공간정보 표준 및 오픈소스 소개

 이 글은 공간정보 표준 및 오픈소스 소개에 관한 내용이다. 

• Geospatial openness: from software to standards & data

이 글은 개방성의 개념을 소개하고, 지리 공간적 맥락에서 소프트웨어, 데이터 및 표준의 세 가지 주요 구성 요소를 설명한다. 이 글은 10 권의 논문이 실린 특별 호“Open Source Geospatial Software”의 사설이다. 

소개

지리 공간 도메인의 오픈 소스 소프트웨어는 오랜 전통을 가지고 있다. 1980년대 (거의 GIS의 선사 시대) GRASS GIS의 첫 번째 버전 ( https://grass.osgeo.org)은 미 육군 건설 공학 연구소에서 발표되었다. 1990 년대에는 웹의 역사 매핑은 원래 미네소타 대학에서 개발한 MapServer (https://mapserver.org )로 시작되었다. 두 프로젝트는 중요한 역할했다. 2006년 오픈 소스 지리 공간 재단(OSGeo, https://www.osgeo.org)이 설립되었다. 오픈 소스 소프트웨어만으로는 공간 개방성 성공하지 못했을 것이다. 

개방형 지형 공간 컨소시엄 (OGC,https://www.opengeospatial.org )는 지리 공간 상호 운용성을 보장하기 위해 매년 500개가 넘는 회원 조직과 수십 개의 새로운 표준으로 표준화 활동을 주도한다. 

오픈 소스 지리 공간 소프트웨어

지형 공간 데이터 세트는 기존 검색 엔진으로는 쉽게 찾을 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 표준 기반 지리 공간 레지스트리 및 검색 플랫폼으로 OGC WMS(Web Map Services)를 관리한다. 플랫폼은 웹용 OGC 카탈로그 서비스(CSW), 데이터베이스, 검색 엔진(REST API)및 맵 캐싱 엔진과 같은 다양한 구성 요소로 구성된다. 

HHypermap으로 알려진 하이퍼 맵 레지스트리의 인스턴스는 하버드 대학교의 지리 분석 센터에서 유지 관리하며 WorldMap 응용 프로그램과 함께 사용된다. HHypermap은 15,000 개의 서비스에서 약 120,000 개의 레이어를 수집했고, 이런 서비스와 레이어가 사용 가능한지 정기적으로 확인한다. 

지리 공간 프로세스의 원격 실행을 허용하는 OGC 웹 처리 서비스 (WPS) 표준의 오픈 소스 구현인 PyWPS는 유용한 도구이다. 2006년부터 개발된 PyWPS는 연구 프로젝트에서 광범위하게 사용되어 웹에서 지리 공간 프로세스를 통합, 게시 및 실행된다. Python 3으로 작성되었으며 MIT 라이센스에 따라 2018년부터 인큐베이션 프로세스를 완료 한 후 공식 OSGeo 프로젝트가되었다. 

센서 및 위성 기술의 개선으로 현재 고해상도 데이터 세트를 실시간으로 수집 할 수 있다. 데이터의 크기와 양이 증가함에 따라 실시간 처리의 필요성이 중요해졌다.  

개방형 지리 공간 표준

오픈 소스 지리 공간 소프트웨어와 지리 공간 데이터 및 서비스, 특히 OGC의 서비스의 상호 운용성에 대한 공개 표준 간의 강한 연계성이 있다. 둘 다 시맨틱 3D 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 개방형 데이터 모델인 OGC CityGML은 중요한 위치에 있다.

CityGML의 일반적인 특성으로 인해 특정 응용 프로그램을 지원하도록 확장할 수 있다. CityGML은 에너지 연구, 노이즈 시뮬레이션, 모델링 유틸리티와 같은 특정 사용 사례에 필요한 추가 정보를 개바랗는 기본 제공 메커니즘인 ADE(Application Domain Extension)를 제공한다. 

지리 공간 데이터 및 OpenStreetMap

지리 공간 데이터가 없으면 지리 공간 소프트웨어가 존재하지 않는다. 개방형 데이터 개념과 가장 밀접한 관련이있는 데이터 소스는 OpenStreetMap이다. 2004년 시작된 OSM은 전 세계적으로 확장 가능한 개방형 액세스 크라우드 소싱 지리 공간 데이터베이스이다. 

