프로젝트 한 줄 소개

GeoJSON 및 CSV 공간데이터의 품질을 자동 검증하고, 품질 점수화와 BI 리포팅까지 지원하는 GIS 데이터 품질관리 플랫폼

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결과 미리보기

GeoQuality BI Dashboard

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프로젝트 배경

공간데이터 기반 서비스에서는 데이터 품질이 분석 결과의 신뢰도를 결정합니다.

하지만 실제 데이터 수집 과정에서는 다음과 같은 문제가 자주 발생합니다.

• 잘못된 좌표값
• Geometry 누락
• 중복 객체
• 속성값 결측
• 이상치 데이터

이러한 오류는 분석 결과 왜곡, 지도 시각화 오류, 데이터 신뢰도 저하로 이어질 수 있습니다.

GeoQuality는 공간데이터 품질검사를 자동화하고, 결과를 시각적으로 제공하여 데이터 품질관리 업무를 효율화하기 위해 개발되었습니다.

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핵심 문제 정의

문제 1. 공간데이터 품질 문제를 빠르게 파악하기 어렵다

GeoJSON, CSV 등의 공간데이터는 다양한 형태의 오류를 포함할 수 있으며, 수작업으로 검증하기 어렵습니다.

문제 2. 품질검사 결과를 활용하기 어렵다

오류를 발견하더라도 분석 및 보고에 활용할 수 있는 형태로 정리되지 않는 경우가 많습니다.

문제 3. GIS와 BI 분석이 분리되어 있다

품질검사 결과를 Tableau, Power BI 등 BI 도구로 연결하기 위해서는 추가 가공 작업이 필요합니다.

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해결 방향

GeoQuality는 다음과 같은 흐름으로 문제를 해결합니다.

공간데이터 업로드
↓
자동 품질검사
↓
품질 점수 계산
↓
오류 유형 분석
↓
BI Report CSV 생성
↓
Tableau / Power BI 연계

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주요 기능

1. 공간데이터 업로드

지원 포맷

• GeoJSON
• CSV 좌표 데이터

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2. 품질검사

GeoJSON

• Geometry 누락 검사
• Duplicate Geometry 탐지
• 속성값 결측치 검사

CSV

• 좌표 범위 오류 검사
• 유효 좌표 검증
• 품질 점수 계산

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3. 품질 점수 계산

데이터 유효성을 기준으로 Quality Score를 계산합니다.

예시

전체 데이터 3건
정상 데이터 2건
오류 데이터 1건

Quality Score = 67

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4. 품질 대시보드

품질검사 결과를 BI Dashboard 형태로 제공합니다.

제공 지표

• Total Rows
• Valid Rows
• Invalid Rows
• Quality Score
• Error Types
• Export Ready Status

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5. Error Type Distribution

품질검사 결과를 오류 유형별로 시각화합니다.

예시

COORDINATE_RANGE_ERROR
MISSING_VALUE
DUPLICATE_GEOMETRY
GEOMETRY_MISSING

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6. 지도 시각화

업로드된 공간데이터를 지도에서 확인할 수 있습니다.

제공 기능

• GeoJSON 지도 시각화
• CSV 좌표 지도 시각화
• 자동 지도 범위 조정

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7. BI Report Export

품질검사 결과를 CSV 형태로 다운로드할 수 있습니다.

Export 컬럼

rowIndex
latitude
longitude
errorType
message
isValid
qualityScore

Tableau, Power BI 등 BI 도구에서 바로 활용 가능합니다.

8. Spatial Cluster Analysis

업로드된 좌표 데이터를 대상으로 거리 기반 클러스터 분석(DBSCAN Inspired Clustering)을 수행합니다.

• 정상 좌표만 추출하여 공간 군집 분석
• Cluster Count 계산
• Noise Point 탐지
• GIS 지도 시각화 연계
• 향후 DBSCAN, HDBSCAN, Hotspot Analysis로 확장 가능

9. Validation Engine

GeoQuality는 두 가지 품질검사 방식을 제공합니다.

Local Validation

• 브라우저 기반 실시간 품질검사
• 업로드 즉시 품질 점수 및 오류 목록 확인

FastAPI Validation

• 서버 기반 Validation Engine
• CSV Validation API
• GeoJSON Validation API
• Swagger 문서 확인 가능

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Backend API

GeoQuality는 FastAPI 기반 Validation Engine을 통해 공간데이터 품질검사를 수행합니다.

현재 CSV 좌표 데이터 검증 API를 제공하며, 향후 GeoJSON, Shapefile, LiDAR 데이터 품질검사 기능으로 확장할 수 있도록 설계하였습니다.

