니다.

 

후기를 보다보니 나도 처음부터 컨퍼런스 참여할껄… 또는 봤지만 또 보고싶어… 싶으신 분들을 위해! 🧐

 

그런 분들을 위해 준비했습니다! 이 링크를 클릭하시면 Biviz 유투브 채널로 이동하여 컨퍼런스 영상들을 무료로 감상할 수 있다는 점! 또 이 링크를 클릭하시면 강연 자료를 따로 다운로드 받으실 수 있습니다 😉

<태블로, 인공지능(AI)과 공간정보(LI)를 만나다> 온라인 컨퍼런스, 다들 어떠셨나요? 앞으로도 저희 SPH는 더욱 유익하고 풍성한 내용의 컨퍼런스와 행사로 찾아 뵐테니 저희 페이스북과 뉴스레터 구독을 통해 정보 받아가세요! 그럼 많은 관심 부탁드립니다!

 

 

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태블로, 인공지능(AI)과 공간정보(LI)를 만나다 | 온라인 컨퍼런스 개최

 

 

안녕하세요! SPH입니다.

오는 4월 12일, SPH Online conference가 진행됩니다.

이번 컨퍼런스는 인공지능 분석과 공간 정보를 융합한 새로운 태블로 대시보드 실전 사례 소개를 주제로 진행합니다.

범람하는 데이터의 홍수 속에서 많은 조직들이 효과적인 의사결정을 위해 더 복잡한 알고리즘과 빅데이터를 활용하고 있습니다. SPH는 인공지능(Artificial Intelligence)과 공간 정보(Location Intelligence)를 바탕으로 의사결정을 위한 Business Intelligence의 새로운 방향을 제시하고자 합니다. 이번 온라인 컨퍼런스를 통해 태블로와 공간 정보, 태블로와 인공지능이 결합한 데이터 시각화 실전 사례를 확인하실 수 있습니다.

자세한 아젠다와 스피커는 위의 사진을 참고 부탁드리며, 참여 신청은 <여기>를 눌러주세요!

 

여러분의 많은 참여 부탁드립니다.

감사합니다.

 

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건축학 박사가 바라본 공간 정보 시각화, VWL 김승범 소장님을 만나다 2탄

도시 데이터를 분석하고 시각화합니다. by.김승범

대용량 공간 데이터 시각화 고수, VWL 대표 김승범 소장님을 만나다. 2탄 | 기술 노하우 Q&A

 

SPH의 Biviz팀은 비즈니스 현장에 의사결정을 돕는 대시보드 개발을 하고 있습니다. 이번 VWL 김승범 소장님과의 만남에서 데이터 분석과 시각화에 대한 질의응답 시간을 가졌습니다. 데이터 분석, 시각화 영역 후배인 Biviz팀을 위해 노하우 전수를 해주셨습니다. 소장님과 나눈 많은 이야기, 저희 Biviz팀에겐 정말 소중한 시간이었습니다. 여러분도 이번 포스팅을 읽으시면 김승범 소장님의 가치관과 신념을 알게 되실 것입니다. 대용량 공간 데이터 시각화 고수, 김승범 소장님과의 만남 그 2탄, 지금 시작합니다! 

 

 

시각화 분석 작업을 할 때, low level부터 직접 코딩하여 모델링 하시는데, 쉽지 않으실 거라는 생각이 드는데, 그럼에도 불구하고 고집하시는 이유가 있으신가요?

‘Don’t reinvent the wheel’라는 말을 아시나요? 직역하면 바퀴를 다시 만들지 말라는 뜻인데, 속뜻은 이미 존재하는 것을 만들기 위해 쓸데없이 시간을 낭비한다는 말입니다. 어떻게 보면 low level부터 직접 코딩하는 행위를 쓸데없는 시간을 낭비하는 행위라고 보실 수도 있어요. 네트워크 길 찾기나 물체 교차 검증 등 기본적인 수학에 관련된 내용이 많습니다. 이미 누군가 아주 빠르게 실행되는 코드를 짜 놓은 경우가 많고, 범용적이고 오류가 검증된 라이브러리로 되어 있을 가능성이 높습니다. 대부분 이런 라이브러리를 사용해서 자신의 코드를 완성합니다.

