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    • 공공데이터 분석 및 AI 실무를 위한 비즈니스 QGIS

      공공데이터 기초 시각화(QGIS) → 비즈니스 공간 전략 수립(로케이션 애널리틱스) → PyQGIS·Atlas 기반 자동화 및 GeoAI 분석으로 이어지는 단계적 학습 구조를 통해, 재직자가 직무 현장의 문제를 데이터 기반으로 해결하고 디지털 전환을 주도할 수 있도록 설계된 교육 과정입니다.

      총 주차 21 강좌 수 3
    강좌소개
    획득 가능한 역량
    • 1. QGIS 로케이션 애널리틱스: QGIS 기반 공간 연산(Buffer, Overlay), 네트워크 분석, 공간 회귀 분석 
    • 2. 시각화/리포트: 로케이션 BI(Business Intelligence), Atlas 기반 다량 보고서 자동 생성 
    • 3. 비즈니스 업무 자동화: PyQGIS(파이썬) 자동화 스크립팅, 그래픽 모델러(No-Code RPA) 
    • 4. 인공지능(GeoAI) 실무: 의미적 분할(Semantic Segmentation)을 통한 객체탐지, Moondream VLM(비전언어모델, Vision Language Model), OmniWaterMask 객체분할 모델의 원리 및 활용
    학습목표
    • 1. 파이썬 기반 업무 자동화 구현: PyQGIS 콘솔 환경에서 스크립트를 작성하여 데이터 로드, 레이어 속성 변경, 필드 계산 등 반복적인 공간 데이터 관리 업무를 자동화할 수 있다. 
    • 2. 실시간 데이터 파이프라인 구축: 공공데이터포털의 Open API를 파이썬으로 호출하여 실시간 비즈니스 데이터를 수집하고, 시스템상에 위치 정보(POI)를 자동으로 표출하는 프로세스를 설계할 수 있다.
    • 3. 그래픽 모델러를 통한 RPA 설계: 코딩 없이도 복잡한 분석 과정을 시각적 흐름도로 연결하는 '그래픽 모델러'를 활용하여, 대량의 데이터를 일괄 처리하는 맞춤형 업무 자동화 도구를 제작할 수 있다. 
    • 4. GeoAI 지능형 분할 및 분석: 딥러닝 모델(U-Net, DeepLabV3+ 등)을 활용해 위성·항공 이미지 내 특정 영역을 자동으로 분할(Segmentation)하고, 자연어 질의를 통해 이미지 속 객체를 탐지하는 최신 GeoAI 기술을 실무에 적용할 수 있다.
    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 : 2026년 10월 1일 ~ 2027년 2월 21일 
    • 강좌운영기간 : 2026년 10월 1일 ~ 2027년 2월 21일
    이수 및 평가기준
    • 평가 : 차시별 퀴즈 30%, 과제 40%, 기말고사 30% 
    • 이수기준 : 퀴즈, 과제, 기말고사 60% 이상 이수

    디지털 배지 발급 기준

    • 필수 과제: 각 강좌별 프로젝트 수행 및 결과물 제출
    • 디지털 배지: 개별 강좌 이수 및 프로젝트 통과 시 강좌별 배지 발급(총 3종) 
    • 3개 강좌 모두 이수 시 '지능형 비즈니스 분석가' 통합 배지 1종 추가 발급
    수업계획서
    주차주차명(주제)차시차시명(학습내용)평가방법
    1

    PyQGIS를 통한 실무 가속화

    1-1

    비즈니스 자동화 환경 구축

    퀴즈(2)

    1-2

    [스크립트 실습] 데이터 로드 및 

    레이어 속성 자동 변경

    퀴즈(2)

    1-3

    [스크립트 실습] 필드 계산 및 루틴 업무 자동화

    퀴즈(2)

    2

    Open API 기반 실시간 데이터 파이프라인

    2-1

    공공데이터 Open API 연결과 호출 기초

    퀴즈(2)

    2-2

    수집 데이터의 정제 및 위치 정보(POI) 자동 표출

    퀴즈(2)

    2-3

    실무형 데이터 파이프라인 구축 및 관리

    퀴즈(2)

    3

    업무 효율을 높이는

    노코드(No-Code) 기반 분석 자동화 시스템 구축

    3-1

    내 업무를 흐름도로 설계하기:

    그래픽 모델러(Graphical Modeler) 기초

    퀴즈(2)

    3-2

    [실습] 나만의 분석 도구 제작:

    상권 분석 자동화 모델

    퀴즈(2)

