공간빅데이터 개념 및 체계 구축방안 연구

안종욱,이미숙,신동빈 대한공간정보학회 2013 Spatial Information Research Vol.21 No.5

In this study, the concept of spatial big data and effective ways to build a spatial big data system are presented. Big Data is defined as 3V(volume, variety, velocity). Spatial big data is the basis for evolution from 3V's big data to 6V's big data(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization). In order to build an effective spatial big data, spatial big data system building should be promoted. In addition, spatial big data system should be performed a national spatial information base, convergence platform, service providers, and providers as a factor of production. The spatial big data system is made up of infrastructure(hardware), technology (software), spatial big data(data), human resources, law etc. The goals for the spatial big data system build are spatial-based policy support, spatial big data platform based industries enable, spatial big data fusion-based composition, spatial active in social issues. Strategies for achieving the objectives are build the government-wide cooperation, new industry creation and activation, and spatial big data platform built, technologies competitiveness of spatial big data. 본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법‧제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업 활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.

3차원 공간정보 데이터 모델 비교 분석

박세호,이지영 대한공간정보학회 2009 Spatial Information Research Vol.17 No.3

효율적으로 데이터를 관리, 분석, 유지하기 위해서는 각 시스템의 목적에 맞는 데이터 모델이 필요하다. 데이터 모델에 따라 해당하는 활용 시스템의 활용 범위가 결정되며, 각각의 활용 시스템에 맞는 데이터 모델이 개발되고 있는 상황이다. GIS 분야에서도 각 GIS 응용시스템에 맞는 다양한 공간정보 데이터 모델들이 개발 되었으며, 제공하고자 하는 서비스에 따라 공간정보 데이터 모델이 만들어지고 있다. 어플리케이션의 효율적인 활용을 위해서는 공간정보 데이터의 정확성과 최신성등이 중요하지만 특히 공간정보 데이터 구조를 만드는 데이터 모델링이 중요하다. 그러므로 본 연구는 1)국내외 공간정보 데이터 모델의 공간정보를 표현하는데 있어 기하학적 모델, 위상학적 모델과 3차원 공간정보 가시화 방법 등의 항목별로 비교하고 2)각각의 데이터 구조를 분석하여 데이터 모델의 특징을 비교한다. 마지막으로 3)공간정보 데이터 모델을 선정하여 정량적인 분석을 통해 데이터 구조에 따른 특징을 분석한다. Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models.

u-GIS 환경에서 효율적인 공간 정보 유통을 위한 S-XML 변환 기법

이동욱,백성하,김경배,배해영 한국공간정보시스템학회 2009 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.11 No.1

In u-GIS environment, we collect spatial data needed through sensor network and provide them with information real-time processed or stored. When information through Internet is requested on Web based applications, it is transmitted in XML. Especially, when requested information includes spatial data, GML, S-XML, and other document that can process spatial data are used. In this processing, real-time stream data processed in DSMS is transformed to S-XML document type and spatial information service based on web receive S-XML document through Internet. Because most of spatial application service use existing spatial DBMS as a storage system, The data used in S-XML and SDBMS needs transformation between themselves. In this paper, we propose S-XML a transformation method using caching of spatial data. The proposed method caches the spatial data part of S-XML to transform S-XML and relational spatial database for providing spatial data efficiently and it transforms cached data without additional transformation cost when a transformation between data in the same region is required. Through proposed method, we show that it reduced the cost of transformation between S-XML documents and spatial information services based on web to provide spatial information in u-GIS environment and increased the performance of query processing through performance evaluation. u-GIS 환경에서는 센서 네트워크를 통해 필요한 공간 데이터를 수집하고 이를 실시간 처리 및 가공 또는 기 저장 되어 있는 정보와 함께 유통된다. 웹 기반 응용서비스 등에서 인터넷 망을 통한 정보가 요청되는 경우 표준 문서인 XML로 전달된다. 특히 요청되는 정보에 공간 데이터가 포함되는 경우 공간데이터 처리가 가능한 GML, S-XML 등의 문서가 사용된다. 이 과정에서 DSMS에서와 같이 실시간 처리된 스트림데이터는 S-XML 문서 형태로 변환되고, 웹 기반의 공간정보 응용서비스는 인터넷 망을 통해 S-XML 문서를 전달 받는다. 대부분의 공간정보 응용서비스는 저장시스템으로 기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템을 사용하기 때문에 S-XML 데이터와 SDBMS에서 사용되는 데이터간의 상호 변환과정이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 캐싱을 이용한 S-XML 변환 기법을 제안한다. 제안 기법은 공간 정보 유통을 위한 S-XML과 관계형 공간 데이터베이스와의 효율적인 변환을 위해, S-XML에서 공간 데이터에 해당하는 부분을 캐싱하고, 동일 지역의 공간데이터에 대한 변환이 요구될 경우 캐시 데이터를 재사용하여 별도의 변환 비용 없이 변환한다. 제안 기법을 통해 u-GIS 환경에서 공간정보의 유통을 위한 S-XML 문서와 이를 이용하는 웹 기반 공간정보 응용서비스 사이의 변환 비용을 감소하였으며, 성능평가를 통하여 질의 처리 성능이 향상됨을 보인다.

공간빅데이터를 위한 정보 시각화 방법

서양모,김원균 대한공간정보학회 2015 Spatial Information Research Vol.23 No.6

In this study, define the concept of spatial big data and special feature of spatial big data, examine information visualization methodology for increase the insight into the data. Also presented problems and solutions in the visualization process. Spatial big data is defined as a result of quantitative expansion from spatial information and qualitative expansion from big data. Characteristics of spatial big data id defined as 6V (Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization), As the utilization and service aspects of spatial big data at issue, visualization of spatial big data has received attention for provide insight into the spatial big data to improve the data value. Methods of information visualization is organized in a variety of ways through Matthias, Ben, information design textbook, etc, but visualization of the spatial big data will go through the process of organizing data in the target because of the vast amounts of raw data, need to extract information from data for want delivered to user. The extracted information is used efficient visual representation of the characteristic, The large amounts of data representing visually can not provide accurate information to user, need to data reduction methods such as filtering, sampling, data binning, clustering. 본 연구에서는 공간빅데이터의 개념과 특징을 정의하고 데이터에 대한 통찰력을 높일 수 있는 정보 시각화 방법론을 조사하였다. 또한 시각화 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법을 제시하였다. 공간빅데이터를 공간정보의 정량적인 확장의 결과와 빅데이터의 정성적인 확장의 결과로 정의하였다. 공간빅데이터는 6V(Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization)의 특징을 갖고 있으며, 최근 활용・서비스 측면이 이슈화 되면서 공간빅데이터에 대한 통찰력을 제공하여 데이터의 활용 가치를 높이기 위해 공간빅데이터의 시각화가 주목받고 있다. 정보 시각화의 방법은 Matthias, Ben, 정보디자인교과서 등을 통하여 다양한 방법으로 정의 되어 있으나 공간빅데이터의 시각화는 방대한 양의 원시 데이터를 대상으로 하기 때문에 데이터의 조직화 과정을 거쳐야 하며 이를 통해 사용자에게 전달하려는 정보를 추출해야 하는 차이점이 있다. 추출된 정보는 특성에 따른 적합한 시각적 표현 방법을 사용해야 하며, 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 사용자에게 정확한 정보를 제공 할 수 없으므로 필터링, 샘플링, 데이터 비닝, 클러스터링 등을 이용하여 데이터를 축소하여 표현하는 방법이 필요하다.

공간 빅데이터의 개념 및 요구사항을 반영한 서비스 제공 방안

김근한(Kim, Geun Han),전철민(Jun, Chul Min),정휘철(Jung, Hui Cheul),윤정호(Yoon, Jeong Ho) 대한공간정보학회 2016 대한공간정보학회지 Vol.24 No.4

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다. By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.

