NexGen의 GeoAI 기능, 영상판독

GeoAI는 공간정보과학(Geospatial Science; Spatial Data Science)과 인공지능(Artificial Intelligence)의 합성어이며, 공간 빅데이터(Spatial Big Data)로부터 유의미한 정보를 도출하기 위해 인공지능 기술(A.I.: Machine Learning, Deep Learning)과 고성능 컴퓨터를 활용하는 분야입니다. GeoAI에는 여러가지 기능이 있는데, NexGen에서 영상판독 GeoAI 기능을 아래의 동영상 시연으로 소개합니다.

NexGen에서 GeoAI 서비스를 실행하기 위한 개략적인 시스템 구성도는 다음과 같습니다.

NexGen은 GIS를 활용한 업무에 특화된 기능을 제공하는 솔루션으로 커스터마이징이 가능하도록 개발되었습니다. TTA 1등급 인증을 받은 GIS 미들웨어인 GeoService-Xr과 오픈소스인 클라이언트 지도 엔진인 FingerEyes-Xr을 사용하여 개발되었습니다. NexGen에 대한 더 많은 내용은 아래의 글을 참고하시기 바랍니다.

웹 GIS 솔루션, NexGen 소개

신경망 학습을 위해서는 학습 데이터가 필요한데, 학습 데이터 구축은 직접 개발한 레이블링 툴을 이용하였습니다. GIS에 특화된 학습 데이터를 빠르게 구축할 수 있으며, 신경망 학습을 위한 형식으로 Export할 수 있는 기능을 제공합니다. 보다 자세한 내용은 아래의 글을 참고하시기 바랍니다.

GeoAI Labeling Tool 소개

학습 데이터는 데모 수준으로 구축했으며, 구축 수는 건물은 약 만개, 비닐하우스는 약 오천개 정도 구축하여 학습했습니다. 매우 소량이며, 실제 업무에 사용하기 위한 영상판독을 위해서는 더욱 많은 학습 데이터를 구축해야 하며, 앞서 언급한 레이블링 툴을 이용하여 빠르고 정확한 학습 DB 구축이 가능합니다.

FingerEyes-Xr에서 SHP 파일 자원을 외부 URL로 접근해 사용하기

예를 들어, http://www.gisdeveloper.co.kr:8080/SHP/seoul.zip와 같은 URL 경로로 접근할 수 있는 SHP 파일 자원을 웹 지도 컴포넌트인 FingerEyes-Xr에서 어떻게 가져와 지도를 구성하는 레이어로 사용하기 위한 코드를 정리합니다. zip 파일에는 반드시 .shp, .dbf, .shx 파일이 있어야 합니다.

let map = ...

let layerName = "레이어의 고유한 이름";
let URL = "http://www.gisdeveloper.co.kr:8080/SHP/seoul.zip";
let layer = new Xr.layers.SHPFileLayer(layerName, URL);

layer.EPSG(map.EPSG());
layer.proj4Name("EPSG:5179");

map.layers().add(layer, function () {
    map.updateLayer(layerName);
});

위의 코드에서 7번은 배경지도에 대한 좌표계의 EPSG 코드이며, 8번은 해당 shp 파일의 좌표계에 대한 EPSG 코드입니다.

아래의 글은 FingerEyes-Xr에서 사용자의 PC에 저장된 SHP 파일 자원 웹에서 활용하는 기능에 대한 설명입니다. URL을 통한 접근은 아니지면, 그 기반은 동일합니다.

NexGen, 웹 GIS에서 로컬 데이터 파일 활용

NailNumberGraphicRow 사용 API 정리

지도 객체가 map이라고 할때, 먼저 chart라는 이름의 그래픽 요소를 추가함.

map.layers().remove("chart");
let gl = new Xr.layers.GraphicLayer("chart");
map.layers().add(gl);

그래픽 요소가 표시되는 중심 좌표를 잡기 위해 참조되는 ShapeLayer가 ‘shpLyr’이라고 할때, 필요한 변수들을 준비함.

let graphicRows = gl.rowSet();
let lyr = map.layers("shpLyr");
let rows = lyr.shapeRowSet().rows();
let ars = lyr.attributeRowSet();

통계 데이터가 저장된 객체를 준비함. 이 객체는 네트워크를 통해 받은 데이터로 구성되는 것이 일반적임.

let tables = {
    "description": "서울시 구별 코로나확진자 수 2020년 5월 18일 10시 기준",
    "강남구": 71, "강동구": 19, "강북구": 8, "강천구": 31, "관악구": 53,
    "광진구": 12, "구로구": 35, "금천구": 13, "노원구": 27, "도봉구": 14,
    "동대문구": 34, "동작구": 37, "마포구": 24, "서대문구": 22, "서초구": 40,
    "성동구": 22, "성북구": 27, "송파구": 44, "양천구": 23, "영등포구": 27,
    "용산구": 34, "은평구": 30, "종로구": 18, "중구": 8, "중랑구": 17
};

