대한민국의 행정구역을 SVG(Scalable Vector Graphics) 형식으로 내려받을 수 있습니다. 보고서 및 웹앱 개발에 유용하게 사용할 수 있는 데이터로 (주)지오서비스에서 직접 가공하여 제공됩니다. 최신 자료는 GEOSERVICE-WEB의 아카이브를 통해 다운로드 받을 수 있고 아래와 같습니다.
향후 지속적으로 보완 되며 찾는 자료가 없거나 커스터마이징이 필요할 경우 문의하시기 바랍니다. 아래는 그 샘플입니다.
대한민국 최신 행정구역(SHP) 다운로드
대한민국의 행정구역에 대한 시도, 시군구, 읍면동, 리에 대한 공간 데이터입니다. 읍면동의 동은 법정동입니다. 도로명주소 DB의 행정구역도를 기반으로 잘못된 내용을 보완하여 일반 사용자들이 쉽게 사용할 수 있도록 제공하고 있습니다. 잘못된 부분을 발견하시면 알려주시고 본 데이터를 사용하실 경우 다른 분들도 널리 사용하실 수 있도록 출처를 언급 해 주시면 감사하겠습니다.
2023년 12월 이후의 최신 행정구역(SHP) 데이터는 지오서비스웹(GEOSERVICE-WEB)의 아카이브를 통해서 다운로드 받을 수 있도록 변경되었습니다. 아래의 이미지는 지오서비스웹의 아카이브를 통한 다운로드 절차에 대한 안내입니다.
아래는 2023년 12월 이전에 대한 행정구역 데이터에 대한 내용입니다.
좌표계 prj 파일 다운로드 : GRS80 UTM-K / EPSG:5179
SHP 파일 형식이 아닌 SVG 파일 형식이 필요하신 경우 아래의 글을 참고하기 바랍니다.
영상의 해상도 개선을 위한 Super Resolution 신경망 학습 데이터
저해상도의 위성영상이나 항공영상을 고해상도로 개선시키기 위한 Super Resolution에 대한 신경망 학습 데이터입니다. 훈련 데이터와 테스트 데이터로 구분했으며, 각각 3766개와 191개로 구성되어 있습니다. 각 이미지의 크기는 768×768이며 RGB 3 채널로 구성되어 있습니다.
데이터셋의 내용과 실제 위의 데이터셋을 이용해 학습된 신경망을 통한 결과는 다음과 같습니다. 각 줄의 첫번째 열는 두번째 열의 이미지로부터 1/8 크기로 줄여 생성한 저해상도이고, 두번째 열 이미지가 실제 데이터셋입니다. 세번째 열의 이미지는 저해상도 이미지가 Super Resolution을 통해 해상도가 향상된 결과 영상입니다.
딥러닝 신경망을 활용한 Super Resolution에 대한 보다 자세한 내용은 다음 글을 참고하시기 바랍니다.
건물, 비닐하우스 Detection을 위한 GeoAI 학습 DB 다운로드
건물과 비닐하우스에 대한 검출(Detection)용 학습 DB입니다. 구축된 건물수는 약 6000개 이상, 비닐하우스는 약 2000개 이상입니다. DB 포맷은 COCO Dataset 입니다. 필요하신 분들은 자유롭게 사용하시기 바라며 사용에 대해 어떠한 제약도 없습니다. 학습 데이터수와 검증 데이터 수의 비율은 통상 9:1 또는 8:2지만 본 DB는 이 비율이 아니므로 필요할 경우 비율을 맞추시기 바랍니다.
아래의 이미지는 본 학습 DB를 이용해 학습된 신경망에 대한 검출 결과입니다.
본 학습 DB를 이용해 학습된 신경망의 결과에 대한 보다 자세한 내용은 아래의 글을 참고하시기 바랍니다.