GIS공학박사가 알려주는 GIS 블로그

이번 장은 QGIS 프로그램을 설치하는 과정을 설명합니다. 현재 기준(2023-1-7) QGIS 최신 버전은 3.28.00 이고 장기적으로 안정된 LTR(Long Term Release)버전은 QGIS 3.22.14를 다운받아 사용할 수 도 있습니다. 실습은 장기적으로 안정된 버전인 QGIS 3.22.14 버전을 이용합니다. 물론 최신의 기능을 위해서 3.28버전을 이용해도 되지만 해결되지 않는 오류로 인해서 작업의 효율성 낮아지기 때문에 가능한 안정된 버전을 이용하기를 권고합니다. QGIS프로그램은 다음 사이트에서 다운받아 설치할 수 있습니다 https://qgis.org/ko/site/forusers/download.html QGIS 다운로드 qgis.org 다운 받은 QGIS프로그램은 설치화면에서 ..

시작하기 전 그동안 나의 경험을 전달하여 누구나 쉽게 GIS기능을 분석목적에 맞게 활용할 수 있도록 해보자는게 이 글의 궁극적인 목적이다. 그간 시중에 돌아다니고 있는 각종 GIS서적이나 특정기관에 하는 교육은 일반적인 설명과 보편적인 예제로 교육하고 있기때문에 교재나 교육시간에 제공되는 자료를 이용하면 잘 되던 GIS작업이 실제 자신이 가지고 있거나 만든 자료를 이용하면 잘 안되는 경험을 해 보았을 것이다. 또한 교재에서 지시한대로 실습을 했는데 이게 정말로 제대로 된 방법인지에 대한 의구심이 들수 있다. 이러한 의구심을 해소하기 위해서 30년 동안 전문적으로 교육을 받고 실무적인 경험을 바탕으로 다양한 기능을 설명하기 때문에 여기서 제시된 방법이 정석적인 방법임을 믿고 따르면 될 것이다. QGIS 실..

지도투영법 (map projection)은 3차원 지구를 2차원 평면 지도로 변환하는 체계적인 방법이다 , 많은 유형의 투영법이 있지만 모든 방법은 경위선의 독특한 전역적 특징을 전개 가능면, 즉 평면, 원통 또는 원뿔에 이전한다. 그러나 이러한 변환은 왜곡 없이 이루어지지 않으며 그 결과 모든 투영법은 독특한 장단점을 갖게 된다. 따라서 모든 지도 제작 프로젝트에 외적인 공통적인 투영법은 없다, 그 대신 GIS 전문가는 지도에서 나타내고자 하는 가장 중요한 사상들의 왜곡을 최소화할 수 있는 지도투영법을 선택해야 한다. 지도학자와 수학자는 지구의 3차원적 특징을 2차원 평면 지도로 투영하는 다양한 지도투영법을 고안해 왔다. 가장 유용한 지도 투영법 중에 많은 방법들이 존 스나이더(John Snyder)의..

여러분은 지형도에서 볼 수 있는 등고선이 평균적인 해수면을 기준으로 한 높이 값을 갖는다고 알고 있을 것이다. 그러나 평균 해수면의 정밀한 표현이 지오이드를 통해서 이루어진다는 사실은 모르고 있을지도 모른다. 미국 국가측지국은 지오이드(geoid)를 전 지구적인 평균 해수면에 가장 근접한 지구 중력의 등위면이라고 정의하고 있다. 간단히 말해서 지오이드는 바다가 대륙 아래로 자유로이 움직일 수 있다면 지구 전체를 감싸면서 만들어질 수 있는 하나의 해수면에 의해 만들어지는 형상이다. 그러므로 우리의 수직 기준점은 중력에 의해 결정된다. 중력은 모든 물체를 지구 중심 방향으로 향하게 아래로 끌어당긴다. 여러분은 중력이 지구상에서 일정하고 평균 해수면(즉 지오이드)은 지구상에서 모두 일정해야 한다고 생각할지도 ..

딥러닝 프로세스 딥러닝 모델 구축 및 훈련을 위해서는 다음과 같은 프로세스를 따른다. 데이터 전처리, 모델의 생성, 컴파일, 훈련은 모델의 훈련을 위한 필수 프로세스로 누락되는 단계는 없다. 예측(predict)은 예측용 데이터 셋을 입력하여 모델 예측 값을 얻는 과정이다. 검증(evaluate)은 모델의 성능을 평가하는 단계를 말한다. 데이터 전처리 데이터를 모델에 주입하기 전에 데이터를 가공하는 단계를 말한다. 데이터 셋의 종류와 적용하려는 문제 유형에 따라 전처리 방법은 다양하다. 때에 따라서는 배열의 차원을 변경하거나 스케일을 조정할 수 있다. 전처리 단계에서 데이터 셋의 형태나 차원을 미리 구상해야 다음 단계에서 모델을 설계할 때 입력할 데이터 셋의 형태를 올바르게 정의할 수 있다. 전처리 단계..

선형회귀 회귀 분석이란 하나 이상의 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정하는 통계 기법이다. 그 중에서도 단순선형회귀(simple linear regression) 모형은 하나의 X가 Y에 미치는 영향을 추정하며 1차 함수 관계로 나타낼 수 있다. y = ax + b 중학교 수학 시간에 배운 1차 함수식을 떠올려 보자, 1차 함수식의 X는 독립변수, Y는 종속변수다. 1차 함수식의 a는 기울기, b는 절편이라고 부른다. 기울기 a는 일차 함수 그래프의 기울기를 결정하고 절편 b는 그래프의 높낮이를 결정한다. 이번에는 텐서플로 케라스를 활용하여 단순선형 회귀 모델을 직접 만들고 딥러닝을 학습한다. 이때 모델은 1차 함수식과 동일하다고 생각하면 된다. 모델의 기울기 a와 절편 b를 업데이트하면서 종속변..