Geo Ontology는 공간정보 데이터를 의미 기반으로 구조화하여
다양한 시스템 간의 데이터 연계와 활용성을 높이기 위한 기술입니다.
적용분야 및 사업화 방향
– 기관·부서별 공간데이터 통합 관리 체계 설계
– 공간정보 기반 의사결정 지원 서비스 모델 기획
– 디지털트윈·공간분석 서비스 확장을 고려한 데이터 통합 구조 설계
– 표준화·연계 기반 공간데이터 활용 플랫폼 기획
– AI 기반 공간데이터 분석·예측 적용을 위한 통합 데이터셋 설계
– 시설물 상태·이용패턴 등 AI 분석 활용 시나리오 기반 데이터 구조 고도화
Geo Ontology 기반 데이터 통합 및 활용 효과
Geo Ontology는 공간 객체 간의 관계와 속성을 의미 기반으로 구조화하여 다양한 시스템 간 데이터 연계를 지원합니다. 이종 공간정보를 통합 관리함으로써 데이터 활용성과 분석 효율을 높이고, 디지털 트윈 및 공간정보 플랫폼 환경에서 보다 체계적인 의사결정을 가능하게 합니다. 또한 데이터 표준화를 통해 행정, 시설 관리, 관제 등 다양한 분야에서 확장 가능한 기반을 제공합니다.
적용분야 및 사업화 방향
– 공간객체·속성·관계 중심의 의미 모델 설계 서비스
– 공원·시설물·도시 객체 대상 개념 온톨로지 구축
– 공간정보 의미체계 기반 데이터 사전 및 관리 도구 기획
– Geo Ontology 기반 데이터 구조 설계 프레임워크 개발
– AI 학습데이터 구축을 위한 객체·속성·라벨링 기준 정의
– AI 기반 자동 분류·탐지 모델 적용을 위한 의미체계 기반 Feature 정의
공간정보 이해를 위한 Geo Ontology 개념 설계
Geo Ontology는 공간정보 데이터를 단순한 좌표가 아닌 ‘의미와 관계’를 중심으로 구조화하는 개념입니다. 건물, 도로, 시설물 등 공간 객체 간의 연결성을 정의하고, 속성 정보를 체계적으로 관리하여 데이터 간 상호 이해성을 높입니다. 이를 통해 복잡한 공간정보를 직관적으로 이해하고, 다양한 시스템에서 일관된 데이터 활용을
지원합니다.
적용분야 및 사업화 방향
– 의미 기반 공간데이터 구조 설계 및 표준화 서비스
– 시스템 간 데이터 매핑 및 연계 모델 설계
– 공간데이터 연계 규격 및 API 구조 기획
– 디지털트윈·AI 분석 활용을 고려한 데이터 연계 모듈 개발
– AI 분석 결과를 운영 데이터와 연계하기 위한 지식기반 구조 설계
– AI 추론 결과(위험도·우선순위 등) 활용을 위한 데이터 피드백 구조 기획
의미 기반 공간데이터 구조화 및 연계 기능
공간 객체의 속성과 관계를 정의하는 온톨로지 모델을 기반으로 데이터 구조를 설계하고 관리합니다. 이종 시스템 간 데이터 연계 및 통합을 고려한 구조를 제공하며, 디지털 트윈, 관제, 분석 시스템과의 확장성을 지원합니다. 또한, 향후 AI 분석 및 자동화된 공간정보 처리 환경을 고려한 유연한 데이터 관리 기반을 제공합니다.