    3-3

    [실습] 업무 효율의 극대화:

    모델 매개변수와 배치(Batch) 처리

    퀴즈(2)

    4

    의미적 분할 (Semantic Segmentation) 

    수행하기 1

    4-1

    GeoAI 플러그인 준비하기

    퀴즈(2)

    4-2

    의미적 분할 수행 단계 설계

    퀴즈(2)

    4-3

    학습 모델의 특성 분석

    퀴즈(2)

    5

    의미적 분할 (Semantic Segmentation) 

    수행하기 2

    5-1

    데이터 라벨링

    퀴즈(2)

    5-2

    모델 학습하기

    퀴즈(2)

    5-3

    추론 및 결과 벡터화

    퀴즈(2)

    6

    자연어를 사용해 이미지에 대한 질의/응답과 

    객체탐지를 수행하기

    6-1

    이미지에 대한 설명(caption) 생성

    퀴즈(2)

    6-2

    수체 분할

    퀴즈(2)

    6-3

    [종합 프로젝트] 통합 AI 솔루션 설계

    퀴즈(2)

    7

    기말고사

    1~6주차 학습내용 평가

    미리보기
    강좌운영진
    • 교수자

      ≫  서동조 교수


      ㅇ 대외활동

      - 2014.06~현재, 대한공간정보학회, 상임이사(교육이사, 편집이사), 교육부회장

      - 2022.03~2024.02, 서울시, 제8기 도시공간정보포럼 운영위원회, 운영위원장

      - 2019.01~2022.12, 대한원격탐사학회, 감사

      - 2018.03~2021.02, 재단법인 서울디지털재단 인사위원

      - 2016.08~2019.02, 재단법인 서울디지털재단 자문위원

      - 2015.03~2019.02, 서울시, 서울디지털닥터단, 위원

      - 2014.06~2018.06, 공간정보산업진흥원, 공간정보핵심인재 양성위원

      - 2011.09~2020.08, 국토교통부 국가공간정보사업기술평가인단, 평가인단


      ㅇ 저서

      - 2025 시대에듀 공간정보융합기능사 실기 공부 끝, 시대에듀, 2025.02

      - 2025 시대에듀 공간정보융합기능사 필기 공부 끝(개정2판), 시대에듀, 2024.12

      - 2024 SD에듀 공간정보융합기능사 필기 공부 끝, 시대고시기획(개정판), 2024.02

      - 2023 공간정보융합기능사 필기 공부 끝, 시대고시기획, 2023.06

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 융합 서비스 기획), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 서비스 시스템 설계), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 편집), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 처리∙가공), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(원격탐사 영상처리 및 분석), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 분석), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보기반 의사결정지원), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 융합콘텐츠 시각화), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 서비스 프로그래밍), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 2016년도 NCS학습모듈 개발∙보완 : NCS기반 학습모듈개발 : 공간정보 융합서비스(공간정보 서비스 운영), 한국직업능력개발원, 2017.02.

      - 공간정보 용어사전, 국토교통부 국토지리정보원, 2016.08.

      - 알기쉬운 공간정보 용어해설집, 국토교통부 국토지리정보원, 2016.08.

      - 공간정보학, 푸른길, 2016.07.

      - 공간정보학 실습, 푸른길, 2016.7.

      - 고등학교 위성영상처리, 국토교통부, 2015.03.

      - 경영 빅데이터 분석, 한경아카데미, 2014.08.

      - 도시의 계획과 관리를 위한 공간정보활용 GIS, 대한국토도시계획학회, 2010.02.

      - 도시정보와 GIS, 대왕사, 1999.09.


    • 강좌지원

      ≫  류혜리

      담당 튜터(TA)

      mail) ryujeannne@gmail.com


    자주묻는질문

    Q 강좌 교재가 따로 있나요?

    A 별도의 강좌 교재는 없으며, 매 주차 학습자료(PDF)를 제공하고 있어 다운로드하여 학습하실 수 있습니다.

    Q 강좌 관련하여 질문은 어떻게 하나요?

    A 수업 중 궁금한 것은 담당 튜터(TA) 이메일 또는 Q&A 게시판을 통해 언제든 질문하실 수 있습니다.

    기타·문의처
    02-2128-3299

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공심화

    운영기관 서울디지털대학교

    이수증 발급

    주차 7 주

    학습인정시간 22시간 12분 (06시간 46분)

    수강신청기간 26.10.02 ~ 27.02.21

    강좌운영기간 26.10.02 ~ 27.02.21

    전화번호 02-2128-3299

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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