지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)과 지도 시각화 : 공간 데이터 분석의 핵심 도구 - GIS, 주제도, 과학적 시각화, 탐색적 데이터 분석, 지도 기능의 변화

 

 

 

# 배경_GIS의 급격한 확산과 활용 증가

21세기 초반부터 GIS(지리정보시스템)는 과학 분야뿐만 아니라 기업, 정부 기관, 그리고 사회 전반에서 그 활용이 급격히 증가하고 있다.

 

과거에는 GIS가 주로 전문 연구자들에 의해 사용되었지만, 이제는 일반인들도 일상에서 자연스럽게 활용하는 기술이 되었다.

 

GIS의 일상 속 활용 예시

• 네이버 지도, 구글 지도에서 목적지까지 길 찾기 기능 사용
• 음식 배달 앱에서 가장 가까운 음식점 찾기

하지만 GIS는 단순한 지도 서비스 제공을 넘어, 공간 데이터를 조합하고 변환하여 다양한 분석을 수행할 수 있는 강력한 도구이다.

 

따라서, 이번 포스팅에서는 GIS 기술의 확산과 함께 중요성이 더욱 커지고 있는 공간 데이터 처리 및 분석 기능 중, 특히 지도와 시각화에 초점을 맞춰 자세히 살펴보겠다.

 

---

 

# GIS(Geographic Information System)란

이미지 출처: https://gisgeography.com/what-is-gis/

 

GIS(지리정보시스템, Geographic Information System)은 지리 정보를 컴퓨터로 분석하고 활용하여, 지도 위에 데이터를 시각화하고 공간적 패턴을 분석하는 기술이다.

 

📌 지도와 데이터 분석의 관계

• 일반적인 지도 → 위치 확인 및 길 찾기 용도로 사용 (예: 네이버 지도, 구글 지도 등)
• GIS 기반 지도 → 인구 밀도, 기온 변화, 범죄율, 전염병 확산 등 다양한 데이터를 지도 위에 시각화하여 분석 가능

즉, GIS를 활용하면 단순히 "어디에 무엇이 있는지"를 아는 것이 아니라, "왜 이런 현상이 발생하는지"까지 분석할 수 있다.

 

 

---

 

# 주제도(Thematic Map)란

이미지 출처: http://nationalatlas.ngii.go.kr/pages/page_1324.php

 

일반 지도와 달리, 특정한 주제를 강조하여 표현하는 지도를  '주제도(Thematic MAp)' 라고 한다.

 

📌  주제도의 예시

• 날씨 지도 → 지역별 기온과 강수량을 색으로 표현
• 범죄율 지도 → 범죄가 많아 발생한 지역을 색의 진하기로 표시
• 코로나19 확산 지도 → 확진자가 많이 발생한 지역을 강조하여 표현

이처럼 주제도는 특정 데이터를 지도 위에 효과적으로 표현하여 직관적인 이해를 돕는 역할을 한다.

 

 

---

 

# 역사적 사례: 존 스노우(John Snow)의 콜레라 지도

GIS와 공간 분석의 중요성을 보여주는 대표적인 사례가 1854년 영국 런던에서 발생한 콜레라 전염병이다.

이미지 출처: https://download.qgis.org/qgisdata/2.8/ko/docs/training_manual/processing/john_snow.html

 

📌 존 스노우의 연구 방법

1. 런던에서 콜레라 환자가 급증하자, 환자들이 거주하는 위치를 지도 위에 점(Point)으로 표시함
2. 분석 결과, 특정 지역(브로드 스트리트)에서 콜레라 환자가 집중적으로 발생하는 것을 발견함
3. 추가 조사 결과, 해당 지역의 공용 식수 펌프가 오염되어 있었음을 밝혀냄
   • 당시에는 콜레라가 공기를 통해 전염된다고 믿었으나, 존 스노우의 분석 덕분에 물이 주요 감염 원인임이 밝혀짐
4. 당국이 오염된 펌프를 폐쇄하자 콜레라 확산이 멈춤

 

📌 이 연구가 중요한 이유

• 당시에는 콜레라의 정확한 원인이 밝혀지지 않았지만, 데이터를 지도 위에 시각화하면서 전염 원인을 파악할 수 있었다.
• 단순한 통계 분석을 넘어 공간 분석을 활용한 과학적 시각화(Scientific Visualization)의 선구적인 사례로, 전염병 확산 연구에 적용된 대표적인 사례이다.

