Registry of Open Data on AWS를 사용하면 AWS 리소스를 통해 사용할 수 있는 데이터 세트를 검색하고 공유할 수 있습니다. 여러 다른 도메인에서 데이터 세트를 찾을 수 있으며, 태그를 지정하여 지리 공간 워크로드에 적합한 데이터 세트를 쉽게 탐색할 수 있습니다.

Landsat 8 위성 이미지, 미국 지질 조사소 제공

지리 공간 데이터 세트 탐색

다음은 스타트업, 기업 또는 연구 기관에서 AWS의 지구 관측 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지 설명하는 동영상과 게시물입니다.

  • 동영상

    2017-reinvent-nasa
    How NASA Is Using AWS
    2017-eaws-radiant
    How Radiant.Earth uses AWS
    2018-ps-ml
    Machine Learning with Earth Observation Imagery
    2018-ps-remote_sensing
    Making Sense of Remote Sensing
    2016-ag-day-osu
    Cloud Computing and the Geospatial Sciences
    2017-reinvent-esri
    How Esri Optimizes for Analytics in the Cloud
    2018-ps-geoscience
    Transitioning Geoscience Research to the Cloud
    2018-ps-e84
    Raising the Bar on Streaming Satellite Data
    2015-eo-day-planet
    Planet on AWS
    2015-eo-day-blueraster
    Emerging Hotspots of Global Tree Cover Loss
    2018-ps-dg
    How DigitalGlobe Uses Amazon SageMaker
    2015-eo-day-mapbox
    How Mapbox Does Earth
    2016-ag-day-planetos
    Big Data Infrastructure for Data Driven Agriculture
    2018-ps-pds
    Lessons from Staging Petabytes of Data for Analysis
    2018-ps-dr
    Open Data in Disaster Response Situations
  • 도움말

    OpenStreetMap(OSM)은 수십억 개의 정보를 포함하고 있는 편집 가능한 무료 세계 지도로서, 자원봉사자들이 만들고 유지 관리하며 오픈 라이선스로 사용할 수 있습니다. 이 게시물에서는 누구나 Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3에 AWS 퍼블릭 데이터 세트로 저장된 공개적으로 사용 가능한 OSM 데이터를 빠르게 쿼리하는 방법을 설명합니다.

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    도시의 대기 오염은 사람, 동물, 식물 및 재산에 피해를 야기하는 심각한 문제가 될 수 있습니다. 이 자습서는 개발자 및 데이터 과학자가 어떠한 규모의 기계 학습 모델이든 쉽고 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원하는 완전관리형 플랫폼인 Amazon SageMaker를 사용해 대기질 데이터를 분석합니다.

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    Mapzen은 다양한 공공 출처에서 고도 데이터를 수집하였으며, 스타트업, 기업 및 연구 기관이 Amazon S3를 통해 해당 데이터에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 DEM(디지털 고도 모델)은 지구 표면의 고도를 조사하는 효과적인 방법을 제공합니다. AWS에서 이 데이터 세트에 대해 Mapzen과 함께 진행한 Q&A를 참조하시기 바랍니다.

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    수자원 위기를 관리하는 것은 UN의 지속 가능한 개발 목표 중 하나이며 이용 가능한 담수의 수량 감소와 질적 저하는 사회적으로 심각한 문제입니다. BlueDot Observatory는 AWS Open Data Program 및 AWS 클라우드에서 제공되는 위성 이미지를 사용하여 모든 위험에 처한 수역에 대해 글로벌 모니터링 시스템을 구축하고 있습니다.

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    DigitalGlobe는 재해 대응, 식량 안보, 빈곤 퇴치 및 말라리아 근절과 같은 분야의 작업을 지원하는 지리 공간 프로젝트를 위해 DigitalGlobe의 GBDX 플랫폼과 이미지를 활용할 수 있는 열정적인 참가자들을 찾기 위해 노력하고 있습니다.

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    오클라호마 대학교에서 어떻게 AWS의 NEXRAD 데이터를 사용하여 철새 떼를 연구하는지 살펴봅니다.

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    DigitalGlobe에서 어떻게 Amazon SageMaker를 사용하여 대규모로 기계 학습을 처리하고 데이터에 대한 온디맨드 액세스를 제공하는지 알아봅니다.

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    이 게시물은 AWS에 저장된 CBERS-4의 데이터가 위성 이미지 아카이브를 구현하는 방법을 설명합니다. 아카이브는 재방문 주기가 5일에서 52일 사이인 이미지로 구성됩니다. 이 게시물의 아키텍처는 지속적인 메타데이터 생성의 필요성과 함께 끊임없이 업데이트되는 유사 데이터 소스로 일반화될 수 있습니다. 이 아키텍처는 AWS의 CBERS에서 제공하는 서비스를 사용하도록 설계되었습니다.

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    이 자습서는 Amazon Web Services(AWS) 서비스가 기후 변화 연구를 위해 이 데이터에 대한 액세스를 향상시키는 방법을 단계별로 제공합니다. 과거에 데이터 과학자 및 엔지니어는 이 데이터를 쿼리하기 위해 고성능 컴퓨터에서 수백 개의 노드에 액세스해야 했습니다. 이제 이들은 AWS에서 몇 단계만으로 동일한 데이터를 얻을 수 있습니다.

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연구용 AWS 클라우드 크레딧은 AWS의 지구 관측 데이터를 사용하여 연구를 수행하는 모든 사람에게 제공됩니다. 학생, 교육자 및 연구원은 기술 혁신을 주도하는 핵심축입니다. AWS는 각 분야의 새로운 발전을 후원하고자 합니다.

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AWS Marketplace에는 라우팅, 계획 수립, 예측 모델링 및 매핑에 활용하여 좀 더 풍부하고 의미 있는 솔루션을 제공할 수 있는 수십 개의 지리 공간, GIS 및 위치 기반 애플리케이션이 있습니다. AWS 계정에서 지능적 위치 및 매핑 솔루션을 손쉽게 시작하고 주변의 세상의 새로운 눈으로 바라보십시오.

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