농촌공간계획 데이터 수급에 대한 이해당사자 인식조사

리재웅,이상현,이성윤,김진성,취뤼,배승종,김수진,김상범 한국농촌계획학회 2023 농촌계획 Vol.29 No.3

According to the 「Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Support Act」, enacted on March 29, 2024, all local governments are required to establish a ‘Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Plan’ (hereinafter referred to as the ‘Rural Spatial Plan’). In order for the 'Rural Spatial Plan' to be appropriately established, this study analyzed the supply and demand of spatial data from the perspective of user stakeholders and derived implications for improving rural spatial planning data utilization. In conclusion, three key recommendations come from this result. Firstly, it is necessary to establish an integrated DB for rural spatial planning data. This can solve the problem of low awareness of scattered data-providing websites, reduce the processing time of non-GIS data, and reduce the time required to acquire data by securing the availability of data search and download. In particular, research should be conducted on the establishment of a spatial analysis simulation system to support stakeholders' decision-making, considering that many stakeholders have difficulty in spatial analysis because spatial analysis techniques were not actively used in rural projects before the implementation of the rural agreement system in 2020. Secondly, research on how to improve data acquisition should be conducted in each data sector. The data sector group with the lowest ease of receiving are 'Local Community Domain', 'Changes in Domestic and International Conditions', and 'Provision and Utilization of Daily Life Services'. Lastly, in-depth research is needed on how to raise each rural spatial planning data supply stakeholder to the position of player. Stakeholders of 'University Institutions' and 'Public Enterprises and Research Institutes' should give those who participate in the formulation of rural spatial plans access to the raw data collected for public work. Stakeholders of 'Private company' need to come up with realistic measures to build a data pool centered on consultative bodies between existing private companies and then prepare a step-by-step strategy to fully open it by participating various stakeholders. In order to induce 'Village Residents and Associations' stakeholders to play a leading role as owners and producers of data, personnel should be trained to collect and record data related to the village. In addition, support measures should be prepared to continue these activities.

공간정보 법제의 문제점과 개선방안에 관한 연구

김창휘(Kim, Chang-Hwee) 한국토지공법학회 2018 土地公法硏究 Vol.83 No.-

공간은 모든 인간이 생활하는 터전이며 인간의 의식은 필연적으로 공간에 근거한다. 공간은 시간과 더불어 모든 현상이 드러나는 장이므로 여러 가지 학문적 이론은 불가피하게 공간에서 출발한다. 이러한 공간이 자연적이든 인공적이든 인간에게 공간은 삶의 기본적 터전이다. 이러한 삶의 기본 터전에 대한 관심은 공간에 대한 새로운 정보의 요구로 이어지고 있다고 할 수 있겠다. 즉 미세먼지, 오존층 파괴 등 대기, 토양, 수질 등 환경오염의 증가와 각종 재난･재해, 식량과 자원의 부족 등 인류의 생존과 국가 안전을 위협하는 많은 요인들 앞에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 공간의 객관적 정보를 바탕으로 정확한 의사결정이 요구된다. 또한 정보와 함께 인문･경제･사회현상에 대한 다양한 데이터와 결합하여 새로운 부가가치를 창출하는 등 공간정보의 새로운 영역이 부상하고 있다. 공간정보란 지상･지하･수상･수중 등 공간상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보를 말한다(국가공간 정보기본법 제2조 제1호). 이에 따라 정부는 국가공간정보체계의 효율적인 구축과 종합적 활용 및 관리에 관한 사항을 규정함으로써 국토 및 자원을 합리적으로 이용하여 국민경제의 발전에 이바지함을 목적(국가공간정보기본법 제1조)으로 “국가공간정보 기본법”을 제정함은 물론 “공간정보의 구축 및 관리에 관리등에 관한 법률”, “공간정보산업진흥법”을 제정하여 국가공간정보의 환경변화에 대한 대비를 하였다. 하지만 위의 공간 관련 3개의 법의 상호관계의 모호함으로 인한 중복이라든가, 공간정보의 유통에 따른 개인정보의 보호 문제 등의 보완의 필요성이 제기되고 있다. A space is the base of living for everyone and a person’s sense is based on the space inevitably. Since the space is the place where all phenomena are revealed along with time, various academic theories start from the space inevitably. Whether the space is natural or artificial, it is the fundamental base of living for people. The interest in this fundamental base of living is leading to the demand for new information about the space. In other words, the space is faced with various factors that threaten humanity’s survival and national security such as increasing environmental contamination in the air, soil, and water including fine dust and the destruction of ozone layer in addition to various disasters and calamities and the insufficiency of food and resources. It is necessary to make accurate decisions based on the objective data of the space in order to resolve such problems. Also, a new area involving spatial data such as the creation of new added values in combination with various data on humanities, economics, and social phenomena along with such data is emerging. Spatial data refers to the location information of natural or artificial object that exist on the ground, under the ground, on the water, or under the water and the information required for spatial recognition and decision making related with the object (Article 2.1 of the National Spatial Data Infrastructure Act). The government established the “Framework Act on National Spatial Data Infrastructure”, the “Act on the Establishment, Management, Etc. of Spatial Data”, and the “Spatial Data Industry Promotion Act” in order to stipulate matters relating to the efficient development and comprehensive use and management of a national spatial data system to contribute to the advancement of national economy through the rational use of national land and resources (Article 1 of the National Spatial Data Infrastructure Act) in preparation for environmental changes in national spatial data. However, the redundancy caused by the planned systems of the said three space related laws and the ambiguity in the interrelation between them as well as the issue of protecting personal information in relation to the distribution of spatial data shall be resolved.

환경영향평가 고도화를 위한 공간정보 활용체계 구축 (Ⅱ)