 

결과적으로 지도는 단순한 위치 정보 제공을 넘어, 과학적 연구와 분석에서 중요한 역할을 한다.

또한, GIS는 위치를 확인하는 것을 넘어, 데이터를 분석하고 패턴을 발견하며 문제를 해결하는 강력한 도구이다.

 

---

 

# 과학적 시각화(Scientific Visualization)란

과학적 시각화는 데이터나 정보를 다양한 시각적 도구를 활용하여 탐구하고, 이를 통해 현상에 대한 이해와 통찰력을 얻는 과정이다.

쉽게 말해, 숫자로 표현된 데이터를 그래프나 지도 같은 시각적 도구를 이용하여 보다 직관적으로 표현하는 방법을 의미한다.

 

예를 들어

• 기온 변화를 숫자로만 기록하는 것보다, 색상이 변하는 기후 변화 지도를 활용하면 훨씬 직관적으로 이해할 수 있다.
• 범죄율 데이터를 표로 정리하는 것보다, 지역별 색상으로 표현된 범죄율 지도를 보면 한눈에 파악하기 쉽다.

이미지 출처: 서울연구데이터서비스, InSung-Na

 

---

 

# 과학적 시각화의 중요성

과학적 시각화가 중요한 이유는 다음과 같다.

 

1. 데이터의 폭발적 증가

• 현재 센서 기술과 자동화된 데이터 수집 기술이 발전하면서, 데이터 생성 속도가 빠르게 증가하고 있다.
• 예를 들어, 하루에 3백만 GB(기가바이트) 이상의 데이터가 생성된다고 한다.
• 이렇게 방대한 데이터를 숫자로만 분석하는 것은 어렵기 때문에, 지도나 그래프를 활용한 시각적 표현이 필수적이다.

2. 자연 현상은 복잡하여 숫자로만 이해하기 어렵다.

• 기후 변화, 지진, 질병 확산 등 복잡한 자연 현상은 단순한 수학 공식만으로 설명하기 어렵다.
• 예를 들어, "이 지역의 온도가 5년 동안 1.2도 상승했다." 라는 정보만으로는 변화의 크기를 체감하기 어렵다.
• 하지만 온도 변화 패턴을 지도에서 색상 변화로 표현하면, 한눈에 쉽게 이해할 수 있다.
• 이러한 이유로 많은 연구에서 숫자 분석뿐만 아니라, 지도와 그래프를 활용한 시각적 표현이 중요해지고 있다.

3. 시뮬레이션(모의실험)과 결합하면 더 효과적이다.

• 과학자들은 기후 변화, 대기 순환 등 다양한 현상을 연구할 때 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한다.
• 하지만 시뮬레이션 결과를 단순한 수치로만 분석하면 이해하기 어렵기 때문에, 지도나 애니메이션을 이용한 시각화 과정이 필수적이다.
• 이를 통해 보다 직관적이고 정확한 분석이 가능해진다.

 

---

 

# 탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis )

탐색적 데이터 분석(EDA)는 데이터의 구조를 깊이 이해하고 패턴을 탐색하기 위해 다양한 시각적 기법을 활용하는 데이터 분석 방법이다.

즉, 시각화는 단순히 데이터를 보기 쉽게 만드는 역할을 넘어, 데이터의 숨겨진 패턴을 탐색하고 분석하는 과정으로 발전한 개념이 EDA라고 볼 수 있다.

 

 

📌 탐색적 데이터 분석(EDA)의 특징

• 숫자만 분석하는 것이 아니라, 데이터를 그래프, 차트, 지도 등 다양한 방식으로 표현하여 패턴을 찾음
• 이상값(다른 값들과 현저히 차이가 나는 값)을 탐색하여 데이터의 신뢰성을 평가
• 데이터의 전반적인 경향을 분석하여 연구 방향을 설정

 

📌 예시

• "1년 동안 평균 기온이 증가했다."라는 결과만 확인하는 것이 아니라,
  → 그래프를 활용하여 어느 계절에 특히 많이 상승했는지 분석

EDA 예시

 

---

 

# 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA, Exploratory Spatial Data Analysis)

탐색적 데이터 분석(EDA)이 데이터 분석의 기본적인 개념이라면, 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)은 여기에 "공간" 개념을 추가한 분석 방법이다.

 

 

📌 EDA vs. ESDA의 차이

• EDA는 숫자 데이터(예: 기온, 판매량, 점수 등)를 다룬다.
• ESDA는 공간 데이터(예: 위치 정보, 지도 데이터, 지역별 차이)를 분석하는 데 초점을 맞춘다.

