GIS를 활용한 위치정보기반(LBS) 웹/앱서비스 개발은 무엇인가?
위치기반서비스, LBS는 무엇인가?
LBS란 Location Based Service의 약자로 위치 정보에 기반을 둔 이동통신망으로 사람, 사물의 위치를 파악하고 제공하는 무선 서비스입니다. 즉, LBS 서비스는 사용자의 현재 위치를 파악해 각종 서비스와 연계하여 제공하는 위치기반 서비스입니다.
GIS(Geographic Information System) 기반의 위치정보기반 서비스(LBS)는
현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 서비스는 사용자의 위치 정보를 실시간으로 수집하고 분석하여, 개인화된 정보와 서비스를 제공하는 데 기여합니다. 예를 들어, LBS는 사용자에게 가장 가까운 음식점, 상점, 관광지 등을 추천함으로써 편리한 생활을 지원합니다. 또한, 물류 및 배송 서비스에서는 최적의 경로를 제시하여 시간과 비용을 절감할 수 있게 합니다.
더불어, GIS 기술은 대규모 데이터 분석을 통해 지역 사회의 다양한 문제를 해결하는 데도 활용됩니다. 예를 들어, 도시 계획, 환경 모니터링, 재난 관리 등에서 GIS 기반의 분석은 보다 효율적이고 효과적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 이유로 LBS는 개인 사용자뿐만 아니라 기업과 정부 기관에서도 필수적인 도구로 자리 잡고 있으며, 앞으로도 그 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
그렇다면 코드랩의 GIS 기반 위치정보기반(LBS) 웹&앱서비스는 어떤 과정일까?
과정소개
본 교육과정은 위치 정보 기반(LBS) 앱을 개발하기 위해서는 필요한 프로젝트를 개발하는과정으로,각 단계는 애플리케이션 개발 수명 주기의 특정 측면에 중점을 둡니다.
첫 번째 단계는 앱의 목적과 요구 사항을 정의하는 것으부터시작합니다. 이 과정에서 탐색이나 추적과 같은 해결해야 할 문제를 명확히 하고, 이해관계자와의 협력을 통해 요구 사항을 보완합니다. 그 다음으로는 앱의 전반적인 디자인을 계획하고 프로토타입을 제작하는 단계가 이어집니다. 개발자는 Figma와 같은 도구를 사용하여 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 시각화한 프로토타입을 만들어, 앱이 직관적이고 사용자 친화적이도록 합니다.
다음 단계는 지리공간 데이터의 수집 및 관리입니다. GPS와 크라우드소싱 방법을 통해 관련 데이터를 수집하고, OpenCV를 활용하여 수집된 이미지를 전처리 및 분석하여 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 지리공간 데이터베이스에 저장되며, PostGIS와 결합된 PostgreSQL 같은 데이터베이스 관리 시스템을 통해 점, 선, 다각형 등의 공간 데이터를 효과적으로 관리합니다. 위치 기반 정보 관리를 위해 지리공간 색인도 구현하여 데이터 검색을 최적화합니다.
백엔드 개발 단계에서는 다양한 데이터 소스를 데이터베이스에 통합하고, 프런트엔드와 백엔드 간의 데이터 통신을 위한 API를 개발합니다. 이 과정에서 라우팅이나 거리 계산과 같은 필수 지리공간 작업도 처리됩니다. 프런트엔드 개발 단계에서는 React.js 또는 React Native와 같은 프레임워크를 사용하여 반응형 UI를 구축하고, Leaflet이나 Google Maps API와 같은 매핑 라이브러리를 활용하여 지리공간 데이터를 통합하고 대화형 매핑 기능을 제공합니다. 이 단계에서는 위치 검색, 데이터 필터링, 실시간 업데이트 접근 등 사용자가 앱과 상호작용할 수 있는 기능을 개발합니다.