이명진,이병권,유헌석,이정호,이선민,조남욱 한국환경정책평가연구원 2019 기본연구보고서 Vol.2019 No.-

Ⅰ. 서론 □ 연구 배경 및 목적 ㅇ 환경영향평가는 기본적으로 개발사업에 의한 환경매체별 영향을 검토하고, 연관되는 다양한 매체의 영향을 복합적으로 검토하는 것 ㅇ 환경영향평가에서 활용되는 공간정보는 여러 가지 의미를 가지고 있음 - 전체적인 사업의 공간적 범위에 해당하는 사업지 외곽 경계 - 환경영향평가 대상에 해당하는 환경매체별 측정 위치 - 환경매체 각각 및 다양한 매체별 영향의 연관성이 발현하는 공간 ㅇ 본 연구에서는 환경영향평가제도 전반에서 공간정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안으로 아래의 논의를 통해 공간정보 플랫폼의 구축 방안을 마련하고자 함 - 환경영향평가에서 활용되는 공간정보의 범위 및 내용이 다양함 - 현행 환경영향평가제도는 공간정보의 활용을 유도하고 있음 - 환경영향평가 관련 정보시스템인 EIASS는 원문정보를 기반으로, 공간정보를 제한적으로 제공하고 있음 □ 연구 범위 ㅇ 환경영향평가 전 과정에서 공간정보의 활용이 증가하고 있는 상황에서 환경영향평가라는 제도를 공간정보 기반의 플랫폼으로 전환하기 위한 기초연구 ㅇ 1차 연도(2018년)에 환경영향평가제도 전반에서 사용되는 공간정보 활용 확대를 위하여 공신력 있는 다양한 공간정보의 인벤토리를 구축하고 좌표에 대한 표준화 및 속성 테이블에 대한 표준화를 진행함. 2차 연도(2019년) 연구에서는 1차 연도 연구를 바탕으로 공간정보가 주류를 이루는 환경영향평가 플랫폼을 구축하는 기본 방안을 마련하고자 함 □ 연구 방법 ㅇ 본 연구는 환경영향평가를 공간정보 기반으로 전환하기 위한 사전 준비를 수행하는 연구임. 이에 해외 환경영향평가에 활용되는 환경매체별 관련 시스템을 분석하고, 플랫폼 구현을 위한 ICT 핵심 요소 기술을 분석함. 그리고 국내의 환경영향평가 관련 시스템을 분석하고 관련 법제도 개선 방향을 도출하였음 Ⅱ. 해외 환경영향평가 관련 시스템 분석 □ 해외 웹기반 환경영향평가 관련 지원시스템 현황 ㅇ 미국 및 유럽 등의 해외 환경정보 지원시스템은 환경매체별 정보를 공간정보로 전환 및 구축하여 제공하고 있음. 이는 사용자의 이해도와 활용도를 증가시키는 효과도 있지만, 더욱 효율적으로 정보를 제공하는 방안으로 공간정보를 활용하고 있는 것으로 볼 수 있음 ㅇ 해외 환경영향평가 관련 정보시스템 분석에서는 미국, 캐나다, 스코틀랜드 및 호주의 시스템을 분석함. 해외 환경영향평가 관련 시스템은 환경영향평가 전체 과정에서 발생하는 환경영향평가서 원문, 협의 및 주민 의견수렴 등 모든 문서를 데이터베이스로 구축, 웹기반 검색엔진 연동 등을 통하여 제공하고 있음. 대부분의 경우 평가서에 대한 정보는 PDF 형태의 원문을 다운로드할 수 있게 되어 있으며, 이러한 방식은 대부분 국내에서 운영 중인 EIASS와 유사하거나 동일한 형태임 □ 국가별 환경영향평가 관련 시스템 공간정보 활용 사례 ㅇ 해외 환경영향평가 관련 정보시스템의 공간정보 활용을 ICT 기술 중심으로 구체적으로 분석하기 위해, 영국, 아일랜드, 독일, 일본 및 호주 등의 환경영향평가 관련 시스템 공간정보 활용 현황을 대상으로 분석 수행 ㅇ 영국, 아일랜드, 일본 및 호주의 경우 오픈소스 기반의 GIS 엔진과 DB 소프트웨어를 사용하고 있으며, 다양한 하드웨어를 웹 환경에서 운영하기 때문에 보안 솔루션을 사용함. 또한 다양한 사용자의 활용과 향후 활용성의 확대를 위하여 클라우드 환경조성 중. 독일의 경우에는 상용 GIS 및 DB를 활용함 Ⅲ. 플랫폼 구현을 위한 핵심 요소 기술 검토 □ 기반 기술 동향 ㅇ 해외 사례에서 도출된 웹기반 플랫폼 구축, 오픈소스 GIS, 오픈소스 DB, 보안 솔루션, 클라우드 컴퓨팅 등의 현황과 적용 방안에 대해 검토를 수행 - 오픈소스 기술은 소프트웨어의 설계도에 해당하는 소스코드(Source Code)를 무상으로 공개하여 누구나 그 소프트웨어를 개량하고 재배포할 수 있도록 하는 것으로, 지리정보서비스 부문에서 활용성이 높아짐에 따라 환경영향평가 공간정보의 수집 및 제공 과정에서 활용 가능 - 클라우드 컴퓨팅 기술은 서로 다른 물리적 위치에 존재하는 전산 자원을 가상화 기술을 활용해 통합 제공하는 환경을 말하며, 환경영향평가제도의 공간정보 플랫폼 구축을 위한 기반으로 활용될 수 있음 - 오픈API는 프로그램 개발자의 응용 소프트웨어 및 웹서비스 개발 시 공동 활용자원에 대해 사용을 개방하고, 사용자들이 전문적인 관련 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있도록 하는 기능을 제공하며, 환경 관련 정보의 공유 및 연계 활용의 기반기술로 활용 가능 - 검색 엔진은 지능형 검색, 시맨틱 웹 기술 등을 통해 자연어 위주로 구성되어 있는 현재의 미디어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 처리하여 정보를 획득할 수 있도록 제공하며, 환경영향평가서 및 부속 문서에서 유의미한 정보를 획득할 수 있는 환경을 제공 - 보안 솔루션은 환경영향평가 정보의 보호뿐 아니라 다양한 ICT 기술의 적용 과정에서 새로운 보안 위협에 대한 대응성을 제공함 - 빅데이터 기술은 축적된 데이터의 처리를 통해 새로운 통찰을 얻도록 하는 것으로, 환경영향평가 과정에서는 특히 공간정보를 중심으로 새로운 갈등관리 수단으로 활용 가능 - 사물인터넷은 인간의 개입 없이 상호 협력적으로 데이터의 센싱 및 네트워킹, 정보처리 등의 지능적 관계를 형성할 수 있는 사물 공간 연결망으로, 사후 모니터링 등 환경감시 측면에서의 활용 가능성이 높음 - 인공지능은 빅데이터의 처리, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용·개발되고 있으며, 환경영향평가에서는 주로 언어지능을 활용한 빅데이터의 처리 과정에 활용될 수 있음 □ 요소 기술 도출 ㅇ 환경영향평가 업무 특성 및 데이터 특성 등을 고려하여 3개의 기술 추진 원칙에 따라 기반 기술을 분류하고, 각 요소 기술을 연계할 수 있도록 구성 Ⅳ. 국내 환경영향평가 관련 시스템 분석 □ 관련 시스템 ㅇ 환경영향평가 정보지원시스템 - 환경 관련 정보의 구축 및 제공을 통해 환경영향평가 제도를 지원하기 위한 목적으로 환경부에서 운영하는 정보시스템 - 환경영향평가서 및 부속 문서, 그리고 환경영향평가 과정에 활용되는 환경정보를 수집하여 제공하며, 지리정보서비스를 통해 공간 기반의 정보 조회가 가능한 환경을 제공 - 오픈소스 지리정보서비스와, 보안 솔루션, 오픈API 기술이 적용되어 활용되고 있으며, 향후 환경영향평가 공간정보 활용체계의 기반으로 활용될 수 있음 ㅇ 환경영향평가 빅데이터 - 환경영향평가제도가 도입된 1980년대 이후부터 축적된 환경영향평가 정보의 활용을 위한 데이터 구축 수행 - 환경영향평가서 내의 측정정보와 위치정보를 활용하여 새로운 환경정보를 도출할 뿐 아니라 지역의 누적영향에 대한 추정이 가능 - 공공데이터포털을 통한 오픈API, 환경 빅데이터 비즈니스 플랫폼을 통한 클라우드 서비스로 제공되어 다양한 환경 관련 데이터와의 융·복합 활용이 가능한 환경을 제공하며, 분석 및 조회 등의 서비스가 가능함 ㅇ 지능형 환경영향평가 서비스 - 환경영향평가 빅데이터가 환경질 측정값 및 위치정보와 같은 양적 자료에 해당한다면, 지능형 환경영향평가 서비스는 환경영향평가 과정에서 생산되는 질적 자료를 지능정보 기술을 통해 가공, 양적인 자료로 변환하고, 정보를 도출할 수 있도록 함 - 지능형 환경영향평가 서비스는 사업 예정지역에 대해 과거 유사한 특징을 지닌 사업의 환경영향평가 결과를 토대로 사전에 주요 평가 유형, 환경 이슈 등을 검토할 수 있도록 지원함 - 환경영향평가서 등 문서 형태의 자료에서 유용한 정보를 도출해낼 수 있는 지능형 검색 기술, 그리고 이를 분석하여 활용 가능한 지식으로 가공할 수 있는 인공지능기술, 장기간에 걸쳐 누적된 환경영향평가 지식을 기반으로 추세 및 빈도 분석 등을 통해 환경영향평가의 과학화에 기여할 수 있는 빅데이터 기술이 활용됨 □ 공간정보 기반 환경영향평가 시스템 제언 ㅇ 국내 환경영향평가 관련 시스템 및 ICT 적용 사업 현황을 분석하고, 전술한 기반 기술이 실제 관련 시스템과 ICT 적용 사업에 활용된 사항을 정리하여 공간정보 기반 환경영향평가 플랫폼을 제안함 - EIASS는 원문정보, 사업지 위치 및 매체별 측정정보를 제공함. 또한 기술적으로는 웹기반 오픈소스 GIS 및 DB, 보안 솔루션, 오픈API 등을 활용 중임 - 환경평가 빅데이터의 경우 기존 환경영향평가서 원문정보를 오픈소스 GIS 및 DB 등을 활용하여 빅데이터로 구축함. 또한 구축된 빅데이터의 활용 확대를 위하여 오픈API를 적용함 - 환경영향평가 텍스트 마이닝 기반 인공지능 분석에서는 환경영향평가서 관련 문서 중 협의의견 및 주민 의견수렴에 대한 텍스트 마이닝과 공간정보의 연계분석을 수행하여 향후 유사 사업 발생 시 사업 특성에 따른 환경영향 이슈를 예측할 수 있도록 함 ㅇ 기존의 사업과 데이터, 서비스 등에 대한 요소 기술 기반의 검토를 토대로 향후 공간 정보 기반 환경영향평가 플랫폼의 모식도를 제언 Ⅴ. 환경영향평가 공간정보 플랫폼 구축을 위한 법제도 분석 □ 관련 법령 ㅇ 환경영향평가정보 관계 법령 - 「환경정책기본법」, 「환경영향평가법」 및 기타 관련 하위 규정들을 대상으로 환경영향평가 공간정보의 구축과 활용에 대한 내용 검토 및 개선 방향 제시 ㅇ 공간정보 관계 법령 - 「국가공간정보 기본법」, 「공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률」, 「공간정보산업진흥법」, 그리고 「공간정보오픈플랫폼 운영규정」을 대상으로 환경영향평가 공간정보의 구축과 활용에 대한 내용 검토 및 반영 방향 제시 ㅇ 행정·공공정보 및 정보통신 활용 관계 법령 - 「전자정부법」, 「국가정보화 기본법」, 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」, 「정보통신망법」 및 「정보통신융합법」을 대상으로 환경영향평가 공간정보의 구축과 활용에 대한 내용 검토 및 반영 방향 제시 □ 주요 개선 방향 ㅇ 환경영향평가정보 관계 법령 - 「환경영향평가법」의 환경부 장관 훈령으로 지정되어 있는 「환경영향평가 정보지원시스템 운영지침」의 법제화 - 공간정보의 활용에 대한 구체적 내용 명시와 활용근거 확보 ㅇ 공간정보 관계 법령 - 「공간정보 기본법」의 데이터 공유 부분에 환경영향평가 명시 - 용어의 통일 문제 및 저작권, 이용허락 등 행정 사항에 대한 정리 및 검토 필요 ㅇ 행정·공공정보 및 정보통신 활용 관계 법령 - 「전자정부법」을 통해 환경영향평가제도 자체를 정보시스템 기반으로 전환하는 것 검토 - 제정되어 있는 기술 표준의 목적에 부합하도록 법제도 개선 필요 Ⅵ. 결론 및 제언 □ 정책 제언 ㅇ 향후 환경영향평가 시스템 전환의 기초 기반 역할 수행 ㅇ 실제적인 환경영향평가의 내부 정보교류체계 개선 ㅇ ICT 기반 환경영향평가로의 전환을 위한 선제적 법제도 분석 및 준비 □ 연구의 한계점 및 향후 과제 ㅇ 환경영향평가 플랫폼 구축 - ICT 기반 플랫폼의 구축은 시간 및 예산이 방대하게 소요됨. 본 연구를 통해 EIASS를 통한 플랫폼 전환, 환경부 및 KEI 환경평가본부가 준비하는 ICT 기반 환경영향 평가로의 전환 등 방향 설정 필요 ㅇ 국내 환경영향평가 관련 ICT 사업과의 직접적인 연계 - 국내의 환경영향평가 관련 정보화 사업은 대표적으로 EIASS, 환경평가 빅데이터 등에서 상당 수준으로 진행되고 있으며, 일정 부분에서는 해외의 사례보다 발빠른 부분도 확인됨 - 공간정보 기반 플랫폼 구현을 위해 제시된 방향성을 토대로, 개별적으로 수행되는 환경영향평가 ICT 적용 사업과 연계 필요 Ⅰ. Introduction □ Research background and purpose ㅇ An environmental impact assessment (EIA) is basically the process of reviewing the impact of individual environmental media caused by development projects and comprehensively evaluating the impact of other associated media. ㅇ Spatial data utilized in EIA have several meanings. - The outer boundary of project sites as the overall spatial range of projects - The locations of measured environmental media: targets of EIA - Spatial expression of correlations between the impacts of individual media and other media ㅇ This study aims to suggest measures to establish a spatial data platform as a way to efficiently utilize spatial data across the overall process of the EIA system through the following discussions. - The scope and content of spatial