이제 구성할 데이터의 수만큼 NailNumberGraphicRow 그래픽 요소와 1:1로 필요한 NailNumberShapeData를 생서하여 그래픽 레이어에 추가함.

for (var fid in rows) {
    let aRow = ars.row(fid);
    let sRow = rows[fid];
    let pt = sRow.shapeData().representativePoint();
    let title = aRow.valueAsString(0).trim();
    let value = tables[title];
    let nnsd = new Xr.data.NailNumberShapeData({
        pos: [pt.x, pt.y],
        outbox_size: [55, 55],
        inbox_size: [42, 25],
        title: title,
        value: value,
        title_offset_y: 1,
        value_offset_y: 2
    });

    let nngr = new Xr.data.NailNumberGraphicRow(fid, nnsd);
    graphicRows.add(nngr);
}

그래픽 요소들의 구성이 완료되면 실제 화면의 표시되도록 아래의 코드를 호출함.

gl.refresh();

결과는 아래와 같음.

다소 밋밋한 표현인데, 이를 값에 따라 색상을 달리하고 색상을 단순 솔리드가 아닌 그라디언트 계열로 표현하기 위해 17번과 18번 코드 밑에 아래의 코드를 추가함.

nngr.brushSymbolForOutbox(new Xr.symbol.LinearGradientBrushSymbol());

if (value > 50) {
    nngr.brushSymbolForInbox(new Xr.symbol.LinearGradientBrushSymbol({
        stops: [
            { "offset": "0%", "step-color": "#ff0000" },
            { "offset": "100%", "step-color": "#660000" }
        ]
    }));
} else if (value < 20) {
    nngr.brushSymbolForInbox(new Xr.symbol.LinearGradientBrushSymbol({
        stops: [
            { "offset": "0%", "step-color": "#00ff00" },
            { "offset": "100%", "step-color": "#006600" }
        ]
    }));
} else {
    nngr.brushSymbolForInbox(new Xr.symbol.LinearGradientBrushSymbol({
        stops: [
            { "offset": "0%", "step-color": "#7F8C8D" },
            { "offset": "100%", "step-color": "#303030" }
        ]
    }));
}

결과는 다음과 같음.

Python에서 객체에 대한 key, value 조회

key, value 자료 구조는 매우 효율적인으로 데이터를 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 구조입니다. Python에서도 제공하는 key, value 자료구조는 Javascript와 매우 유사한데요. 예를들어 다음처럼 key와 value를 자유롭게 구성할 수 있습니다.

book = {
    'Boy': (100, 200),
    'Guy': (200, 400),
    'Girl': (300, 150),
    'Woman': (400, 800)
}

총 4개의 요소로 구성되어 있는데.. 각 요소를 순회하면서 조회하기 위한 코드는 다음과 같습니다.

for word, pages in book.items():
    print(word, pages)

위의 실행 결과는 다음과 같습니다.

Boy (100, 200)
Guy (200, 400)
Girl (300, 150)
Woman (400, 800)

앞서 book 변수에 대한 타입명은 dictionary입니다. 이 타입에서 key 요소는 중복될 수 없습니다.

특정 key 값을 갖는 요소를 제거하기 위해서는, 예를들어 key가 ‘Boy’ 인 요소를 제거하기 위한 코드는 다음과 같습니다.

del book['Boy']

또한 특정 키를 가진 요소가 존재하는지에 대한 검사는 다음과 같습니다.

print('Boy' in book)
print('Girl' in book)

앞서 key가 ‘Boy’인 요소는 제거되었으므로, 위의 코드에 대한 결과는 다음과 같습니다.

False
True

처리해야 할 공백 문자가 있다면, 꼭 고려해야 할 ‘ZERO WIDTH SPACE’

Code 값 32는 가장 흔히 볼 수 볼 수 있는 공백문자. 160도 공백문자인데, nbsp(Non-breaking Space) 문자라고 한다. 여기에 하나더 Code 값 8203이 있는데 이 값 역시 공백문자이다. 그런데 공백을 차지 하지 않는 공백문자, ‘ZERO WIDTH SPACE’라고 한단다. 보이지 않는 공백문자, 다른 말로 공백이 아닌 공백 문자이다. 참고로 유니코드 문자셋이다.

아래의 코드는 Javascript에서 Space 문자를 제거하는 코드이다.

let address = '공백 문자를 포함하는 문장';
let arrAddress = [];
for (let i = 0; i < address.length; i++) {
    let charCode = address.charCodeAt(i);
    if (charCode === 8203 /* Unicode Character 'ZERO WIDTH SPACE' */ || 
        charCode === 160 /* nbsp(non-breaking space) */ || 
        charCode === 32 /* Space */) {
        // skips all space chars
    } else {
        arrAddress.push(address[i]);
    }
}
address = arrAddress.join("");

이 글에서 언급하는 Space 문자로 3개 언급했는데.. 또 있다면 코드에 반영해야 할 것이다. 참고로 Javascript에서 문자열의 실행중 변경은 배열을 사용해야 한다. 즉, Java의 StringBuilder의 용도와 동일하다.