그런데 시각화 작업을 하다 보면 종종 기존 라이브러리를 이용해서 그리기 어렵거나, 기존 라이브러리와 맞추기 위해 코드를 많이 수정해야 할 경우도 발생합니다. 꼭 필요한 작업이고 그리 복잡하지는 않은데, 마침 나와 있는 딱 맞는 기성품이 없어서 작업에 어려움을 겪는 경우입니다.  

이런 경우, low level부터 직접 코딩하는 습관을 두면, 라이브러리를 익히거나, 데이터를 가공하는 시간을 없애고 즉각적으로 다양하게 만들어서 변형할 수 있다는 장점이 있습니다. 물론 명백한 단점은 그럼에도 불구하고 사실 시간이 더 많이 들어간다는 점입니다.

이전 포스팅에서도 말씀드렸지만, 저는 Computational Geometry라 부르는 기본적인 공간 연산에 관심이 많아요. 이런 기본기를 C언어로 구현하면서 직접 만들다 보면 어떤 함수가 빠른 건지, 느린 건지 판단이 되기도 합니다. C언어로 해보니까 빠른데 파이썬은 왜 이렇게 느릴까? 아.. 루프 자체가 많이 느린 거구나, 혹은 다양한 입력에 대응하도록 검증하는 절차가 많아서 느린 거구나, 이런 걸 깨닫게 되는 거죠. openGL은 low level API이기 때문에 거의 모든 걸 직접 작업해서 갖춰야 해요. 작업은 매우 오래 걸리지만 이렇게 기본기부터 익혀 나가면서 여러 가지 함수를 직접 구현하는 방식으로 작업해 보면 확실한 장점이 있기는 합니다. 논리적으로 설명할 수 있는 것이면 시간이 좀 걸리더라도 코드로 구현해 낼 수 있다는 점이죠. 설명이 좀 길긴 했는데 결국 모두 ‘기본기’에 대한 이야기입니다. 

 

 

지금까지 하셨던 작업 중 가장 기억에 남는 작업은? 

가장 손이 많이 갔던 NVIDIA의 Mesh Shaders라는 복잡한 오브젝트를 빠르게 디스플레이 할 수 있는 기술을 사용했던 작업이 기억나네요. 

<이미지를 클릭하시면 유튜브로 이동합니다.>

 시각화에 사용할 배경이었던 서울시 건물들을 높이를 표현하여 단순한 형태로 화면 안에 옮겨 그리는 작업을 하다가 ‘전국의 모든 건물을 올릴 수 있을까?’라는 호기심이 생겼습니다. 우리나라 모든 건물을 3차원으로 그려보니 3fps가 나오더라고요. fps는 초당 프레임으로, 높은 숫자일수록 자연스러워져, 3fps면 zoom, pan을 할 때 답답할 정도로 느린 수준입니다.

<이미지를 클릭하시면 유튜브로 이동합니다.>

 복잡하거나 많은 데이터를 빠르게 그릴 수 있는 Mesh Shaders를 알게 되고 일단 시도해 봤습니다. Mesh Shader는 라이브러리라기보다는 어떤 작업을 할 수 있는 일종의 절차에 대한 표준입니다. 그 표준에 대한 해석을 드라이버 수준에서 컴파일 할 수 있도록 지원해 주는 것이라 할 수 있습니다.   즉, Nvidia에서는 이러한 틀만 제공하고, 최적화에 대한 나머지 세세한 부분은 언제나 그렇듯 모두 직접 구현해야 되는 거죠.. 작업 기간도 2~3달이나 소요됐어요. 꽤 긴 시간이었지만,  결과적으로 30~60fps으로 그릴 수 있었어요. 작업이 까다로웠던 만큼 장점이 분명히 있습니다. 실시간으로 답답하지 않게 볼 수 있고, 전국의 산, 강, 건물 그리고 도로까지 빠른 속도로 훑어볼 수 있게 됐어요. 영상의 1분 32초부터 건물이 들어서는 장면을 볼 수 있는데 눈여겨보면 신도시가 생겨나는 장면을 볼 수 있습니다. (자세한 내용이 궁금하신 분들은 <여기>를 클릭하세요!)

 

 

<이미지를 클릭하시면 김승범 소장님 Github로 이동합니다.>

Github에 행정동 경계, 따릉이 대여소 위치, 선거 결과, 인구 분포, 부동산 실거래가 등 데이터를 가공하여 업로드하시는 이유는 무엇인가요?