data utilized in EIA vary. - The current EIA system promotes the utilization of spatial data. - The Environmental Impact Assessment Support System (EIASS), a data system for EIA, provides a limited amount of spatial data based on original data. □ Research scope ㅇ As the utilization of spatial data in the entire process of EIA has increased, this study was conducted as basic research to convert the current EIA system into a spatial data-based platform. ㅇ In the first year, an inventory of various credible spatial data was established and coordinates and attribute tables were standardized in order to expand the utilization of spatial data across the entire process of EIA. In the second year, a basic plan for establishing a spatial data-based platform for EIA will be established based on the results of the research in the first year. □ Research methods ㅇ This study was conducted as preparation for converting the current EIA system into a spatial data-based system. To do so, this study analyzed systems related to individual environmental media that are utilized in EIAs in other countries, and key elementary ICT technologies for the establishment of the platform. Systems related to EIA in Korea were analyzed, and directions for improving related laws and regulations were also suggested. Ⅱ. Analysis of EIA-related Systems in Other Countries □ Status of web-based EIA support systems in other countries ㅇ Environmental data support systems in countries like the United States and European countries provide spatial data that were converted from data of individual environmental media, which is effective in increasing users’ understanding and utilization of spatial data and also utilizes spatial data as an efficient way of providing data. ㅇ Data systems related to environmental impact assessment (EIA) in countries like the United States, Canada, Scotland and Australia were also analyzed. The systems established a database for all the documents that are associated with and are produced across the entire process of EIA, including original environmental impact statements (EIS) and documents of agreed-on opinions and residents’ opinions, and provide the data through web-based search engines. In most cases, original environmental impact statements (EIS) are available in PDF for download, and most of these characteristics are similar or identical to the Environmental Impact Assessment Support System (EIASS) operated in Korea. □ Overseas cases of utilizing spatial data of EIA-related systems ㅇ Overseas cases of utilizing spatial data of EIA-related systems in countries including the United Kingdom, Ireland, Germany, Japan and Australia were reviewed to analyze the utilized spatial data in detail, focusing on information and communications technology. ㅇ The United Kingdom, Ireland, Japan and Australia were found to use open source-based geospatial information service (GIS) engines and database (DB) software. Since various types of hardware are operated in web environments, security solutions are used. They are currently creating a cloud environment in order to ensure more users utilize them in the present, and also to expand utilization going forward. Germany utilizes commercial GIS and DB. Ⅲ. Review of Key Elementary Technologies for Platform Implementation □ Status of fundamental technologies ㅇ The status of and plans to apply web-based platforms, open-source GIS, open-source databases, security solutions, and cloud computing that were extracted from overseas cases were reviewed. - Open source technology means that source codes - software blueprints - are available free of charge for anyone to modify and redistribute. As it has been increasingly utilized in the area of geospatial information service (GIS), open source technology can be utilized in the process of collecting and providing spatial data of environmental impact assessment (EIA). - Cloud computing is a technology that integrates computing resources that exist in different physical places with virtualization technology, and can be utilized as a foundation for establishing a spatial data platform for EIA systems. - An open application programming interface (open API) allows program developers to freely use common resources in developing application software and web services, and users to conveniently use them without professional knowledge. Open APIs can be utilized as fundamental technology for sharing and linking data related to environment. - Search engines process current media composed of natural languages in a form that computers can understand and acquire data through technologies such as intelligent search and the semantic web, and can provide an environment where users can acquire data that are meaningful from environmental impact statements (EIS) and annexed documents. - Security solutions provide not only protection of EIA data but also responsiveness to new security threats in the process of applying various ICT technologies. - Big data technology allows users to have new insights by processing accumulated data, and can be utilized as a means to manage new conflicts in the process of conducting EIA, focusing on spatial data. - The Internet of Things (IoT) refers to the object space network that can form intelligent relationships such as sensing, networking and processing data in a mutually cooperative manner without human intervention, and can be effectively utilized from the perspective of environmental monitoring such as follow-up monitoring. - Artificial intelligence (AI) has been utilized in various areas such as big data processing and machine learning, and can be utilized in EIA in the process of processing big data by utilizing linguistic intelligence. □ Extraction of elementary technologies ㅇ Considering the characteristics of EIA tasks and data, fundamental technologies were categorized based on three principles for implementing technologies, and were composed to link individual elementary technologies. Ⅳ. Analysis of EIA-related Systems in Korea □ Related systems ㅇ Environmental Impact Assessment Support System (EIASS) - The Environmental Impact Assessment Support System (EIASS) is an information system that is operated by the Ministry of Environment to support the EIA system by establishing and providing data related to the environment. - Environmental impact statements (EIS) and their annexed documents, and environmental data utilized in the process of conducting EIA are collected and provided, and space-based data are available to search through geospatial information services (GIS). - Open-source GIS, security solutions and open API