 

📌 예시

• "1년 동안 평균 기온이 증가했다."라는 결과만 확인하는 것이 아니라,
  → 지도 데이터를 활용하여 어느 지역과 계절에서 특히 많이 상승했는지 분석

ESDA 예시

 

📌 결론

• 결과적으로, 시각화는 데이터를 보기 쉽게 만드는 과정이며,
  탐색적 데이터 분석(EDA, ESDA)은 이를 활용하여 숨겨진 패턴을 발견하는 과정이다.

 

• 즉, EDA는 숫자로 표현된 데이터를 시각적으로 탐색하는 과정이며,
  ESDA는 공간적 맥락을 고려하여 데이터의 공간적 패턴을 탐색하는 과정이라고 할 수 있다.

 

---

 

# 지도는 연구 과정에서도 중요한 역할을 한다.

앞서 GIS(지리정보시스템)는 데이터의 공간적 패턴을 발견하고, 문제 해결에 활용되는 강력한 도구라고 언급하였다.
특히, 과학적 연구와 분석에서 지도는 단순한 결과 정리 도구를 넘어, 연구 과정 전반에서 중요한 역할을 수행하고 있다.

 

# 전통적인 연구 방식 (과거 연구 방식)

과거에는 연구자들이 데이터를 수집하고, 통계 분석을 수행한 후, 연구 결과를 지도에 정리하는 방식으로 연구를 진행하였다.

즉, 지도는 단순한 '결과 정리 도구' 로 활용되었다.

 

📌  예시

1. "이 지역에서 10년 동안 발생한 지진 데이터를 분석한 결과, 특정 지역에서 지진이 많이 발생했다."
2. 연구가 끝난 후, 지진 발생 지역을 지도에 표시하는 방식으로 활용되었다.

이미지 출처: Freepik, http://nationalatlas.ngii.go.kr/pages/page_2158.php

 

즉, 지도는 최종 결과를 정리하는 역할을 할 뿐, 연구 과정에서 중요한 분석 도구로 활용되지 않는다.

---

 

# GIS를 활용한 연구 방식 (현대 연구 방식)

오늘날에는 GIS를 활용하여 연구 과정 전반에서 지도를 적극적으로 활용할 수 있다.
즉, 지도는 단순한 결과 정리가 아니라, 연구 질문을 설정하고, 데이터 분석을 수행하며, 연구 방향을 탐색하는 핵심 도구가 된다.

 

📌 GIS를 활용한 연구 방식의 특징

• 연구 질문을 설정하는 단계에서부터 지도 분석을 활용할 수 있음
• 데이터를 시각적으로 분석하면서 연구 방향을 수정할 수도 있음
• 지도 자체가 새로운 연구 질문을 도출하거나, 문제 해결 방법을 제시할 수도 있음

 

📌  예시

• "이 지역에서 10년 동안 발생한 지진 데이터를 GIS 지도에서 시각적으로 분석해보자."
• 특정 지역에서 지진이 연속적으로 발생하는 패턴을 발견하면,
  → "이 지역에서 왜 지진이 자주 발생할까?" 라는 새로운 연구 질문이 도출될 수 있음
• GIS를 활용하면 연구 과정에서 새로운 사실을 발견하고, 연구 방향을 조정할 수 있음

 

결국, 지도는 단순한 결과 정리 도구를 넘어 연구 과정에서 새로운 통찰을 제공하는 핵심 분석 도구로 활용된다.

 

---

 

# 전통적인 연구와 GIS를 활용한 연구 과정 비교

GIS가 연구 과정에서 어떻게 활용되는지 보다 쉽게 이해할 수 있도록, 전통적인 연구 방식과 GIS 기반 연구 방식의 차이를 다시 한 번 정리해보자.

연구 방식	전통적인 연구 과정	GIS를 활용한 연구 과정
지도 역할	연구 결과를 정리하는 도구	연구 과정에서 분석과 질문 탐색을 돕는 도구
연구 진행 방식	연구 질문 → 데이터 분석 → 지도 제작	연구 질문 → 지도 분석 → 가설 수정 → 추가 분석
분석 방식	지도는 최종 결과를 나타내는 수단	지도는 연구의 중요한 분석 도구

 

• GIS를 활용하면 연구 과정이 더 유연하고 동적인 방식으로 변화하며, 데이터를 직관적으로 분석할 수 있는 강력한 도구로 활용된다.
• 이제 연구 과정에서 GIS가 단순한 시각적 자료를 넘어 중요한 분석 도구로 자리 잡고 있음을 이해할 수 있을 것이다.

