원본 데이터를 입체격자 큐브로
3D Tiles, LAS, GeoTIFF, Cube뿐 아니라 SHP/DEM, NetCDF/GRIB2, Admin/Stats/Point JSON 데이터를 입체격자 기반 공간데이터큐브로 생성하고, 레이어 병합과 시계열 조회까지 연결하는 통합 도구입니다.
- 도구 버전
- v0.4
- 공간데이터큐브 구축 도구
- 입력 형식
- 8종
- 3D Tiles · LAS · GeoTIFF · Cube · SHP/DEM · NetCDF/GRIB2 · JSON · 레이어 병합
- 복셀 해상도
- 64³ · 128³
- Implicit Tiling 기반 타일 트리
- 서빙 포맷
- 3D Tiles 1.1
- PostgreSQL/PostGIS 저장 · 실시간 서빙
데이터 구축 흐름
3단계원본 공간·시계열 데이터 업로드
3D Tiles는 tileset.json과 content 하위 파일 전체를, LAS는 라이다 스캔 점군을, GeoTIFF·Cube는 래스터 데이터와 voxelizer 출력 결과를 받습니다. SHP/DEM은 건물·포인트·속성 기반 벡터 데이터에 높이 보정 지형을 얹고, NetCDF/GRIB2와 JSON/CSV는 기상 격자·행정구역·통계·point timeseries 데이터를 받습니다.
입체격자와 JSON 큐브로 변환
입체격자 인덱스(Level, Row, Col) 체계를 적용해 64³ 해상도의 복셀 그리드를 만들고, Implicit Tiling 기반 타일 트리를 구성합니다. Admin/Stats/Point JSON 큐브와 NetCDF timeseries atlas도 이 단계에서 생성됩니다.
데이터베이스 저장과 뷰어 확인
PostgreSQL/PostGIS에 저장하고 3D Tiles 1.1 포맷으로 실시간 서빙합니다. 레이어 병합 가능성을 검증해 merge job을 제출하고, Cesium 기반 3D 뷰어와 timeseries 컨트롤에서 시각화합니다.
지원 데이터 형식
8종3D Tiles
tileset.json 기준의 3D Tiles 디렉토리 또는 zip을 입력으로 받아 공간데이터큐브를 생성합니다.
GeoTIFF
GeoTIFF 계열 격자 데이터를 복셀 그리드로 변환하여 큐브를 생성합니다.
LAS (Point Cloud)
라이다 점군 데이터를 격자 체계로 변환하여 대용량 포인트 데이터를 저장합니다.
Cube
voxelizer 결과물(.bdc/.adc, voxelset.json)을 데이터베이스에 바로 저장합니다.
SHP + DEM
SHP sidecar 파일 또는 zip과 선택 DEM을 입력으로 받아 건물, 포인트, 속성 기반 데이터큐브를 생성합니다.
NetCDF / GRIB2
스칼라, U/V 바람 벡터, 시계열 배치 입력을 처리하고 viewer에서 재생 가능한 timeseries 레이어로 제공합니다.
Admin / Stats / Point JSON
행정구역 GeoJSON, 통계 CSV, 좌표 및 point timeseries CSV를 JSON 큐브로 등록하고 GeoJSON/points/cubegrid API로 조회합니다.
Layer Merge
여러 원본 레이어의 호환성을 검증한 뒤 새 병합 레이어 생성 job을 제출합니다.
사용 방법
5단계-
01
데이터 생성 페이지 이동
상단 데이터 생성 탭을 눌러 큐브 생성 페이지로 이동합니다.
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02
기본 설정 입력
타일셋 이름과 설명, 공개 범위를 입력합니다.
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03
데이터 형식 선택 및 파일 업로드
SHP · NetCDF · 3D Tiles · LAS · TIF · Cube · JSON 계열 탭에서 원본 데이터를 업로드하고 포맷별 생성 파라미터를 설정합니다.
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04
큐브 생성 실행
생성 또는 병합 버튼을 누르면 job 진행률과 로그를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
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05
결과 확인
데이터 조회 탭에서 생성된 데이터큐브, JSON 큐브, point timeseries를 지도 위에 시각화하거나, 데이터 관리 탭에서 타일셋 목록과 통계를 확인합니다.