또한 실시간 데이터 통합도 중요한 요소입니다. 교통이나 날씨 정보와 같은 실시간 데이터를 제공하는 외부 API와 연결하여, 앱이 업데이트된 정보를 사용자에게 동적으로 전달할 수 있도록 합니다. 개발이 완료되면, 개별 구성 요소에 대한 단위 테스트, 전체 시스템에 대한 통합 테스트, 사용자 승인 테스트를 포함한 광범위한 테스트를 수행하여 유용성과 사용자 기대치에 부합하는지 확인합니다.
이 개발 프로세스 전반에 걸쳐 QGIS, PostGIS, Python, React.js 및 다양한 API와 같은 도구와 기술이 활용되며, GIS 전문 지식과 소프트웨어 개발 관행을 결합하여 강력한 LBS 애플리케이션을 만들어냅니다.
주요교육내용
오픈 소스 GIS 학습
● GIS 개념을 이해하고 공간 데이터 분석을 위해 QGIS를 사용.
● QGIS, PostgreSQL, PostGIS를 사용하여 공간 데이터를 관리하는 실습.
GPS 기술 및 데이터 수집
● GPS 개념과 현지화 기술을 학습.
● 위치 기반 서비스를 위한 GPS 데이터 수집 및 수정.
지리공간 데이터 시각화
● 공간정보를 시각화하는 기술.
● 실시간 공간 데이터 수집 및 데이터로부터 인사이트 도출.
OpenCV를 사용한 이미지 처리
● 이미지 처리의 기본: 가장자리 감지, 객체 추적, 특징 인식. ● Structure from Motion을 사용한 3D 모델링과 같은 고급 이미징 기술.
이미지 인식을 위한 딥러닝
● 이미지의 객체 감지 및 분류를 위해 딥러닝을 활용.
● 이미지 데이터 처리에서 기계 학습 모델의 실제 구현.
데이터베이스 설계 및 관리
● PostgreSQL 및 PostGIS를 사용하여 지리공간 데이터베이스를 설계하고 관리.
● 지리공간 색인을 포함한 대규모 이미지 및 공간 데이터에 대한 메타데이터 관리.
소셜매핑서비스 개발사업
● 소셜 매핑 서비스를 기획, 프로토타이핑, 개발.
● 수집된 이미지 데이터를 React로 통합하고 완전한 애플리케이션을 개발.
GIS 기반 보행서비스 개발사업
● GIS 기술을 활용한 보행자 내비게이션 서비스 개발.
● pgRouting, 실시간 API 통합 및 사용자 친화적인 인터페이스 구축을 통한 경로 계획.
프로젝트 발표 및 취업 준비
● 프로젝트 프리젠테이션 및 동료 및 업계 멘토로부터 피드백 받기.
● 이력서 작성, 모의 면접, 진로 지도 등 취업 워크숍이 진행됨.
실증사례
실무형 심화프로젝트는 선택이 아닌 필수인 이유
Project 1. 이미지 정보 수집을 통한 맵핑 서비스 구축
프로젝트 기획 및 프로토타입 제작
● 프로젝트 기획 및 프로토타입 제작 단계에서는 UI/UX 디자인 및 와이어 프레임 설계를 통한 프로토타이핑을 위해 Figma UI/UX 소프트웨어를 사용
이미지데이터 수집 및 레이블링 시스템 구축
● 이미지 데이터 수집 및 라벨링 시스템 구축에는 스크립팅 및 자동화를 위한 Python, 이미지 처리를 위해 OpenCV를, 데이터베이스 관리를 위해 PostgreSQL을 사용
딥러닝을 통한 이미지 객체 식별 분류
● 이미지 객체 식별 및 분류에는 OpenCV를 활용하는 작업이 포함됨.\
● Python 딥러닝 머신러닝 플러그인을 사용
이미지 데이터베이스 메타데이터스 관리
● 이미지 데이터베이스의 메타데이터 관리에는 데이터베이스 관리를 위해 PostgreSQL을 사용하고 지리공간 데이터 기능을 위해 PostGIS를 사용.