technology are applied to and utilized in the system and can be used as a foundation in utilizing spatial data of EIA. ㅇ EIA big data - Data are established to utilize EIA data that have been accumulated since the EIA system was first introduced in the 1980s. - New environmental data can be extracted and cumulative regional impacts can be predicted by utilizing the measured data and location data written in environmental impact statements (EIS). - As EIA big data are available as an open API through a public data portal and as a cloud service through an environmental big data business platform, they provide an environment where various environmental data can be converged, in addition to services such as analysis and search. ㅇ Intelligent EIA services - While EIA big data provides quantitative data such as measured environmental quality values and location data, intelligent EIA services allow the processing and conversion of qualitative data produced in the process of EIA into quantitative data, as well as the extraction of information through intelligent information technology. - Intelligent EIA services support to review key assessment types and potential environmental issues for candidate project sites in advance based on the results of previous EIAs that have similar characteristics. - Technologies utilized in the services include intelligent search technologies that can extract useful information from document-type data such as environmental impact statements (EIS); artificial intelligence technologies that analyze and process the extracted data into knowledge that can be utilized; and big data technologies that can contribute to advancing the current EIA system into a science-based system through trend and frequency analysis based on the knowledge of EIAs that have long been cumulated. □ Suggestions for a spatial data-based EIA system ㅇ In Chapter 4, EIA-related systems in Korea and the status of ICT-applied projects were analyzed, and how the technologies mentioned in Chapter 3 were applied to related systems and were utilized in ICT-applied projects was examined. Based on the results, a spatial data-based EIA platform was suggested. - The EIASS provides information on original environmental impact statements (EIS), project locations and measured values by medium, and utilizes technologies such as web-based open-source GIS and DB, security solutions and open API. - Original environmental impact statements (EIS) are converted into environmental assessment big data by utilizing technologies such as optical character recognition (OCR), and open-source GIS and DB. In addition, an open API is applied in order to expand the utilization of the established big data. - An artificial intelligence analysis is conducted using a text mining technique on agreed-on opinions and residents’ opinions in EIA-related documents, and the results are linked with spatial data in order to conduct a text mining analysis of previously agreed opinions and to extract similar agreed-on opinions when similar projects occur in the future. ㅇ Based on the reviewed elementary technologies of previous projects, data and services, a schematic diagram for a spatial data-based EIA platform was suggested. Ⅴ. Analysis of Laws for the Establishment of A Spatial Data Platform for EIA □ Relevant laws ㅇ Relevant laws for EIA data - Relevant laws including the Framework Act on Environmental Policy, the Environmental Impact Assessment Act, and other regulations were reviewed to identify the content about the establishment and utilization of EIA spatial data, and directions for improving the laws were suggested. ㅇ Relevant laws for spatial data - Relevant laws including the National Spatial Data Infrastructure Act, the Act on the Establishment, Management, etc. of Spatial Data, the Spatial Data Industry Promotion Act, and operational regulations on spatial data open platforms were reviewed to identify the content about the establishment and utilization of EIA spatial data, and directions for reflecting them were suggested. ㅇ Relevant laws for the utilization of administrative·public data and ICT - Relevant laws including the Electronic Government Act, the Framework Act on National Informatization, the Act on Promotion of the Provision and Use of Public Data, the Act on Information and Communications Networks and the Information and Communications Convergence Act were reviewed to identify the content about the establishment and utilization of EIA spatial data, and directions for reflecting this data were suggested. □ Key directions for improvement ㅇ Relevant laws for EIA data - Operational guidelines for the EIASS designated by instruction of the Minister of Environment under the Environmental Impact Assessment Act need to be enforced. - The content of the utilization of spatial data needs to be stated in detail, and grounds for utilization need to be secured. ㅇ Relevant laws for spatial data - EIA needs to be stated in the section of data sharing under the Framework Act on National Spatial Data Infrastructure. - Administrative issues such as standardization of terminology, copyright and license need to be identified and reviewed. ㅇ Relevant laws for the utilization of administrative and public data and ICT - Converting the EIA system itself into a data-based system through the Electronic Government Support Act can be considered. - It is necessary to improve laws and regulations to meet the purpose of the existing technology standards. Ⅵ. Conclusions and Suggestions □ Policy suggestions ㅇ Serving a role as a foundation for shifting to a future EIA system ㅇ Improving a system for the practical exchange of internal EIA data ㅇ Preemptively analyzing and preparing for laws and regulations for shifting to ICT-based EIA □ Research limitations and follow-up tasks ㅇ Establishment of EIA platform - The establishment of an ICT-based platform requires a considerable amount of time and budget, and it is necessary to set the direction such as shifting to a platform based on the EIASS and shifting to the ICT-based EIA system that is being prepared by the Ministry of Environment and the Environmental Assessment Group of the KEI through this study. ㅇ Direct linkage with ICT projects related to EIA in Korea - EIA-related informatization projects in Korea have been advanced to a significant level such as EIASS and environmental assessment big data, and some are even faster than overseas cases. - Based on the suggested directions for implementing a spatial data-based platform, it is necessary to link it with ICT-applied EIA projects that are individually executed.

