GeoAI Labeling Tool 소개

GIS 기반의 AI 기술 중, 항공영상이나 위성영상 지도로부터 특정 대상을 추출해 내는 기능이 있습니다. 특정 대상이라함은 영상 지도에서 ‘건물’이나 ‘차량’, ‘비닐하우스’ 등과 같은 것을 말합니다. AI에서는 이처럼 특정 대상을 분류하고 검출하는 모델을 딥러닝(Deep Learning)을 통해 신경망 차원에서 학습 및 개발할 수 있는데요. 이처럼 이미지를 통해 특정 대상을 검출하는 방식으로는 Detection과 Segmentation 방식이 있습니다. 이 두가지에 대한 보다 자세한 내용은 아래의 글을 참고 하시기 바랍니다.

사람에 대한 Detection, Segmentation @A.I-TestBed

위의 글은 Detection과 Segmentation에 대한 개념적 소개와 그 차이점, 그리고 실제로 웹에서 이미지를 입력하면 해당 이미지에서 ‘사람’을 추출해 내는 실제 개발된 시스템에 대한 소개입니다.

이미지에 대한 Detection과 Segmentation에 대한 신경망 모델은 매우 다양합니다. 모델에 따라 분류 정확도 및 정밀도에 대한 지표에 차이가 있습니다. 이런 점에서 신경망 모델의 선택도 중요하지만, 이보다 훨씬 더 중요한 것은 신경망 학습에 사용되는 데이터, 즉 학습 데이터가 얼마나 정확하고 얼마나 더 많은가가 더욱 중요합니다.

이 글에서 소개하는 GeoAI 레이블링 툴은 항공영상이나 위성영상에 대해 Detection과 Segmentation을 위한 데이터를 빠르게 구축할 수 있는 툴로써 다음과 같은 장점을 갖습니다.

아래의 동영상은 GeoAI Labeling Tool에서 Detection 데이터를 구축하는 내용을 담고 있습니다.

추가로 아래의 동영상은 GeoAI Labeling Tool에서 Segmentation 데이터를 구축하는 내용을 담고 있습니다.

주소 좌표 변환 툴, Geocoder-Xr 2019 v3.51

개 요

Geocoder-Xr은 주소를 좌표로 변환하거나, 반대로 좌표를 주소로 변환하여 SHP 파일로 변환해 주는 지오코딩 툴입니다. 전국의 지적도와 도로명주소 DB를 활용하여 지번주소와 도로명 주소를 SHP 파일로 변환할 수 있습니다. 또한 GPS 좌표로 취득한 경위도 좌표를 지번주소와 도로명 주소로 변환할 수 있습니다. 이 프로그램은 특별한 공지가 없은 한 사용에 있어서 변환 건수 등과 같은 어떠한 제한이 없습니다. 단, 보다 많은 사용자를 위해 변환 서비스 속도에 약간의 제약은 있을 수 있습니다.

Release Note

  • [2019/10/23] 법정동 뿐만 아니라 행정동(2019년 10월 DB)에 대한 지오코딩이 가능하도록 개선되었습니다.
  • [2019/10/16] 도로명주소 및 지번주소가 2019년 9월 DB로 업데이트되었습니다.
  • [2019/07/17] 도로명주소가 2019년 5월 DB로 업데이트되었으며, 좌표 변환시 타원체가 동일한 경우에는 변환 파라메터를 적용하지 않도록 하여 정확한 좌표로 변환됩니다.
  • [2018/12/13] 주소를 좌표로 변환하는 기능 뿐만 아니라 좌표를 주소로 변환할 수 있는 기능, 주소를 좌표로 변환 시 좌표체계 설정 기능 추가 및 한글깨짐 문제 등이 해결 되었습니다.
  • [2018/11/01] 지번주소 및 도로명주소 DB가 2018년 10월 데이터로 업데이트 되었습니다.
  • [2017/06/08] 주요지명(POI) 및 필지가 ‘산’인 주소에 대한 지오코딩이 가능하며 지오코딩 성공율이 더욱 향상되었습니다.
  • [2017/05/11] 3.0으로 버전업 되었으며 도로명 주소와 지적도가 각각 2017년 3월, 2017년 5월 구축 DB로 업데이트 되었습니다.
  • [2016/05/03] 도로명 주소 데이터가 최신 DB(2016년 2월 버전)으로 업데이트 되으며, 지적도 DB를 활용하여 지번주소도 변환이 가능합니다.
  • [2015/06/06] 도로명 주소 데이터가 최신 DB(2015년 6월 버전)으로 업데이트 되었습니다.
  • [2014/09/28] 도로명 주소 데이터가 최신 DB(2014년 9월 버전)으로 업데이트 되었으며 매칭율이 더 향상 되었습니다.

지원되는 EPSG

주소를 좌표로 변환할 때 적용되는 좌표계는 EPSG 방식으로 지정할 수 있으며 현재 지원되는 EPSG는 다음과 같습니다.

  • EPSG:4326 – WGS84 타원체의 경위도 좌표계
  • EPSG:3857 – Google, VWorld의 좌표계
  • EPSG:5174 – 경도 10.405초 보정된 Bessel 타원체의 TM 중부원점
  • EPSG:5179 – GRS80 타원체의 UTM-K 좌표계

사용 설명

주소를 좌표로 변환하기

변환할 주소는 아래의 그림처럼 메모장 또는 엑셀을 통해 CSV 포맷으로 저장하여 사용할 수 있습니다. CSV는 각 데이터를 컴마(,)로 구분하는 데이터 형식입니다.

CSV 형식의 입력 데이터의 첫줄은 반드시 필드명으로 구성되어야 합니다. 위의 데이터를 최종적으로 CSV 파일로 저장하고 메모장에서 살펴보면 다음과 같습니다.

이 입력 데이터를 GeoCoder-Xr 프로그램에서 “입력파일” 버튼을 통해 읽은 후 주소 필드를 지정하고 결과 포맷으로 저장할 SHP 파일을 지정하면 아래의 화면처럼 구성됩니다.

이제 좌표로 변환하기 위한 시작 버튼을 누르면 좌표로 변환됩니다. 성공적으로 변환되면 아래의 화면처럼 변환된 지점이 지도에 표시됩니다.

좌표를 주소로 변환하기

반대로, 좌표를 주소로 변환할 수 있으며 아래와 같은 화면처럼 입력값들을 지정하면 됩니다.

Download

이 프로그램은 DuraMap-Xr 컴포넌트를 필요로 합니다. 만약 이전에 DuraMap-Xr을 설치하지 않았다면 DuraMap-Xr의 설치를 위해 아래의 프로그램을 다운로드 받아 실행하시기 바랍니다.



Geocoder-Xr은 아래의 프로그램을 다운로드 받아 원하는 폴더에 압축을 풀어 별도의 설치 없이 바로 실행하시면 됩니다. Geocoder-Xr은 인터넷을 통해 지오코딩 기능을 수행하므로, 사용자의 IP와 함께 주소 데이터가 수집됩니다. 수집된 주소 데이터는 더 나은 지오코딩 서비스 개선을 위해 활용됩니다. 이러한 사용자의 IP와 주소 데이터의 수집에 대해 동의할 경우에만 Geocoder-Xr을 이용하기 바랍니다.



사용에 있어 문의점이나 개선점에 대한 피드백은 댓글로 남겨 주시기 바랍니다.