공간 데이터베이스

Oracle의 공간 데이터베이스는 Oracle의 컨버지드 데이터베이스에 포함되어 있으며, 개발자 및 분석가를 위한 간편한 위치 정보 분석과 매핑 서비스를 제공합니다. 지리 정보 시스템(GIS) 전문가는 공간 데이터베이스를 통해 고급 지형 공간 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 기업 단위로는 다양한 유형의 지리 공간 데이터를 관리하고, 수백 개의 공간 분석 작업을 수행하고, 대화식 맵 시각화 도구를 Oracle Autonomous Database 및 Oracle Database의 공간 기능들과 함께 사용할 수 있도록 해 줍니다.

Oracle의 위치 및 공간 플랫폼은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 및 온프레미스에서 가장 까다로운 애플리케이션들을 실행하기 위한 엔터프라이즈급 확장성, 보안, 성능을 제공합니다.

혁신적인 센서, Oracle Cloud Infrastructure, AI를 사용해 보다 지속가능한 숲을 조성 중인 NIBIO(3:20)
Oracle Database 23ai 발표: 데이터베이스에서 직접 사용하는 AI

Larry Ellison과 Juan Loaiza가 Oracle Database 23ai의 생성형 AI 전략을 소개합니다.

Oracle 공간 데이터베이스 개요

위치 인텔리전스 데이터를 활용하여 보다 스마트한 비즈니스를 구축하는 방법을 알아보세요.

코딩 없이 공간 데이터베이스 시작하기

노코드 매핑 도구인 Spatial Studio를 사용해 지리 공간 데이터를 탐색하고, 앱에 위치 인텔리전스를 통합해 보세요.

Autonomous Database에 새롭게 내장된 지오코딩 API

Autonomous Database의 새로운 지오코딩 API 덕분에 앱 및 분석 기능에 위치 인텔리전스를 추가하는 일이 훨씬 더 쉬워졌습니다. 별도의 참조 데이터를 구매하지 않아도 이 지오코딩 API가 사용자의 주소 데이터를 지리적 좌표로 변환해 줍니다.

Oracle Database 23ai의 공간 벡터 타일 및 H3 지원

인데이터베이스 기능을 통해 벡터 타일을 생성하고 앱 내에서 확장 가능하고 유연한 맵을 구축할 수 있도록 스트리밍합니다. 또한 육각형 계층 공간 인덱싱(H3)을 통해 강력하고 사용하기 쉬운 시각 요소를 만들 수 있습니다.

공간 데이터베이스 및 지리 공간 기술

운송, 유틸리티, 유통, 에너지, 공공 부문, 국방, 건설 등 다양한 산업 전반에 걸친 비즈니스 크리티컬 요구사항을 해결해 주는 포괄적 공간, 매핑, 위치 분석 플랫폼입니다. Oracle Database의 Oracle Spatial 기능 더 알아보기(PDF)

2D 공간 데이터

관심 지점, 거리, 행정 경계 등 Oracle Database에 저장된 각종 2D 공간 지형 데이터를 저장 및 쿼리합니다. 근접도(얼마나 멀리 있는지?) 및 포함 여부(특정 리전에 저장되어 있는지?)에 기반하여 쿼리를 수행합니다. 데이터 필터링, 거리 관계 측정, 지형 정보 결합/변환을 위한 수백 가지 기능에 액세스할 수 있습니다.

3D Point Cloud 데이터 및 레이저 화상 검출과 거리 측정(LiDAR)

기업용 3D 지리 정보 시스템(GIS) 및 Smart City 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 레이저 스캐닝 또는 포토그램 측정을 통해 수집한 공간 센서 데이터를 관리합니다. 본 3D 지원 기능은 Point Cloud 및 CityGML 워크플로우에 최적화되어 있습니다.

래스터 데이터

에너지, 천연 자원 관리 또는 국가 안보 애플리케이션을 위한 정사 사진(orthophotos), 위성 이미지 ,그리드 데이터와 같은 지리적 참조용 래스터 데이터를 저장 및 처리합니다. 가상 모자이크 기능 및 보편적 데이터 형식들을 지원하고 사용하기 쉬운 로딩 도구를 통해 강력한 래스터 애널리틱스 및 즉각적 이미지 프로세싱을 수행합니다.