환경영향평가 고도화를 위한 공간정보 활용 체계 구축 (Ⅰ)

이명진 ( Moung-jin Lee Et Al. ),맹준호,이영준,윤정호,이정호,이선민,조남욱 한국환경정책평가연구원 2018 기본연구보고서 Vol.2018 No.-

The Environmental Impact Assessment (EIA) has been maintained as an independent legal system in Korea since 1993, and changes in its surrounding environment such as the disclosure of internal information in EIA reports, the disclosure of review opinions and ROD (Record of Decision), false or insufficient EIA reporting, and the establishment of an information platform for the EIA life cycle have been discussed a lot recently. This study aims to suggest efficient measures to reflect these changes and meet the needs of the times.Spatial data in recent EIA reports is used through simple methods such as expressing the boundary of development project sites, and the surveyed points and values of each environmental medium. Changes in the EIA system, however, require the ‘disclosure of internal information’ in EIA reports, the ‘prevention of direct or indirect false and insufficient EIA reporting’ by searching, sharing and utilizing the values of each environmental medium measured in project sites or their neighboring areas for decision-making in the EIA. The ‘establishment of an information platform for the EIA life cycle’ is also required. Basically, the utilization of spatial data needs to be expanded in order to efficiently achieve these changes.As a measure to meet the changes in the EIA system and the surrounding environment mentioned above, it is necessary to integrate “data-based” techniques that prospectively convert natural and social science methodologies and have been recently used around the world. This study identified that various environmental issues have occurred in a certain spatial range and that most data in actual EIA reports can be established as spatial data. The ultimate goal of this study is to shift the practical goal of the advancement of South Korea’s EIA system into a data-based system, utilizing spatial data as a range and method.Domestic and overseas cases that utilized spatial data in the EIA system were surveyed. In particular, EIA reports issued in other countries including the United States, Germany, Japan and Iceland were thoroughly analyzed, and, by doing so, their current status and three implications for utilization were obtained. First, the spatial data available in each country by environmental medium is actively utilized in EIA reports. Second, the system for connecting spatial data and the definitions of spatial data (coordinates, attributes, the composition of tables, etc.) are clear. Third, spatial data is utilized as a basic item for the disclosure of data in EIA reports to prevent any distorted or insufficient reporting. EIA reports issued in South Korea were also reviewed, and it was found that the utilization of spatial data in various environmental media were directly and indirectly mentioned in documents, including the practical manual for strategic EIA and the manual for reviewing EIA reports. However, spatial data that supported actual EIA-related tasks was limited to legal and institutional regulation data (3 out of 21 media subject to EIA, a total of 12 thematic maps) and spatial data only for reference (5 out of 21 media subject to EIA, a total of 8 thematic maps).Domestic cases were compared to implications obtained from overseas cases. In terms of the first implication that ‘spatial data available in each country by environmental medium is utilized in EIA reports,’ data available in South Korea is scattered around various institutions in different forms, and data in different forms needs to be pre-treated after obtaining it. Therefore, it is necessary to establish measures that can efficiently utilize available spatial data and reduce the time, cost and efforts of non-professionals who pre-treat spatial data. In terms of the second implication that ‘the system for connecting spatial data and the definitions of spatial data (coordinates, attributes, the composition of tables, etc.) are clear,’ there is no definition of spatial data utilized in the EIA system in South Korea, and thus national standard coordinates and international standards of data table need to be applied to address the issue. This study focused on the status and implications of domestic and overseas cases.In analyzing the status of utilized spatial data by case, data that has been utilized in EIA reports in Korea (divided into generation, direct utilization and reference) were listed, and the existence of established spatial data was also identified to suggest measures to promote the utilization of spatial data. A total of 30 EIA reports were analyzed, and 21 environmental media were identified. Out of all of them, 15 environmental media (weather, air quality, water environment, marine environment, topographic and geological features, etc.) utilized spatial data directly or indirectly, and they were divided by environmental media as follows: 5 for weather; 7 for air quality; 13 for water environment; 7 for land use; and 16 for topographic and geological features. In particular, upon consideration of how well the data were utilized in the actual assessment process and how accessible they were in the data collection process, each data was assessed, and operational considerations were discussed based on the characteristics of each assessment area and specific item to increase the policy acceptance of research results. Meanwhile, in the process of EIA, new data would be generated by directly measuring or predicting the environmental impact of individual projects, and the data were listed in detail in this study to ensure the data can be utilized in the process of collecting and processing data, and developing plans to utilize such data in the future.As a measure to promote the utilization of spatial data in the EIA system in South Korea, this study sought to establish an inventory of spatial data scattered around various institutions to ensure the data can be actively utilized in the process of writing, reviewing and consulting EIA reports. To establish an inventory of and analyze spatial data utilized in the EIA, spatial data that can be utilized in the EIA were listed, based on a list of environmental spatial data provided by key government agencies, public organizations and public information systems. A complete enumeration survey was conducted in the early stages of this study, and about 348 items of spatial data related to all environmental media were collected, with 138 out of them identified as ones that could be utilized in EIA. Considering their periodic update cycles, 68 items of spatial data were finally selected. Key considerations in establishing an inventory in this study included time to establish, update data, and integrated applicability. A list