파이썬을 활용한 공간분석 도구 개발
지리정보시스템(GIS)과 재난 정보 분석

태풍, 산불 등 재난 피해지역 탐지, 침수 예상 건물, 대피 경로─
파이썬을 활용해 재난 예상 피해를 분석하고 이에 대응하는
지리정보시스템(GIS)과 공간분석 도구!

지구온난화로 전 세계적으로 이상 기후 현상이 발생하면서 자연재해로 인한 피해가 심화되고 있다. 기후위기가 갈수록 심각해지고 있는 현대사회에서 재난 피해를 분석하고 이에 대응하는 것은 인류 생존과 직결된 이 시대의 선결과제가 되었다. 그렇기에 지리정보시스템(GIS)과 공간분석은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 재난 피해를 분석하고 이에 대응하는 데 있어 공간 데이터의 활용은 필수적이다. 파이썬과 같은 개발 도구를 활용해 태풍, 산불 등 과거 재난 피해를 분석하고 침수 예상 건물, 산불 피해지역 탐지, 대피 경로, 재난 예상 피해를 분석함으로써 앞으로의 재난에 미리 대처하고 더 큰 피해를 방지할 수 있기 때문이다.

그러나 재난 피해를 분석하고 이에 대처하는 방법에 관해 파이썬과 같은 프로그래밍 도구를 기초부터 알기 쉽게 알려주는 책이 거의 나와 있지 않고, 있어도 특정 도구에만 치중하거나 기본적인 예제에만 집중해 종합적인 시각에서 재난을 조망하고 분석할 수 있게 도와주는 책이 부족한 실정이다. 이 책은 이러한 필요에 부응하여 파이썬을 활용해 재난 정보를 분석하는 방법을 제시한다. 파이썬과 다양한 오픈소스 라이브러리를 활용하여 재난 정보 분석을 위해 실용적인 공간분석 도구를 개발하는 방법을 안내한다.

『파이썬을 활용한 공간분석 도구 개발』은 기초부터 고급까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어, 파이썬을 모르는 초보자부터 중급 사용자까지 모두에게 유용하다. 이 책을 읽는 독자는 파이썬을 활용한 공간 데이터 처리의 기초부터 공간분석 도구를 개발하는 고급 기술까지 체계적으로 학습하고, 배운 지식을 실제 재난 피해 분석을 위한 도구를 개발하는 데 적용하는 능력을 갖추게 될 것이다.

출판사 리뷰

파이썬과 다양한 오픈소스 라이브러리를 사용하여
재난 정보 분석을 마스터하는 법!
파이썬을 활용한 공간 데이터 처리 기술

지리정보시스템(GIS)과 공간분석은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 재난 정보를 통한 피해 분석 및 대응에서 공간 데이터의 활용은 필수적이다. 이 책은 이러한 필요에 부응하여 친절한 길잡이가 되는 데 중점을 두었다. 파이썬과 다양한 오픈소스 라이브러리를 활용하여 재난 정보 분석을 위해 실용적인 공간분석 도구를 개발하는 방법을 안내한다.

책의 초반부에서는 파이썬의 설치와 기본 문법을 다루어, 프로그래밍 경험이 없는 독자들도 차근차근 따라올 수 있도록 배려했다. 데이터 분석에 필수적인 판다스 라이브러리와 공간 데이터를 처리하기 위해 지오판다스, Rasterio 라이브러리를 이용한 벡터 및 래스터 데이터 처리 기법을 소개한다. 이를 통해 독자들은 파이썬을 활용한 기본적인 공간 데이터 처리 기술을 익힐 수 있다. 또한 Matplotlib, Folium 등을 이용한 데이터 시각화 기술을 다루어, 분석 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 배운다. 이후 5개 장에 걸쳐 실제 재난 피해 분석을 위한 다양한 사례 연습을 해본다. 이를 통해 실전에서 공간 데이터를 활용하여 재난 피해를 분석하는 방법을 심도 있게 탐구한다. 과거 태풍 검색 및 비교, 침수 예상 건물 탐지, 재난 예상 피해 분석, 대피경로 분석, 산불 피해지역 탐지 등 다양한 주제를 다루며, 실제 문제 해결에 필요한 기술을 익힐 수 있다.

이 책을 통해 독자들은 파이썬을 활용한 공간 데이터 처리의 기초부터 공간분석 도구를 개발하는 고급 기술까지 체계적으로 학습할 수 있다. 또한, 배운 지식을 실제 재난 피해 분석을 위한 도구 개발과 같은 중요한 문제에 적용할 수 있는 능력을 갖추게 되어, 학습과 실무를 처리하는 데 큰 도움이 될 것이다.