네트워크 데이터

도로 운송, 통신, 유틸리티, 에너지 및 기타 네트워크를 모델링하고, 모델링 완료된 복잡한 데이터를 통해 가장 짧은 경로는 무엇이고, 가장 가까운 이웃은 어디인지 관련 비용 및 접근성을 감안해 분석합니다.

토폴로지 데이터

매핑 및 토지 관리 기관들이 사용하는 토폴로지 데이터를 관리합니다. 세분화된 기능 편집, 맵 전반에 걸친 데이터 무결성, 초대형 토지 구획 데이터셋용 맵 층 등을 높은 일관성 및 정확성을 기반으로 제공합니다.

포인트 데이터 스트리밍

물류 및 IoT 애플리케이션용 데이터 수집을 위해 수천 개의 관심 지점에서 수백만 개의 이동체를 추적합니다. 접촉자 추적 조사를 위해 확장 가능한 자동 API를 통하여 이동하는 인물들의 위치를 분석합니다.


SATLOG, Oracle Spatial을 통해 차량 관리 현대화

SATLOG는 Oracle Spatial을 통해 실시간에 가까운 차량 위치, 운행 계획, 경로 최적화를 제공하여 기업별 차량 운행 생산성을 높입니다.

지리 공간 인텔리전스 사용 사례

  • 공공 부문

    정부 기관은 디지털 전장 및 감시, 접촉자 추적, 범죄 매핑, 예측 기반 순찰, 응급 서비스 등을 위해 국가 또는 지역 단위 데이터세트를 분석할 수 있습니다.

    국가 및 도시 운영 당국은 복잡하고 큰 규모의 토지 등록 및 매핑, 농지, 3D 도시 모델링 및 계획 수립, 수로 맵 제작, 기상 데이터 등을 관리함으로써 효율성을 높일 수 있습니다.

    고객 사용 사례 읽어보기

  • 통신 및 유틸리티

    기업은 가동 중단 사례를 효율적으로 분석하고 현장 서비스를 효과적으로 계획함으로써 경쟁력을 강화합니다.

    모바일 네트워크 계획 수립, 유틸리티 시설 관리등을 보조함으로써 셀 타워 배치, 유지보수 워크플로우를 최적화하고 비용을 절감합니다.

  • 운송 및 물류

    철도 자산, 공항 자산, 항공 교통, 장거리 트럭 운송, 소화물 배송 등의 유지 관리를 위한 대량의 복잡한 이기종 공간 데이터를 처리하여 운영 효율성을 높입니다.

    고객 사례 시청하기(1:48)

  • 토목 및 건축

    기업은 건물 정보 모델링(BIM) 및 시설 관리, 워크플로우 연결, 데이터 사일로 제거, 위치 컨텍스트 제공 등을 위해 GIS 및 CAD 시스템을 결합할 수 있습니다.

  • 소매업

    위치 인텔리전스를 활용한 표적 마케팅, 현장 계획, 실내 고객 흐름 등을 통하여 고객 경험을 개선합니다.

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  • 금융 및 보험 서비스

    고객 위치 데이터 분석을 기반으로 위험 구역 및 기타 패턴을 발견하고, 해당 인텔리전스를 기반으로 고객별 맞춤식 오퍼를 제공합니다.

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  • 의료 산업

    환자 관리 계획 수립을 개선하고, 위치에 기반하여 질병 발병 패턴, 발병 근원지, 노출 내역, 환경 영향 등을 추적합니다.

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2024년 2월 13일

공간 알고리즘을 통해 머신러닝 예측 정확도 높이기

David Lapp, Senior Principal Product Manager, Oracle

머신러닝(ML) 워크플로에 공간 알고리즘을 포함시키면 패턴을 감지하고 결과를 예측할 수 있게 되며, 그 결과 비즈니스를 위한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. ML 모델에 위치 정보를 통합하는 것이 중요한 이유를 알아보고, Autonomous Database에 내장된 공간 기능을 활용하는 Oracle Machine Learning for Python 개선 사항들의 개요를 확인해 보세요.

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