OSM 히스토리 데이터 시공간 분석을 위한 프레임워크인 OSHDB(OpenStreetMap History Database)를 제시한다. OSHDB를 사용하면 유연한 분석 뿐만 아니라 빠른 데이터 액세스가 가능하다. 이 소프트웨어는 광범위한 애플리케이션에 사용할 수 있는 유연한 API(Application Programming Interface)를 제공한다. OSM 히스토리 데이터를 추출, 필터링, 집계 및 처리하고 특정 시점 데이터 상태를 출력 할 수 있다. LULC(Land Use / Land Cover) 맵을 생성하는 알고리즘이 OSM 데이터에서 구현되고 테스트되었다. 결과를 완벽하게 재현 할 수 있도록 Jupyter 노트북도 제공된다.

결론

사물 인터넷(IoT) 및 API와 같은 새로운 기술은 데이터의 특성에서 데이터가 실제로 다시 사용될 수있는 방식(상호 운용성)으로 초점을 이동하고 있다. 최근 많은 과학 저널이 간행물에 대한 특정 요구 사항, 데이터, 소프트웨어 및 코드에 대한 특정 요구 사항을 포함하기 시작했다. 

레퍼런스

Labetski A, Kumar K, Ledoux H, Stoter J. A metadata ADE for CityGML. Open Geospatial Data Softw Stand. 2018;3(16):1–16.

OpenStreetMap Wiki - Main Page. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Main_Page. Accessed 9 Dec 2019.

OpenStreetMap Wiki - Verifiability. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Verifiability. Accessed 9 Dec 2019.

Mooney P, Minghini M. A review of OpenStreetMap data. In: Foody G, See L, Fritz S, Mooney P, Olteanu-Raimond A-M, Fonte CC, Antoniou V, editors. Mapping and the citizen sensor. London: Ubiquity Press; 2017. p. 37–59.

Minghini M, Frassinelli F. OpenStreetMap history for intrinsic quality assessment: Is OSM up-to-date? Open Geospatial Data Softw Stand. 2019;4(9):1–17.

Raifer M, Troilo R, Kowatsch F, Auer M, Loos L, Marx S, Przybill K, Fendrich S, Mocnik F-B, Zipf A. A framework for spatio-temporal analysis of OpenStreetMap history data. Open Geospatial Data Softw Stand. 2019;4(3):1–12.

Is OSM up-to-date? web frontend. https://is-osm-uptodate.frafra.eu. .

OSHDB source code. https://github.com/giscience/oshdb. .

Mocnik F-B, Mobasheri A, Zipf A. Open source data mining infrastructure for exploring and analysing OpenStreetMap. Open Geospatial Data Softw Stand. 2018;3(7):1–15.

Patriarca J, Fonte CC, Estima J, de Almeida J-P, Cardoso A. Automatic conversion of OSM data into LULC maps: comparing FOSS4G based approaches towards an enhanced performance. Open Geospatial Data Softw Stand. 2019;4(11):1–19.

OSM2LULC source code. https://github.com/jasp382/gasp/tree/master/gasp/osm2lulc. Accessed 10 Dec 2019.

Kanal K, Budhathoki NR, Erbstein N. Filling OpenStreetMap data gaps in rural Nepal: a digital youth internship and leadership Programme. Open Geospatial Data Softw Stand. 2019;4(12):1–10.

Anselin L. What is special about spatial data? Alternative perspectives on spatial data analysis. 1989. https://escholarship.org/uc/item/3ph5k0d4. Accessed 9 Dec 2019.

Open Geospatial Consortium. OGC APIs and the evolution of OGC standards. 2019. https://www.opengeospatial.org/blog/2996. Accessed 9 Dec 2019.

Wilkinson MD, Dumontier M, Aalbersberg IJ, Appleton G, Axton M, Baak A, et al. The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Sci Data. 2016;3(160018):1–8.

Acknowledgements

The authors would like to thank the Editors-in-Chief of the journal “Open Geospatial Data, Software and Standards” for supporting and promoting the publication of this Special Issue.

Author information

Affiliations European Commission, Joint Research Centre (JRC), 21027, Ispra, Italy

Marco Minghini Institute of Geography, Heidelberg University, Im Neuenheimer Feld 348, 69120, Heidelberg, Germany

Amin Mobasheri Department of Geography, Geoinformatics and Meteorology, University of Pretoria, Pretoria, 0028, South Africa

Victoria Rautenbach Department of Civil and Environmental Engineering, Politecnico di Milano, 20133, Milan, Italy

Maria Antonia Brovelli

Contributions

MM wrote Section 1; MM, VR and MB wrote Section 2; MM and AM wrote Section 3; MM, AM, VR and MB wrote Section 4; MM wrote Section 5. All authors read and approved the final manuscript.

Corresponding author

Correspondence to Marco Minghini.