파이썬을 모르는 초보자부터 중급 사용자까지
단계적으로 학습할 수 있도록 구성된 체계!

이 책은 파이썬을 활용한 공간분석 도구 개발을 학습하고자 하는 독자들을 대상으로 한다. 전반적인 목표는 독자들이 파이썬과 다양한 라이브러리를 사용하여 재난 정보 분석을 위해 공간 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 이해하고, 실제 응용 사례를 통해 실습할 수 있도록 돕는 것이다.

1장에서는 파이썬과 아나콘다의 설치 및 기본 사용법을 다룬다. 2장과 3장은 파이썬의 기본 문법인 변수와 자료형, 연산자와 제어문을 설명하여, 프로그래밍의 기초를 다진다. 4장에서는 데이터 분석을 위한 판다스 라이브러리를 소개하여, 데이터 프레임을 다루는 방법을 배운다.

5장과 6장은 벡터 데이터와 래스터 데이터의 처리 방법을 다룬다. 여기서 지오판다스, Rasterio 등의 라이브러리를 사용하여 벡터와 래스터 유형의 공간 데이터를 읽고, 처리하고, 변환하는 방법을 배운다. 7장에서는 Matplotlib, Plotly, Folium과 Mapclassify를 이용한 데이터 시각화 기법을 학습한다.

8장부터 12장까지는 실제 사례 연구를 통해 공간분석 도구를 개발하는 방법을 다룬다. 과거 태풍 검색 및 비교(8장), 침수 예상 건물 탐지(9장), 재난 예상 피해 분석(10장), 대피경로 분석(11장), 산불 피해지역 탐지(12장) 등의 주제를 통해, 실제 문제를 해결하는 데 필요한 분석 기법과 프로그래밍 기술을 익힐 수 있다.

쉽게 따라 하는 파이썬 실무 교과서!
『파이썬을 활용한 공간분석 도구 개발』의 장점

1. 실용성과 응용성
재난 정보 분석에 관해 8장부터 12장까지 다섯 가지의 실제 사례를 통해 독자들이 배운 지식을 실제 문제 해결에 어떻게 적용할 수 있는지 명확히 제시한다. 이는 책을 읽고 난 후 독자들이 실무에서 바로 활용할 수 있는 능력을 배양한다.

2. 종합적인 도구 활용 능력
파이썬 생태계의 다양한 도구와 라이브러리를 활용하는 방법을 배우므로, 독자들은 특정 도구에 종속되지 않고 오픈소스 기반의 방법으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 된다.

3. 체계적인 학습 경로
기초부터 고급 주제까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어, 초보자부터 중급 사용자까지 모두에게 유용하다. 이에 따라 독자들은 자신의 수준에 맞추어 학습을 진행할 수 있다.

4. 데이터 시각화
데이터 분석뿐만 아니라 7장에서 시각화 기법도 다루어, 분석 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 배울 수 있다. 이는 분석 결과의 커뮤니케이션을 중요시하는 현대 데이터 과학의 요구에 부합한다.

5. 실습 중심 접근
이론보다는 실습을 통해 배우는 접근 방식을 취하여, 독자들이 직접 코드를 작성하고 실행하며 학습할 수 있도록 돕는다. 이는 학습 효과를 높이고, 실무 능력을 강화하는 데 도움이 된다.

이 책과 유사도서의 차이점

1. 실제 사례 중심의 실습
-유사도서: 대부분의 공간 데이터 분석 책들은 이론과 기본적인 예제에 집중하는 경우가 많다.
-본 도서: 과거 태풍 검색 및 비교, 침수 예상 건물 탐지, 재난 예상 피해 분석, 대피경로 분석, 산불 피해지역 탐지 등 실제 응용 사례를 중심으로 실습을 제공한다. 이는 독자들이 실제 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 학습하고, 실무에 바로 적용할 수 있도록 돕는다.

2. 전체적인 파이썬 생태계 활용
-유사도서: 특정 라이브러리나 도구에 집중하는 경향이 있다.
-본 도서: 파이썬 전반에 걸쳐 널리 사용되는 라이브러리(예: 판다스, 지오판다스, Matplotlib, Folium 등)를 종합적으로 다룬다. 이는 독자들이 다양한 도구를 활용하여 종합적인 분석을 수행할 수 있게 돕는다.

