ㅁ 데이터 소스 확장

ㅇ 정의:
기존 데이터 외에 새로운 데이터 소스를 추가하여 분석의 폭과 정확성을 높이는 과정.

ㅇ 특징:
– 다양한 출처의 데이터를 결합하여 분석의 다각화를 가능하게 함
– 데이터 품질과 형식이 제각각이라 전처리 부담이 증가함
– 외부 API, 센서, 위성, 공공데이터 등 다양한 형태 존재

ㅇ 적합한 경우:
– 기존 데이터만으로는 분석 정확도가 부족할 때
– 새로운 인사이트 발굴을 위해 외부 데이터를 결합할 때

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 소스 확장이 항상 성능 향상을 보장하지 않음
– 데이터 라이선스 및 보안 이슈 간과 가능성 높음

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “데이터 소스 확장은 분석 다양성과 정확도를 높일 수 있다.”
X: “데이터 소스 확장은 항상 데이터 품질을 향상시킨다.”

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1. 위성 데이터

ㅇ 정의:
인공위성에서 촬영·수집한 영상, 센서 데이터 등을 분석 목적에 활용하는 데이터.

ㅇ 특징:
– 광범위한 지역을 동일 시점에 관측 가능
– 날씨, 환경, 지리, 농업, 재난 모니터링 등에 활용
– 데이터 용량이 크고 전처리 과정이 복잡함
– 해상도, 대역폭, 촬영 주기에 따라 데이터 품질 차이 존재

ㅇ 적합한 경우:
– 지리적 패턴 분석, 환경 변화 추적, 농작물 상태 모니터링
– 재난 발생 시 피해 범위 신속 파악

ㅇ 시험 함정:
– 모든 위성 데이터가 실시간 제공되는 것은 아님
– 고해상도 데이터는 무료가 아닌 경우가 많음

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “위성 데이터는 넓은 지역을 한 번에 관측할 수 있다.”
X: “모든 위성 데이터는 무료이며 실시간으로 제공된다.”

ㅁ 추가 학습 내용

위성 데이터 활용 시에는 좌표계 변환에 대한 이해가 필요하다. 예를 들어 WGS84와 UTM 간 변환처럼 서로 다른 좌표계로의 변환 방법을 숙지해야 한다. 또한 구름이나 대기 조건에 따라 위성 데이터의 품질이 저하될 수 있으므로 이러한 환경적 요인이 데이터 해석에 미치는 영향을 고려해야 한다.
광학 센서와 SAR(합성개구레이더) 데이터는 특성이 다르다. 광학 센서는 가시광선 및 적외선 영역을 이용하며 대기와 날씨의 영향을 많이 받지만, SAR은 마이크로파를 사용하여 날씨와 낮·밤에 관계없이 관측이 가능하다.
위성 영상의 해상도에는 공간 해상도, 분광 해상도, 방사 해상도가 있다. 공간 해상도는 한 픽셀이 나타내는 실제 지상의 크기를 의미하고, 분광 해상도는 센서가 구분할 수 있는 파장대의 세분화 정도를 나타내며, 방사 해상도는 센서가 밝기 값을 표현할 수 있는 정밀도를 의미한다.
Google Earth Engine은 대용량 위성 데이터를 클라우드 환경에서 분석할 수 있는 플랫폼으로, 다양한 위성 자료와 분석 도구를 브라우저 기반으로 제공하여 복잡한 데이터 처리와 분석을 효율적으로 수행할 수 있게 해준다.