웹기반 지리적 시각화와 통계분석을 위한 FOSS 커플링
FOSS(free and open source software)는 라이선스의 제약 없이 자유롭게 소스코드를 재사용하거나 수정 및 배포할 수 있는 소프트웨어로서, 정보시스템 구축의 새로운 대안으로 자리잡아가고 있다. 최근 GIS의 컴퓨팅 환경이 웹으로 확장되면서 FOSS를 활용하여 공간데이터를 공유하거나 시각화하기 위한 시도들이 이루어지고 있다. 기존의 연구들을 통해 볼 때, 웹GIS에서 FOSS 애플리케이션들은 환경 및 생태 정보 제공을 위한 지도서비스가 주를 이루며 분석지향적인 사례는 매우 드물다. 또한 공간 DBMS(database management system), GIS툴, 통계패키지 등의 FOSS가 개별적으로 웹GIS에 활용되어 왔으나, 개방성과 재사용성이 우수한 이들 FOSS를 커플링(coupling)하면 공간자료의 공유, 시각화에서 더 나아가 공간데이터의 통계분석을 지원하는 웹GIS가 구축 가능할 것이다. 이에 본 연구에서는 웹 환경에서 DBMS, GIS툴 및 통계패키지를 커플링하는 브로커리지(brokerage) 모듈을 개발하고, 이를 이용하여 공간자료의 저장, 질의, 처리 및 통계분석을 수행하며 그 결과를 시각화하는 FOSS 기반의 웹GIS 프레임워크를 제시하고자 한다. 공간 DBMS로는 래스터와 벡터가 모두 지원되는 PostGIS을 이용하였고, 공간데이터 프로세싱에는 GRASS, 통계분석에는 R, 시각화를 위한 지오브라우저로는 Google Maps와 Google Earth를 사용하였다. 이러한 FOSS들의 커플링을 위한 브로커리지 모듈은 운영체제 독립적인 Java 언어로 구현되었으며, API(application programming interface)를 통해 JSP(Java Server Pages)에서 참조하여 웹 인터페이스를 구성하도록 하였다. 본 시스템에 대한 테스트에서는, 남한지역의 NDVI(normalized difference vegetation index)와 환경요소 간의 회귀분석을 수행하는 프로토타입을 통해 공간데이터의 공유, 프로세싱, 시각화, 분석에 있어서의 가용성이 검토되었다.
The FOSS (free and open source software), which ensures free reuse and redistribution of source code without restrictions of license, has become a new approach to building an information system nowadays. With the trends of GIS extension to the web, the utilization of FOSS for sharing and mapping of spatial data is also thought of as a valuable work. While existing FOSS applications for web-based GIS simply focused on the mapping of environmental and ecological information, the research on analysis-oriented FOSS for web-based GIS has been rarely carried out. Moreover, web-based coupling of spatial DBMS (database management system), GIS tool, and statistical package was not sufficiently challenged although each of the components has been well utilized. Hence, the objective of this paper is to present a GIS application framework for coupling server-side FOSS for geographical visualization and analysis on the web. We implemented a brokerage module for the invocation of FOSS functions on the server and developed an API (application programming interface) for coupling PostGIS, GRASS, and R Statistical Package. We also employed Google Maps and Google Earth Plug-in as a geo-browser for the visual exploration of spatial data. A feasibility test for our system was carried out using a regression analysis for the relationships between NDVI (normalized difference vegetation index) and environmental factors in South Korea.