3. 단계별 학습 구성
-유사도서: 특정 주제나 기술에 집중하여 깊이 있는 내용을 다루지만, 초보자를 위한 기초 단계가 부족할 수 있다.
-본 도서: 파이썬과 아나콘다의 설치부터 변수와 자료형, 연산자와 제어문 같은 기초적인 내용까지 다루어 초보자도 쉽게 접근할 수 있다. 그런 다음 공간 데이터 처리, 시각화, 공간분석 등 점차 복잡한 주제로 넘어가며 학습의 깊이를 더해간다.

이 책은 이론과 실습을 균형 있게 다루고 있다. 재난 피해 분석에 관해 다양한 실제 사례를 통해 오픈소스 기반의 실용적인 공간분석 도구를 개발하는 방법을 학습할 수 있도록 돕는다는 점에서 큰 장점이 있다. 이 책을 통해 독자들은 파이썬의 기초를 학습하고 오픈소스 라이브러리를 활용한 공간 데이터 처리와 재난 피해 분석의 이론과 실습을 체계적으로 학습하여, 다양한 실세계 문제에 적용할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다.

차례

머리말
이 책의 내용
이 책과 유사도서의 차이점과 장점

1장 파이썬과 아나콘다
왜 파이썬인가? | 파이썬이란? | 아나콘다 설치 | 주피터 노트북 | 아나콘다 가상환경 | 복습 내용·연습 문제

2장 변수와 자료형
변수(variable)와 값(value) | 변수 변환 | 자료형(Data type) | 복습 내용·연습 문제

3장 연산자와 제어문
연산자(Operator) | 제어문(Control Flows) | 복습 내용·연습 문제

4장 판다스
판다스(Pandas)란? | 데이터 불러오기 | 데이터 조회 및 접근 | 복습 내용·연습 문제

5장 벡터 데이터 처리
지오판다스(GeoPandas)란? | Shapefile 불러오기 | 공간 데이터 가공 | 복습 내용·연습 문제

6장 래스터 데이터 처리
래스터 데이터란? | 래스터 데이터의 종류 | Rasterio 패키지를 활용한 데이터 처리 | 복습 내용·연습 문제

7장 데이터 시각화
파이썬 시각화 라이브러리·패키지의 종류 | Matplotlib를 활용한 시각화 | GeoPandas를 사용한 공간 데이터 시각화 | Folium을 사용한 공간 데이터 시각화 | 복습 내용·연습 문제

8장 과거 태풍 검색 및 비교
분석 목표 및 내용 | 데이터 | 데이터 불러오기 | 기준 태풍의 버퍼 생성 | 기존 태풍과 과거 태풍 비교 | 분석결과 시각화 | 복습 내용·연습 문제

9장 침수 예상 건물 탐지
분석 목표 및 내용 | 데이터 | 범람과 침수 분석을 위한 데이터 불러오기 | 저수지 내 최저 고도값 추출 | 저수지 인근 건물별 고도값 탐지 | 저수지보다 고도가 낮은 건물 선별 | 결과 시각화 | 복습 내용·연습 문제

10장 재난 예상 피해 분석
분석 목표 및 내용 | 데이터 | 집계구별 인구 데이터 결합 | 건물별 인구수 추정 | 웹 지도 만들기 | 복습 내용·연습 문제

11장 대피경로 분석
분석 목표 및 내용 | 분석 데이터 | 네트워크 데이터 준비 | 두 지점 간 최단경로 찾기 | 대피경로 도출 | 대피소 기준 출발 건물 그룹화 | 웹지도 그리기 | 복습 내용·연습 문제

12장 산불 피해지역 탐지
분석 목표 및 내용 | 분석 데이터 | 위성영상 시각화 | 산불 지역 분류 | 결과 재분류 및 저장 | 복습 내용·연습 문제

지은이

최진무
경희대학교 지리학과 교수. 서울대학교 지리학과 학사, 동 대학원 지리학과 석사를 졸업하고 미국 조지아대학교 지리학과 박사를 졸업했다. 미시시피주립대학교 지구과학과 교수, 상명대학교 지리학과 교수를 역임했다. 도로명주소 정착에 기여한 공로로 국무총리 표창(2019. 12. 10)을, 국가 공간정보 발전에 기여한 공로로 국토교통부장관 표창(2016. 8. 31)을 받았다. 저서로 『기후, 문화 그리고 인간』(공저), 『R을 이용한 공간정보 분석』(공저)이, 역서로 『지리 정보 분석 원리: 공간 데이터 분석 기법』(공역), 『GIS 지도학 가이드』(공역), 『지리정보시스템』(공역), 『지리정보시스템 입문』(공역) 등이 있다.

김민준
대구정책연구원 부연구위원. 경희대학교 지리학과 학사, 동 대학교 대학원 지리학과 석사와 박사를 졸업했다.