Amazon Bedrock 기반 GIS 분석 자동화와 워크플로우 고도화 전략

AWS Amazon Bedrock를 활용한 지리공간 분석 자동화 및 GIS 워크플로우 고도화 가이드

현대의 데이터 기반 분석 환경에서 지리공간 정보(GIS)는 도시 계획, 재난 대응, 교통 흐름 최적화와 같은 다양한 분야에서 핵심 역할을 담당하고 있습니다. 하지만 이같은 분석은 일반적으로 전문 지식과 복잡한 시스템 운용을 필요로 합니다. 이번 글에서는 Amazon Bedrock과 대규모 언어 모델(LLM)을 접목하여 지리공간 분석을 자동화하고, 사용자 친화적 GIS 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다.

Amazon Bedrock과 지리공간 데이터의 통합 활용

지리공간 정보는 위도(latitude), 경도(longitude), 해발고도(altitude)에 따른 포지션을 기반으로 하며, 벡터 데이터(도로, 건물, 경계), 래스터 데이터(위성 이미지, 기온 지도), 표형 데이터(기상 통계, 인구밀도) 등의 다양한 형식으로 저장됩니다. 이러한 데이터를 Amazon Bedrock의 LLM 기능과 결합함으로써 시각화, 탐지, 분석의 자동화는 물론, 자연어 기반 질의응답(Q&A), 보고서 생성 등 다양한 자동화 기능을 현실 구현할 수 있게 됩니다.

LLM을 이용한 GIS 활용 사례 (Amazon Bedrock 적용)

Amazon Bedrock은 LLM을 통해 자연어 요약, 문서 생성, 질의응답, 분석 리포트 작성, 에이전트를 통한 시스템 제어까지 다양하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 특히 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기반의 문서 검색과 Agentic Workflow를 활용하면 정형/비정형 데이터를 동시에 분석해 인사이트를 도출할 수 있습니다.

도구 및 에이전트를 통한 GIS 통합 자동화

Amazon Bedrock 내 LLM은 도구(Functions)와 에이전트(Agents)를 통해 외부 시스템과 연동할 수 있습니다. 예를 들어, 도로 거리 계산, 교통량 추정, 특정 지역 이슈 탐지 등의 기능을 수행하고, 이를 시각화하거나 GIS에 실시간 반영하는 것이 가능합니다. AWS Lambda와의 연계를 통해 이러한 작업은 서버리스 환경에서 자동으로 실행되며, 비용 효율성과 유연성을 동시에 제공합니다.

지진 분석을 위한 구축 예시

Redshift에 저장된 지진 데이터와 행정 경계 데이터를 기반으로 Amazon Bedrock Agent를 설치하고, 자연어 기반 질의에 따라 실시간 분석을 수행하도록 구성할 수 있습니다. 예를 들어 "20년간 가장 많은 지진이 발생한 지역은 어디인가요?"라는 질문에 대해, 해당 질의는 내부적으로 SQL로 변환되어 실행되고, 그래픽 보고서로 결과가 출력됩니다.

지리공간 데이터 자동 변환 – CSV to WKT

GIS 데이터를 Amazon Redshift에 적재하기 위해서 JSON 형식의 지리정보를 WKT(Well-Known Text) 형식으로 변환하는 과정이 필요합니다. 이를 자동화하는 스크립트를 통해 수백 개의 지역 경계를 일괄 변환하고 분석 가능한 형태로 구축이 가능합니다.

UI 컨텍스트 연동 자동화 예시

예를 들어 사용자가 지도에서 특정 지역(마커)을 클릭하고 "이곳에 아파트를 지을 수 있나요?"라고 자연어로 물으면, LLM은 화면 정보를 컨텍스트로 처리하고, 도시계획 정보를 검색하여 "아니오, 해당 지역은 다가구 주택만 허용됩니다"라는 식의 응답을 제공할 수 있습니다. 이와 같은 자동화는 기획 단계의 인사이트를 현실화하는 데 큰 도움을 줍니다.

LLM과 GIS 통합의 장점 정리

• 실시간 의사결정 지원: 생중계된 위치기반 정보를 활용하여 교통 제어, 재난 대응 지원
• 데이터 활용 자동화: 정책 문서 기반 질의응답 자동화, 보고서 작성 등
• 유연한 시스템 통합: 모든 기능은 Amazon Bedrock Agent와 Lambda 함수로 통합 가능
• 사용자 친화적 분석 경험: 기술 전문가뿐 아니라 일반 사용자도 쉽게 접근 가능

결론

Amazon Bedrock은 지리공간 분석 및 GIS 시스템에 대규모 언어 모델을 접목하여 자연어 기반 분석 자동화를 실현할 수 있는 혁신적인 기반을 제공합니다. RAG와 Agentic Workflow를 통해 복잡한 데이터를 자연어로 분석하고, 이를 시각적으로 시연하며, 다양한 부서의 의사결정 과정을 빠르고 정확하게 도울 수 있습니다. 이러한 분석 자동화 환경은 공공 정책, 도시 계획, 민간 물류 분야까지 폭넓게 적용 가능합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-geospatial-analysis-and-gis-workflows-with-amazon-bedrock-capabilities/