공간 정보 시각화를 하다 보니, ‘행정동’을 기준으로 많은 데이터가 제공되더라고요. 선거 지도 시각화를 하려고 보니 선거 전, 최신 업데이트된 행정동 경계 폴리곤이 필요했는데, 이때 두 가지 문제가 있었어요. 행정 구역이 1년 내내 계속 변하는 것과 이 폴리곤을 단순화 시키는 건데요. 나라에서 1년에 한두 번 공개하는 데이터는 변화를 따라가기가 어렵고, 소위 ‘토폴로지’라고 하는 폴리곤의 경계선도 겹치는 것들이 많습니다.

먼저 행정구역 변동 정보는 별도로 기록해 계속 수정하고 있어요. 그리고, 행정동 경계 폴리곤은 인접한 폴리곤끼리 겹치지 않고 잘 맞닿아져 있어야 하는데, 이 작업은 제가 데이터 정제를 해서 업로드하고 있습니다.‘남들도 똑같이 작업할 텐데 내가 고생해서 다른 사람들이 덜 고생하면 됐지’ 생각하여 업로드하였습니다. 또, 누가 틀린 부분을 지적해 주면 저도 고칠 수 있잖아요! 

 Github는 저에게 있어 작업을 남들과 공유할 수 있는 최소한의 공간인 것 같아요. 그래서 애정을 갖고 홈페이지를 계속 관리하고 있습니다. (>김승범 소장님 Github로 이동)

 

 

시각화 분석 과정에서 더 많은 상호작용이 이루어지는 대시보드에 대한 개발 계획이 있으신가요? 그리고 대시보드는 앞으로 어떤 방향으로 발전하게 될까요?

저도 대시보드를 하고 싶지만, 대시보드는 더 잘하는 다른 분들에게 맡기고 현재 하고 있는 작업에 집중하고 싶습니다. 2년 전에 ‘데이터 시각화의 새로운 방향 10가지’라는 글을 읽었는데 대시보드의 종말이라고 써놓은 것을 보았어요. 

사람들이 빅데이터에 열광하며 데이터를 모두 보여달라고 요구하면서 대시보드의 인기가 생긴 것 같은데요. 그렇게 매년 동일하게 반복되다 보니 종말이라는 이야기가 나온 거 같아요. 물론 대시보드가 쓸데없다는 건 아닐 겁니다. 그래서 데이터를 차트로 그저 늘어놓는 작업을 넘어서, 기회를 찾는 사람들은 있어요. 데이터 인사이트가 필요한 기업에게 보고 싶어 하는 지표나 인사이트들을 가공해서 보여주는 니즈는 꾸준히 있고요. 1차 정보보다는, 메타 정보가 가미된 2차 정보 더 나아가 통계분석, AI 머신러닝이 결합된 정보로 발전하고 있는 거 같아요.

 

 

현재 어떤 기술을 관심 있게 보시나요?

실시간 시각화를 지향하기 때문에 게임엔진을 활용하는 시각화 기술들과 이동 궤적의 Map Matching(파편화된 궤적들을 기존 네트워크에 매칭)에 관심이 있습니다. 개발 툴로는 WebGPU를 모니터링 중이고, 희망 사항은 차세대 OpenGL격인 Vulkan으로 넘어가야 한다는 생각을 하고 있습니다. 개인적으로 제가 한 작업들 간에 서로 소통하지 못한다는 아쉬움이 있어 고민하고 있습니다. WebGL은 웹 그래픽 API인데 낮은 버전의 OpenGL을 지원해 기능이 제한적입니다. WebGL을 대체하는 차세대 API인 WebGPU를 모니터링하고 있는데 아직 표준이 꾸준히 개발 중인 것 같고, 일반적인 크롬에서도 돌아가지 않습니다. 더 많은 브라우저에서 지원이 될 때쯤이면 시도해 볼 것 같아요. 물론 웹에서 작업을 하려면, 대량의 데이터를 실시간으로 스트리밍 하는 기술도 엮여 있다는 생각이 듭니다.

 

 

미래에 기술적 제약사항이 없다면 시각화는 어떤 방향으로 나아갈까요? 시각화 분야의 미래는 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.

