ArcGIS GeoAnalytics Server를 사용하여 빅데이터 분석 수행—ArcGIS GeoAnalytics Server

ArcGIS GeoAnalytics Server는 ArcGIS Enterprise의 빅데이터 처리 및 분석 기능입니다. 해당 기능은 대용량 데이터 분석을 위한 분석 도구 컬렉션을 지원하는 분산 컴퓨팅 프레임워크를 제공합니다. 집계, 회귀, 감지, 군집화 등을 통해 빅데이터를 시각화 및 파악하거나 작업을 수행할 수 있습니다. GeoAnalytics Server를 사용하면 패턴, 추세, 이상치와 같이 데이터에 숨겨져 있을 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

GeoAnalytics 도구는 업계 전반에 걸쳐 다양하게 사용됩니다. 다음 예시에서는 여러 가지 목적으로 GeoAnalytics Server를 사용하는 방법이 나와 있습니다.

범죄 분석가는 자신의 도시에서 발생한 범죄의 위치와 시간을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 사건, 경찰서, 도시 센터와 같은 관심 지역에 대한 범죄 근접성을 파악할 수 있습니다. 관련 도구는 포인트 집계와 조인 피처입니다.
도시의 교통 담당 부서장은 수십 년간의 교통량과 사고 데이터를 분석하여 사고가 가장 많이 발생한 고속도로를 파악할 수 있습니다. 특정 차량의 과속 및 고장 시점을 분석하여 차량 사고 지점과의 연관성도 나타낼 수 있습니다. 관련 도구는 포인트 군집 찾기와 추적 재생성입니다.
환경 과학자는 수백만 개의 정전기 센서 판독치로 구성된 데이터셋을 통해 전국에서 오존 수치가 높은 위치와 시간을 확인할 수 있습니다. 관련 도구는 사건 감지와 시공간 큐브 생성입니다.
전력회사 엔지니어는 번개가 전선과 변전소에서 얼마나 가깝게 발생했는지를 확인할 수 있습니다. 관련 도구는 버퍼 생성과 조인 피처입니다.
상수도 회사 기술자는 누수에 대한 작업 지시를 분류하고 토양 유형 데이터셋에 결합하여 특히 부식성 토양 지역에서 누수가 발생했는지 여부를 판단할 수 있습니다. 관련 도구는 시공간 큐브 생성과 핫스팟 찾기입니다.
선도적인 소매업자는 인구 통계, 과거 판매량, 스토어와의 거리를 바탕으로 상권을 재구성해 볼 수 있습니다. 또한 포트폴리오 전반에 걸쳐 스토어 실적의 유사성/차이를 확인할 수 있습니다. 관련 도구는 경계 디졸브와 유사한 위치 찾기입니다.
도시의 GIS 분석가는 ArcGIS GeoEvent Server를 사용하여 공공 작업 차량이나 제설차와 같은 모든 도시 차량의 GPS 데이터를 수집하여 차량 주행 경로, 커버리지가 적은 지역, 차량이 제한 속도를 초과한 경우를 확인할 수 있습니다. 관련 도구는 추적 재생성, 포인트 집계, 사건 감지입니다.

GeoAnalytics 도구 접근

ArcGIS GeoAnalytics Server의 피처 분석 도구는 Map Viewer, ArcGIS Pro, ArcGIS API for Python, ArcGIS REST API에서 사용할 수 있습니다. 포털 구성원은 아래 단계를 통해 도구에 접근할 수 있습니다.

ArcGIS REST API를 통해 도구를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 ArcGIS REST API 설명서를 참고하세요. ArcGIS Pro에서 도구를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 ArcGIS Pro 설명서를 참고하세요.

Map Viewer에서 도구에 접근

GeoAnalytics 피처 분석 권한이 있는 구성원으로 포털에 로그인합니다.
맵을 클릭하여 Map Viewer를 엽니다.
분석을 클릭하고 GeoAnalytics 도구를 선택합니다.