of spatial data was suggested based on this, focusing on data that can be provided through an Open Application Programmer Interface (Open API). In addition, the data was compared with other data that was utilized in EIA cases, and duplicate and new items were identified. A total of 54 items of spatial data including 19 new ones were listed and included in the inventory that can be utilized in EIA in the future. Detailed information including the final list of the inventory, the composition of data, update cycles, URL addresses for the Open API was provided in the appendix.As a measure to promote the utilization of spatial data in the EIA, the definitions of the coordinate system and data tables, which was identified as an urgent issue to be addressed in the current EIA system, were presented. An application method of the national standard coordinate system established in 2002 was suggested in this study. In addition, this study suggested a way that the coordinate system can be applied to the EIA through open source-based spatial data programs in order to ensure the data is not limited to a certain commercial program for spatial data, but to ensure areas defined in this study can be actively utilized by those involved in the field of EIA. This study also established its own standards of spatial data tables that can be utilized in EIA based on domestic and overseas spatial data standards (KSDI and OGC). The established coordinate system and data table standards were applied to the original EIA reports of projects conducted in 2016, and spatial data on topographic and geological features were established. Based on the established data, trends in the entire EIA projects in 2016 (27 projects: 5 for roads, 12 for industrial complexes, 3 harbors, 7 for urban development) and the characteristics of a priority project (the 2nd Aero Polis District Project in Cheongju) were efficiently analyzed. In terms of regional distribution (at the level of local governments), there was no project subject to issuing of an original EIA report in Jeollabuk-do, Daegu and Daejeon in 2016, while there was one road construction project in Gangwon that was connected to Chungcheongbuk-do. Their basic conditions were analyzed, and the average ground cutting volume of projects conducted in 2016 was 823.168㎥. The maximum Geomorphological Change Index (GCI) was 874, and the maximum height of retaining walls was 13.5m. In the case of the 2nd Aero Polis District Project in Cheongju, the maximum difference between the ground cutting volume and the filling volume was 2,660,000㎥, and the GCI was 8. The maximum height of retaining walls was 7m. As such, the characteristics of the priority project were extracted, along with the trends of all projects in 2016. Through this pilot study, all EIA projects and those that showed unique characteristics in a specific year were analyzed in connection with each other based on their overall trends and characteristics, and the characteristics of each project were identified and analyzed, which demonstrates the effectiveness of the established coordinate system and data table standards.Policy recommendations were suggested from four perspectives. First, utilization of spatial data was recommended as a practical tool to respond to changes in EIA-related policies. The changes in the EIA system mentioned above can be responded to not by establishing declarative policies, but by expanding the utilization of spatial data as a practical tool to disclose actual data (focused on spatial data), to expand the participation of the public (map-based infographics) and to prevent insufficient reporting (sharing information through information disclosure). As preparation is planned for the revision of the Environmental Impact Assessment Act from 2019, “the efficiency of (spatial data-based) survey methods” needs to be reflected as a measure to share internal data in EIA reports and realize spatial data-based field surveys (marking surveyed areas, data writing, etc.) based on the results of this study.Second, it is recommended to improve the process of collecting, establishing and sharing EIA data. The current EIA-related laws and regulations do not mention the collection, processing, establishment and utilization of data for writing, reviewing and consulting EIA reports. It is necessary to improve this situation, and to reflect the standardized and systematized processes of collecting and establishing internal data in EIA reports with laws and regulations. As the results of this study mentioned above show, the spatial data-based system for managing internal data in EIA reports needs to be reflected in the laws and regulations, and standardized data needs to be defined prior to doing so. EIA data is highly likely to be utilized in responding to various environmental issues in the future, and a system to share data should be established in this respect.Third, the results of this study can be reflected in the EIA system. A system that can currently represent and provide spatial data related to the EIA system is the Environment Impact Assessment Support System (EIASS). The inventory established in this study can be linked to the EIASS to the extent that it can be technically connected to ensure the inventory can be utilized in actual sites where an EIA is performed. By doing so, the results of this study do not simply remain in literature, but can be reflected in policies and in information systems that implement the policies. These policies are expected to increase convenience for the public as well as those working in this field, thus strengthening the original role of EIA.Fourth, manuals related to EIA need to be implemented. There are various manuals and guidelines available for writing, reviewing and consulting EIA reports by stage, project and environmental medium in the current EIA system, such as the practical manual for strategic EIA and the manual for reviewing and writing EIA reports. These manuals indirectly mention spatial data as “data related to forest floor,” rather than provide clear definitions of various spatial data by environmental medium. They even mention the utilization of ‘degree of green naturality (DGN)’ that is no longer updated. For this reason, it will be possible to actualize the utilization of spatial data in various EIA-related manuals and to promote it by reflecting the inventory of EIA spatial data established in this study.Ultimately, nationally certified spatial data continues to be developed and improved, and it is highly likely to be utilized in overall areas of environment. This can also be considered and reflected in the EIA system going forward. 본 연구는 1993년부터 독립된 법제도로 유지되어 온 우리나라의 환경영향평가제도가 최근 들어 평가서 내부 정보 공개, 검토 의견 공개, ROD(Record of Decision) 공개, 평가서 작성의 거짓 및 부실 작성, 환경영형평가서 전 과정 정보화 플랫폼 구축 등 주변 환경의 변화가 빈번히 논의되고 있다. 