제가 느끼는 것만 소박하게 말씀드리면 10~15년 전만 해도 사람들이 무거운 DSLR 카메라를 들고 다녔잖아요. 그러다 휴대폰 카메라 기술이 성숙되면서 DSLR 카메라 사용이 많이 줄어들었죠. 그런 것처럼 지금은 모든 사람들이 파이썬 언어를 배워야 될 것처럼 말을 하는데, 휴대폰 카메라가 보편화되는 것처럼 그런 시점이 올 것 같아요. 간단한 시각화의 경우,  지금은 한 땀 한 땀 그려야 하지만,  근미래에는 직접 코딩하지 않더라도 누군가 만든 편리한 범용적 라이브러리를 이용하거나, AI의 도움으로 간편하게 하게 될 수 있을 것 같습니다. 

 기술적 제약이 아무리 적어지더라도 한 사람이 배우고 해낼 수 있는 범위는 있는 것 같아요. 그런 것 때문에 누군가는 본인이 겪은 시행착오를 책으로 만들어내죠. 다음에 배우는 사람들은 짧은 시간 안에 습득해 내고… 그게 기술의 발전, 나아가 인류의 발전이라고 생각합니다. 시각화가 ‘어떤 방향’으로 나아갈까 보다 우리가 ‘어떤 일’을 해야 될지가 중요한 거 같아요. 

 

 


 

 

김승범 소장님과 같이 주인의식을 갖고 콘텐츠를 생산하시는 분들 덕분에 인터넷이 정보의 바다가 되어간다는 생각이 들었습니다. 저희 Biviz팀도 프로젝트를 하며 알게 되는 많은 정보를 SPH 홈페이지 블로그를 통해 전달 드릴 예정이오니 항상 애정 어린 시선으로 구독해 주시면 감사드리겠습니다. 3시간가량 진행되었지만 아직도 못다 한 얘기가 많아 아쉬움이 많았던 미팅이었습니다. 다시 한번 귀한 시간 내주신 VWL 김승범 소장님께 감사드립니다. 대용량 데이터 시각화에 대해 궁금하신 분이라면 <여기>를 클릭하세요! 김승범 소장님의 깊은 노하우를 볼 수 있습니다.

 

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.

 

초접전이었던 20대 대선, 접전지는 어디?

양자 대결 구도로 보는 20대 대선, 태블로로 대선 접전 지도를 만나보세요!

안녕하세요! SPH입니다.

20대 대선이 막을 내렸습니다. 여러분의 소중한 한 표, 행사하셨나요? 코로나19로 인해 투표가 어려운 분들이 많지 않을까 걱정과 우려도 있었지만, 어려운 상황 속에서도 많은 분들께서 국민의 권리이자 의무를 다하기 위해 노력하신 덕분에 77.2%p의 투표율을 기록했던 19대 대선과 비교해, 단 0.1%p 낮은 77.1%p를 기록했습니다. 

 

20대 대선은 사상 초유의 박빙 승부를 펼쳤습니다. 개표율 95%를 넘어설 때까지도 당선인을 확정 짓지 못하는 초접전 양상이 이어졌는데요! 그 결과, 16,394,815표를 득표하여 48.56%p로 득표율 1위를 기록한 국민의힘 윤석열 후보가 당선되었고, 16,147,738표를 득표하여 47.83%p로 득표율 2위를 기록한 더불어민주당 이재명 후보가 0.76%p, 247,077표차로 낙선하게 되었습니다. 득표율 1위 후보와 2위 후보 간의 격차는 1%p 미만으로 나타나 역대 대선 최다 득표 낙선자를 갱신했는데요! 

 

이번 대선 개표 방송을 보며 지난 2월 SPH 홈페이지 블로그를 통해 보여드렸던 19대 대통령 선거 양자대결 접전 지도가 생각났습니다. 초박빙이었던 20대 대선은 과연 어떤 접전 지도를 그리게 될지 기대되었는데요! 

 

이번 양자대결, 접전 지도는 득표율 기준 1%p이상을 확보한 후보를 대상으로 제작하여, 국민의힘 윤석열 당선인과 더불어민주당 이재명 대선 후보, 정의당 심상정 대선 후보를 양자 대결 구도로 시도, 시군구, 읍면동 단위로 보여드리겠습니다. (사진 순서 : 시군구➞읍면동➞시도 순)

 

20대 대선 접전 지도를 보시기에 앞서 대시보드의 구성을 간단하게 둘러볼까요? 🧚🏻‍♀️

1. 2개의 지도가 세로로 배치되어 있으며, 최상단에 접전 지역과 승리 지역의 수가 나타납니다.