 

---

# 지도의 기능 변화

1. 지도는 단순한 위치 정보 제공 도구가 아니다.

• 과거에는 지도 제작이 매우 전문적인 작업이었으며, 지도는 주로 전문가들에 의해 제작되고 활용되었다.
• 그러나 오늘날 GIS(지리정보시스템) 등의 기술이 발전하면서, 일반인들도 쉽게 지도 데이터를 활용하고 분석할 수 있는 환경이 조성되었다.

📌 과거 vs. 현재 지도 활용 방식

• 과거 → 전문 지도 제작자가 만든 지도를 단순히 이용
• 현재 → 누구나 구글 지도, 네이버 지도 같은 서비스를 통해 길을 찾고, 장소를 추가하며, 지도에서 다양한 정보를 직접 확인 가능

즉, 지도 사용자가 곧 지도 제작자가 되는 시대가 되었다.

 

 

2. 지도는 연구 과정에서도 중요한 역할을 한다

이제 지도는 단순한 길 안내 도구를 넘어, 공간적 패턴을 분석하고 연구하는 데 필수적인 역할을 수행하고 있다.

 

📌 지도는 연구에서 어떻게 활용될까?

• 특정 현상이 어느 지역에서 집중적으로 발생하는지 분석하는 도구
• 기후 변화, 인구 분포, 범죄율 등 공간 데이터를 연구하는 핵심 도구

즉, 지도는 연구자들이 공간적 관계를 이해하고, 문제를 해결하는 데 중요한 도구로 활용된다.

 

 

3. 지도만으로는 완벽한 분석이 불가능하다.

하지만 지도는 공간적 패턴을 시각적으로 쉽게 보여줄 수 있지만, 그 원인을 분석하기 위해서는 추가적인 통계 분석이 필요하다.

 

📌 예를 들어

• 범죄율 지도에서 특정 지역에서 범죄가 많이 발생하는 것은 쉽게 확인할 수 있음
• 하지만 왜 그 지역에서 범죄가 많이 발생하는지는 추가적인 데이터 분석이 필요
  • 경제적 요인, 교육 수준, 경찰 배치, 인구 밀도 등의 다양한 요인을 함께 고려해야 함

즉, 지도는 연구자가 데이터를 쉽게 이해하도록 돕는 강력한 도구지만, 데이터의 의미를 정확히 분석하려면 통계적 분석과 함께 활용해야 한다.

 

---

# 정리

이번 포스팅에서는 GIS(지리정보시스템)의 확산과 지도 시각화의 중요성에 대해 살펴보았다.

 

글의 흐름이 다소 복잡할 수도 있지만, 각 개념을 명확히 이해하는 것만으로도 큰 의미가 있다.

GIS와 지도 시각화가 단순한 위치 정보 제공을 넘어 데이터 분석과 연구의 핵심 도구로 활용된다는 점을 기억하면 충분하다.

 

---

# 참고 자료

이번 포스팅에서는 아래 사이트를 참고하여 정리하였습니다.

저작권이나 기타 문제가 있을 경우 알려주시면, 즉시 검토하고 수정하겠습니다.

 

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000000977844

지리 정보 분석 원리 | 데이비드 오설리번 - 교보문고

 

https://gisgeography.com/what-is-gis/

What is GIS? Geographic Information Systems - GIS Geography

 

http://nationalatlas.ngii.go.kr/pages/page_1324.php

다양한 주제도 읽기

 

http://nationalatlas.ngii.go.kr/pages/page_2158.php

지진

 

https://download.qgis.org/qgisdata/2.8/ko/docs/training_manual/processing/john_snow.html

17.14. 첫 번째 분석 예제

 

https://data.si.re.kr/data/%EC%A7%80%EB%8F%84%EB%A1%9C-%EB%B3%B8-%EC%84%9C%EC%9A%B8-2013/68

기후 | 서울연구데이터서비스

 

 

https://kr.freepik.com/

Freepik | 훌륭한 디자인을 더 빠르게 제작하세요

 

https://blog.naver.com/davidcmham/221140801113

지진의 가능성이 높을 때 조심하기

 

https://velog.io/@insung_na/%EC%84%9C%EC%9A%B8%EC%8B%9C-%EB%B2%94%EC%A3%84-%ED%98%84%ED%99%A9-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D

서울시 범죄 현황 데이터 분석