CSV Validation API

POST /api/validate/csv

CSV 파일을 업로드하면 위도·경도 범위 오류를 검사하고 품질 점수, 오류 건수, 오류 상세 내역을 반환합니다.

Validation Flow

CSV Upload

↓

FastAPI Validation Engine

↓

Coordinate Validation

↓

Quality Score Calculation

↓

Error Report Generation

↓

BI Dashboard / CSV Export

Response Example

{
  "qualityScore": 63,
  "totalRows": 8,
  "validRows": 5,
  "invalidRows": 3
}

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기술 스택

Frontend

• React
• TypeScript
• Vite
• Tailwind CSS

GIS

• Leaflet
• GeoJSON

Visualization

• Recharts

Data Processing

• TypeScript
• Custom Quality Validation Engine

Deployment

• GitHub
• Vercel

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시스템 아키텍처

GeoJSON / CSV
        │
        ▼
    File Parser
        │
        ▼
 Validation Engine
        │
        ├── Local Validation
        │
        └── FastAPI Validation
                │
                ▼
      Quality Assessment
                │
                ├── Quality Score
                ├── Error Detection
                ├── Error Statistics
                │
                ▼
   Spatial Cluster Analysis
                │
                ├── Cluster Detection
                ├── Noise Detection
                │
                ▼
 Dashboard & Map Visualization
                │
                ▼
      BI Report CSV Export
                │
                ▼
      Power BI / Tableau

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결과물

1. GeoJSON Quality Validation

• Geometry Validation
• Duplicate Geometry Detection
• Missing Property Detection
• Quality Score Calculation

2. Power BI Dashboard

• Quality Score Overview
• Error Type Distribution
• Dataset Statistics
• BI Visualization

3. Spatial Cluster Analysis

• Cluster Detection
• Noise Point Detection
• GIS Map Visualization
• Distance-based Clustering

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프로젝트 구조

src
├─ components
│  ├─ dashboard
│  ├─ map
│  └─ upload
│
├─ pages
│
├─ utils
│  ├─ fileParser.ts
│  └─ csvExport.ts
│
├─ types
│
└─ data

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포트폴리오 어필 포인트

GIS Data Engineering Perspective

GeoQuality는 단순 GIS 시각화 프로젝트가 아니라 공간데이터 품질관리(Data Quality Management) 관점에서 설계되었습니다.

• 공간데이터 품질검사 자동화
• GIS 데이터 Validation Engine 구현
• FastAPI 기반 REST API 설계
• BI Dashboard 연계 데이터 구조 설계
• Power BI 활용 데이터 품질 시각화
• 공간 클러스터 분석(Spatial Cluster Analysis)
• 데이터 파이프라인 기반 품질관리 프로세스 구현

Data Pipeline

Dataset Upload

→ Validation

→ Quality Assessment

→ Error Detection

→ BI Report Export

→ Dashboard Visualization

→ Spatial Analysis

GIS 데이터 품질관리 경험

• GeoJSON 데이터 검증
• 좌표 데이터 검증
• 공간데이터 품질 점수화

데이터 엔지니어링 경험

• 데이터 검증 파이프라인 설계
• 품질검사 결과 Dataset 생성
• CSV Export 설계

BI 연계 경험

• Tableau / Power BI 활용 가능 구조 설계
• 품질검사 결과 시각화
• Dashboard 구성

프론트엔드 개발 경험

• React 기반 SPA 개발
• GIS 시각화 구현
• 데이터 시각화 구현

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향후 개선 계획

GIS

• Shapefile 지원
• PostGIS 연동
• CRS 자동 변환

공간분석

• Density Analysis
• Cluster Analysis (DBSCAN)
• Spatial Outlier Detection

머신러닝

• Isolation Forest 기반 이상치 탐지
• Rule 기반 검사와 비교 분석

BI

• Power BI Dashboard 템플릿 제공
• Tableau Dashboard 템플릿 제공

Backend

• FastAPI 서버 구축
• 비동기 파일 처리
• 검사 결과 저장 기능

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프로젝트를 통해 배운 점

GeoQuality를 개발하며 단순한 파일 업로드 기능을 넘어 데이터 품질검사와 시각화, BI 연계까지 포함하는 데이터 파이프라인을 설계하는 경험을 할 수 있었습니다.

특히 GIS 데이터 검증 로직 구현, 품질 점수화, BI Report Dataset 설계를 통해 공간정보 시스템과 데이터 엔지니어링 관점을 함께 고려하는 방법을 학습할 수 있었습니다.