이에 이러한 주요 변화를 반영하고 시대적 흐름에 부합하기 위한 효율적 방안을 연구하였다.현재의 환경영향평가에서의 공간정보는 개발 사업지의 경계, 환경 매체별 조사 지점 및 측정값을 표현하는 단순한 방법으로 사용되고 있다. 그러나 환경영향평가제도의 변화는 환경영향평가서 내부 ‘정보 공개’, 인접 지역 및 사업의 환경매체별 측정값 조회, 공유 및 활용 등을 통한 ‘직·간접적 거짓 및 부실 작성 방지’와 의사결정형 환경영향평가 구축을 위한 ‘환경영향평가 전 과정 정보화 플랫폼 구축’ 등이며, 이를 효율적으로 수행하기 위해서는 기본적으로 공간정보의 활용성이 확대되어야 한다.전술된 환경영향평가제도와 주변 환경의 변화를 해결하기 위한 방안으로는 최근 전 세계적으로 자연 및 사회과학의 방법론을 전향적으로 전환하는 “데이터 기반”이 접목될 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 환경 이슈가 공간적 범위를 가지고 발현하는 사항 및 실제 환경영향평가서 내부 대부분의 자료가 공간정보로 구축될 수 있다는 사항을 검토하였다. 이를 통한 최종 연구 목적은 우리나라 환경영향평가제도 고도화의 실질적 목표를 데이터 기반으로 전환하고, 활용가능한 데이터의 범위와 방법으로 공간정보를 활용하고자 한다.환경영향평가제도에서의 공간정보 활용에 대한 국내외 활용 사례 조사는 국외 사례의 경우 미국, 독일, 일본 및 아이슬란드 등의 환경영향평가서를 정밀 분석하였다. 이를 통하여 3가지 활용 현황과 시사점을 도출하였다. 첫째, 환경영향평가서에 각 국가의 활용 가능한 환경 매체별 공간정보를 적극적으로 활용한다. 둘째, 각각의 공간정보 연계 체계 및 공간적 정의(좌표, 속성 및 테이블 구성 등)가 명확하다. 셋째, 공간정보를 환경영향평가서 정보공개의 기본으로 활용하며, 이를 통한 환경영향평가서 왜곡 및 부실 작성을 방지한다. 국내환경영향평가서 제도에서는 전략환경영향평가 업무 매뉴얼, 환경영향평가 검토 매뉴얼 등을 통해 다양한 환경 매체에서 공간정보 활용을 직·간접적으로 언급하고 있지만 실제 환경영향평가 관련 업무를 지원하는 공간정보는 법제도적 규제 정보(환경영향평가 대상 매체 21개 중 3개, 총 12개 주제도)와 참조용 공간정보(환경영향평가 대상 매체 21개 중 5개, 총 8개 주제도)에 국한되는 것으로 분석되었다.해외 사례의 시사점과 비교하면 첫째, ‘환경영향평가서에 각 국가의 활용 가능한 환경매체별 공간정보를 활용’한다는 사항에 대해서는 국내의 경우 활용 가능한 자료는 다양한 기관에 다양한 형식으로 산재되어 있고, 상이한 자료 형식으로 인하여 자료를 획득한 후전처리가 필수이다. 이러한 사항은 활용 가능한 공간정보의 효율적 방안이 필요하며, 공간정보 비전문 인력도 전처리와 관련된 시간, 비용 및 노력을 저감하는 방안이 필요한 것으로 분석되었다. 둘째, ‘각각의 공간정보 연계 체계 및 공간적 정의(좌표, 속성 및 테이블 구성 등)가 명확’은 국내의 경우 환경영향평가제도에 활용되는 공간정보의 정의가 부재하고, 이를 위하여 국가 표준 좌표 및 국제 데이터 테이블 표준을 준용할 필요가 있다. 이러한 국내외 사례에 의한 현황과 시사점을 중심으로 연구를 진행하였다.국내의 환경영향평가서 작성 시 사례별 공간정보 활용 현황 분석에서는 실제 활용되는 정보(창출, 직접 및 참조 활용을 구분)를 목록화하고 공간정보 구축 여부를 조사하여 공간정보 활용 활성화 방안 제시를 위한 자료를 정리하였다. 총 30권의 환경영향평가서를 분석하였으며, 21개 환경매체 중 15개(기상, 대기질, 수환경, 해양환경 및 지형지질 등)에 공간정보가 직·간접적으로 활용되었다. 환경매체별로는 기상 5개, 대기질 7개, 수환경 13개, 토지이용 7개 및 지형지질 16개 등이 활용되었다. 특히 실제 평가 과정에서의 활용도와 자료수집 과정의 접근성을 고려하여 각 자료별 평가를 수행하고, 각 평가 분야 및 세부 부문별특성에 따른 실무적인 부분을 다루어 연구 결과의 정책 수용성을 높이고자 하였다. 또한 환경영향평가 과정에서는 개별 사업의 환경영향 추정을 위해 직접 측정 및 예측한 자료들이 새로이 창출되는데, 이를 구체적인 자료로 정리하여 향후 수집 및 데이터 처리·활용 방안수립을 위한 자료로 활용될 수 있도록 하였다.우리나라의 환경영향평가제도에서 공간정보 활용을 확대하기 위한 방안으로, 다양한 기관에 산재되어 있는 공간정보를 인벤토리로 구축하여 환경영향평가 작성, 검토 및 협의 등의 과정에 활용을 확대하고자 하였다. 이를 위한 환경영향평가 활용 공간정보 인벤토리 구축 및 분석에서는 주요 정부 부처 및 공공기관·공공정보 시스템 등에서 제공하는 환경 공간정보 목록을 토대로 환경영향평가 시 활용할 수 있는 공간정보 목록을 도출하였다. 초기전수조사를 수행한 결과 모든 환경 매체와 관련된 공간정보는 약 348개이며, 이 중 환경영향평가에 활용 가능한 공간정보는 약 138개로 정리하였다. 최종적으로 정기적인 갱신 주기를 고려하여 68개로 정리하였다. 본 연구의 인벤토리에서 가장 중점을 둔 사항은 자료의 구축 시기 및 갱신 주기, 연계 활용 가능성을 고려하여 OpenAPI를 통한 자료 제공이 이루어지는 자료를 위주로 정리하여 공간정보 목록을 제시하였다. 또한 환경영향평가 작성 사례별 공간정보 활용 현황과의 비교 분석을 통해 중복 항목과 신규 항목을 구분, 19개의 신규공간 자료를 포함한 총 54개의 공간 자료 목록을 환경영향평가에 활용할 수 있을 것으로 예상되는 인벤토리로 제시하였다. 인벤토리 최종 목록 및 자료 구성, 갱신 주기를 비롯한 OpenAPI 연계를 위한 주소 URL 등 세부 내용은 부록에 수록하였다.환경영향평가의 활용 공간정보 활용 활성화 방안에서는 현재 환경영향평가에서 활용되는 공간정보의 시급한 개선 사항에 해당되는 좌표계와 데이터 테이블을 정의하였다. 최종적으로 2002년에 제정된 국가 표준 좌표계를 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 특정 공간정보관련 상용 프로그램에 종속되지 않으면서 본 연구를 통하여 정의된 사항이 환경영향평가 현업 대상자들이 활용할 수 있도록 오픈 소스 기반 공간정보 프로그램을 통하여 좌표계를 환경영향평가에 적용하는 방안을 제안하였다. 데이터 테이블 구조에서 국내외 공간정보 표준(KSDI 및 OGC)을 반영하여 환경영향평가의 활용되는 공간정보 데이터 테이블 표준을 자체적으로 수립하였다. 수립된 좌표 및 데이터 테이블 표준안을 2016년도 환경영향평가서 본안의 사업에 적용하여 지형지질에 해당하는 공간정보를 구축하였다. 구축 결과 2016년도 사업 전체에 대한 동향 분석(27개 사업 중 도로 5개, 산업단지 12개, 항만 3개 및 도시개발 7개) 및 중점 사업(청주 에어로폴리스 2지구 조성사업)에 대한 특성 분석을 효율적으로 수행하였다. 2016년도 전국 광역지자체를 중심으로 실시한 분포 현황에서는 전라북도, 대구, 대전의 경우 환경영향평가 본안 사업이 없었으며, 강원도의 경우 도로 건설 1건이 충청북도와 연계되어 구축되었다. 2016년 사업의 평균 절토량은 823.168m3이며, 최대 지형변화지수 874, 최대 옹벽높이 13.5m 등의 기초 현황 분석이 가능하였다. 또한 청주 에어로폴리스 2지구 조성사업의 경우 절토량과 성토량의 최대 차이가 2,660,000m3, 지형변화 지수 8 및 최대 옹벽높이 7m에 해당하는 등 2016년도 전체 사업에 대한 경향 분석 중 중점 사업에 대한 특성을 추출하였다. 이러한 시범연구를 통하여 해당 연도의 환경영향평가 전체 사업에 대한 경향 분석 및 특이사항이 도출된 사업에 대하여 연계 분석을 수행하여 대상 사업별 특징을 분석하여 정리하였고, 효과성을 입증하였다.정책제언은 4가지 관점에서 이루어졌다. 첫째, 환경영향평가 관련 정책 변화에 대응하는 실천적 도구로서의 공간정보 활용이다. 전술된 환경영향평가제도의 변화는 선언적 정책의 수립이 아닌, 실제 정보 공개방안(공간정보 중심), 국민 참여 확대(지도 기반 인포그래픽), 부실작성 방지(정보 공개를 통한 정보교류)의 실제 도구로 공간정보 활용을 확대하는 방안으로 개선이 가능하다. 또한 2019년부터 「환경영향평가법」 개정을 준비하고 있으며, 본 연구 내용을 반영하여 환경영향평가서 내부의 자료 공유와 공간정보 기반의 현장 조사(조사지역 표시 및 데이터 작성 등)의 현실화를 위한 방안으로 “(공간정보 기반)조사 방식의 효율화”를 개정안에 반영하는 것으로 고려하여야 한다.둘째, 환경영향평가 정보 수집, 구축 및 교류 체계 개선이다. 현재의 환경영향평가 관련법제도에서는 환경영향평가서 작성, 검토 및 협의를 위한 정보 수집, 가공, 구축 및 활용에 대한 사항을 언급하고 있지 않다. 이를 개선하여 환경영향평가 내부 정보는 수집 방식, 자료구축 등의 표준화 및 체계화를 법제도에 반영할 필요가 있다. 전술된 본 연구의 결과와 같이 공간정보 중심으로 환경영향평가서 내부의 데이터 관리 체계를 법제도에 반영하고, 이를 이행하기 위한 데이터 표준화를 정의하여야 한다. 향후 환경영향평가 정보는 다양한 환경이슈에 효율적으로 대응할 수 있는 수요가 크며, 정보 교류의 체계를 수립하는 것이 반드시 필요하다고 할 수 있다.셋째, 환경영향평가제도에 반영되는 연구 성과를 도출하고자 하였다. 현재 환경영향평가와 관련된 공간정보를 표현하고 활용 가능한 시스템으로는 환경영향평가 정보지원시스템(EIASS: Environment Impact Assessment Support System)이 있다. 본 연구의 성과 중 인벤토리를 기술적으로 연계 가능한 범위에서 EIASS와 연계하여 실제 환경영향평가 현업에 반영하고자 한다. 이를 통하여 단순히 연구 결과가 문헌상에 머무르지 않고 제도에 반영하고, 제도를 실제 이행하는 정보시스템에 반영하여 대국민과 관련 업무 종사자의 편리성 증대 및 환경영향평가 본연의 역할을 강화하는 것을 고려하였다.넷째, 환경영향평가 관련 매뉴얼 현행화이다. 환경영향평가제도에서 평가서 작성, 검토 및 협의 등의 매뉴얼과 지침은 단계별, 사업별 및 환경 매체별로 다양하게 존재한다. 대표적인 사례가 전략환경영향평가 업무 매뉴얼 및 환경영향평가 검토 및 작성 매뉴얼 등이다. 이러한 매뉴얼에는 환경 매체별로 다양한 공간정보가 명확히 기술되어 있지 않고 “임상과 관련된 자료” 등 간접적인 자료만 언급되어 있다. 또는 현재는 갱신이 되지 않는 ‘녹지자연도’ 등의 활용을 언급하고 있다. 따라서 본 연구를 통하여 정리된 환경영향평가 활용 공간정보 인벤토리를 반영하여 환경영향평가와 관련된 다양한 매뉴얼 중 공간정보 활용에 대한 사항을 현행화하고, 구체화하는 것이 가능할 것으로 기대한다.궁극적으로, 국가의 공인된 공간정보는 지속적으로 발굴 및 개선되고 있으며, 이는 환경분야 전반에 활용될 수 있는 가능성이 매우 높을 뿐만 아니라 이러한 사항을 정리하여 환경영향평가제도에 반영하는 것도 검토해 볼 수 있을 것이다.

Spark 기반 공간 분석에서 공간 분할의 성능 비교

양평우(Yang, Pyoung Woo),유기현(Yoo, Ki Hyun),남광우(Nam, Kwang Woo) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.1

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. In this paper, we implement a spatial big data analysis prototype based on Spark which is an in-memory system and compares the performance by the spatial split algorithm on this basis. In cluster computing environments, big data is divided into blocks of a certain size order to balance the computing load of big data. Existing research showed that in the case of the Hadoop based spatial big data system, the split method by spatial is more effective than the general sequential split method. Hadoop based spatial data system stores raw data as it is in spatial-divided blocks. However, in the proposed Spark-based spatial analysis system, there is a difference that spatial data is converted into a memory data structure and stored in a spatial block for search efficiency. Therefore, in this paper, we propose an in-memory spatial big data prototype and a spatial split block storage method. Also, we compare the performance of existing spatial split algorithms in the proposed prototype. We presented an appropriate spatial split strategy with the Spark based big data system. In the experiment, we compared the query execution time of the spatial split algorithm, and confirmed that the BSP algorithm shows the best performance.