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

3. 접전 지도의 경우, 득표율 차이는 (비교 1)-(비교 2)입니다. 이 지도의 색은 당 색이 아닌, 비교 1 후보가 파란색, 비교 2 후보가 빨간색입니다. 

4. 접전 지도의 경우, 근소한 차이일수록 진한 색이며, 아래의 막대그래프(초록색 박스)의 극단에 있을수록 대승한 지역이라는 것을 의미합니다. 오른쪽 상단 표(보라색 박스)는 득표율 차이가 적은 지역을 순서대로 나타냅니다.

 


 

당시, 48.56%p로 득표율 1위를 기록한 국민의힘 윤석열 후보를 비교 1로 하여 47.83%p로 득표율 2위를 기록한 더불어민주당 이재명 후보와 양자대결 구도로 살펴본 결과입니다. SPH 태블로 퍼블릭에서 직접 경험하실 수 있습니다.

두 후보는 시군구 기준 26개의 지역에서 접전을 펼쳤습니다. 주로 수도권과 충청권에서 접전이었는데요! 경상 지역에서는 3개의 시군구(울산광역시 북구⬝동구, 경남 김해시)만이 접전지로 나타났고, 전라 지역에선 접전지가 나타나지 않았습니다.

 

제가 살고 있는 서울특별시를 좀 더 자세히 볼까요?  🤓

 

서울특별시의 접전지는 시군구 기준 6곳, 읍면동 기준 98곳으로 나타났습니다. 시군구 단위보다 더욱 복잡한 접전 지도를 볼 수 있습니다. 

지도로 보니 접전지가 밀집된 곳도 있고, 사방 중 해당 지역만 접전지인 ‘나 홀로 접전지’인 곳도 있습니다. 🏝

광진구 자양제2동, 동작구 사당제1동⬝노량진제2동, 영등포구 신길제1동⬝양평제1동, 송파구 마천1동이 나 홀로 접전지가 되었습니다.

또, 개인적으로 눈에 띄었던 지역은 송파구 삼전동⬝석촌동입니다. 인근의 강남구, 서초구 모든 동이 접전지로 분류되지 않았는데, 송파구의 두 동만이 접전지로 나타나 마우스를 올려보게 되었습니다! SPH 태블로 퍼블릭에 접속하시어 내가 사는 곳이 접전지였는지 확인해 보세요!  🕹

 

시군구 접전 지도의 Top 10 중 8곳이 서울특별시와 경기도로 나타났으며, 그 구간이 1%로 나타나 두 후보의 양자대결이 굉장히 치열했다는 것을 알 수 있습니다. 가장 격했던 경기도 의왕시는 이재명 후보가 46,221표를, 윤석열 후보가 46,120표를 득표하여 101표밖에 차이가 나지 않았습니다.  🤭

득표율 차이가 0.0%p인 읍면동은 아래와 같이 모두 서울특별시와 인천광역시를 비롯한 수도권 지역으로 나타났습니다.

 


 

심상정 후보는 이재명 후보, 윤석열 후보를 차례로 양자대결 구도로 비교해보았지만 읍면동 단위에서 접전지가 0곳으로 나타나 아쉽게도 포스팅에서 다루지 못하였습니다. 그렇지만! SPH 태블로 퍼블릭에서 지도를 직접 눌러보시면 재밌는 인사이트를 얻으실 수 있을 것으로 예상합니다. 꼭 경험해보세요! 💪🏻

SPH가 준비한 20대 대선 접전 지도! 재밌게 보셨나요? 😆

이번 대시보드 역시 글로벌 비즈니스인텔리전스(BI) 솔루션 시장 1위인 ‘태블로(Tableau)‘를 이용해 제작한 지도로, SPH 태블로 퍼블릭에 접속하시면 다양한 대시보드를 보실 수 있습니다.

지난 19대 대선 콘텐츠와 같이 SPH는 정치적인 견해를 떠나 정보를 보여 드리는 취지에서 제작되었으며, 데이터를 통해 가시화된 정보를 전달하고자 합니다.

 

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.

 

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.