● Python은 메타데이터 업데이트를 스크립팅하고 자동화하는 데 사용
소셜맵핑 서비스 구축 및 통합구현
● React Native와 React.js는 모바일 및 웹 애플리케이션용 사용자 인터페이스를 구축하는 데 사용.
● PostgreSQL과 PostGIS는 지리공간 데이터를 포함한 데이터베이스를 관리.
Project 2. GIS기반 보행서비스 개발
프로젝트 기획 및 프로토 타입 제작
● 프로젝트 기획 및 프로토타입 제작 단계에서는 UI/UX 디자인 및 와이어 프레임 설계를 통한 프로토타이핑을 위해 Figma UI/UX 소프트웨어를 사용
GIS 데이터 수집 시스템 구현
● GIS 데이터 수집 시스템의 구현을 위한 지리공간 데이터를 관리하고 분석하기 위해 QGIS를 사용.
● PostgreSQL의 확장 기능인 PostGIS는 데이터베이스에 지리공간 기능을 사용함.
● Python 스크립트는 데이터 수집 및 처리 작업을 자동화함.
GIS 데이터베이스 설계 및 관리
● GIS 데이터베이스 설계 및 관리 단계에서는 PostgreSQL을 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 사용함.
● PostGIS는 PostgreSQL을 확장하여 공간 데이터 기능을 제공하도록 사용함
경로 계획 및 최적화
● 경로 계획 및 최적화에는 Python을 사용하여 최적의 보행자 경로를 계산하는 알고리즘 활용.
● PostGIS 지리공간 라우팅 기능을 통해 기계 학습 모델은 교통, 날씨, 사용자 선호도 등 다양한 요소를 기반으로 경로 계획을 최적화하는 데 사용.
실시간 API 정보수집
● 실시간 API 정보 수집에는 API를 사용하여 교통 업데이트, 기상 상황, 이벤트 정보 등의 실시간 데이터를 수집하는 사용.
보행서비스 사용자 인터페이스 구현
● 보행 서비스 사용자 인터페이스는 모바일 애플리케이션의 경우 React Native, 웹 애플리케이션의 경우 React.js를 사용.
보행서비스 구축 및 통합 구현
● React Native와 React.js는 모바일 및 웹 애플리케이션 용 사용자 인터페이스를 구축하는 데 사용
● PostgreSQL과 PostGIS는 지리공간 데이터를 포함한 데이터베이스를 관리하는데 사용.
훈련과정 정보
📑 훈련과정 명 : GIS를 활용한 위치정보기반(LBS) 웹&앱개발
⌚ 총 훈련시간 : 340시간 (프로젝트 260시간)
👫 참여인원 : 30명
🏫 훈련장소 : 서울 금천구 가산디지털2로 144 현대테라타워 가산DK 20층
K-Digital Training 단기 심화과정이란?
기존 K-디지털 트레이닝을 수료한 인원 또는 같은 수준의 역량을 갖춘 인원만 훈련에 참여하는 훈련과정입니다. 훈련생은 취업을 위한 포트폴리오 구성 및 직무역량 향상을 할 수 있고, 기업은 현장의 실무 프로젝트 수행 경험이 있는 인재를 채용할 수 있습니다.
💡 혼합형 교육
오프라인과 온라인을 병행해요.
📚 관련 개발 지식이 있어야 참여가능
K-디지털 트레이닝 교육을 참여하였거나 이에 동등한 교육을 받은 분들만 참여가 가능해요.
💳 국민내일배움카드
내일배움카드을 소지하신 분만 참여가 가능해요.
💰 수강료 전액지원
국가지원으로 전액 지원받고 참여할 수 있어요.
🔧 교육장비 지원
따로 준비하실 필요 없이 바로 참여 가능해요.
💼 취업지원
자체 취업지원팀이 여러분의 취업을 적극 지원합니다.