비고:

Map Viewer에 분석 버튼 또는 GeoAnalytics 도구 탭이 없는 경우 포털 관리자에게 문의하세요. 포털이 ArcGIS GeoAnalytics Server를 사용하여 구성되어 있지 않거나 도구를 실행할 권한이 없을 수도 있습니다. 도구에 필요한 권한이 없으면 도구가 나타나지 않습니다.

ArcGIS API for Python에서 도구 접근

GIS 분석가와 데이터 과학자는 ArcGIS API for Python를 통해 기관에서 제공되는 효율적인 GeoAnalytics 도구를 사용하여 공간 데이터를 쿼리, 시각화, 분석, 변환할 수 있습니다. API의 분석 기능에 대한 자세한 내용은 설명서 사이트를 참고하세요.

geoanalytics 모듈을 통해 빅데이터 분석 도구에 접근할 수 있습니다.

분석을 위해 데이터 준비

다음 항목에 대해 GeoAnalytics 도구를 실행할 수 있습니다.

피처 레이어(호스팅 피처 레이어, 호스팅 피처 레이어 뷰, 피처 서비스의 피처 레이어)
피처 컬렉션
ArcGIS GeoAnalytics Server에 등록된 빅데이터 파일 공유

GeoAnalytics 도구 결과

GeoAnalytics 도구를 실행하면 다음과 같은 두 옵션 중 하나가 결과로 생성됩니다.

포털의 호스팅 서버에 등록되어 있는 ArcGIS Data Store에 저장된 데이터를 포함하는 호스팅 피처 레이어
GeoAnalytics Server에 등록되어 있는 빅데이터 파일 공유(폴더, 클라우드 저장소, HDFS 위치)에 저장된 데이터셋

도구 개요

각 도구에 대한 개요는 아래에서 확인할 수 있습니다. 분석 도구는 범주별로 정리되어 있습니다. 이러한 범주는 논리적으로 그룹화되었으며 도구에 접근하거나 도구를 사용하는 방법에 아무 영향도 주지 않습니다.

데이터 요약(Summarize data)

이러한 도구는 영역 내에 있거나 다른 피처 주변에 있는 피처와 해당 속성에 대한 총 개수, 길이, 면적, 설명이 포함된 기본 통계 등을 계산합니다.


도구(Tool)	설명
포인트 집계(Aggregate Points)	해당 도구는 포인트 피처 레이어와 영역 피처 레이어 또는 그룹을 계산하는 데 사용되는 거리 중 하나를 사용하여 각 영역 내에 속한 포인트를 확인하고 각 영역 내의 모든 포인트에 대한 통계를 계산합니다. 원하는 경우 이 도구에 시간 슬라이스를 적용할 수 있습니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 범죄 사건의 포인트 위치가 주어진 경우 도시별 또는 다른 행정 구역별 범죄 건수를 계산합니다. 100킬로미터(km) 그룹을 사용하여 프랜차이즈 위치의 최고 및 최저 월간 매출을 확인합니다.
다중 변수 격자 생성(Build Multi-Variable Grid)	다중 변수 격자 생성 도구는 사각형 또는 육각형 그룹의 격자를 생성하고 하나 이상의 입력 레이어의 인접도를 기반으로 각 그룹에 대한 변수를 계산합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 대중교통 인프라의 다중 레이어가 주어진 경우, 대중교통으로 가장 접근하기 어려운 도시는 어디일까요? 호수와 강 같은 수로의 레이어가 있는 경우, 미국 각 지역에서 가장 가까운 수역의 이름은 무엇일까요? 가구 소득의 레이어가 있는 경우, 미국에서 주변 50마일의 소득 변동이 가장 큰 곳은 어디일까요?
데이터셋 설명	데이터셋 설명은 피처 샘플과 범위 레이어 출력, 요약 통계 계산, 입력 레이어 등록정보 요약을 수행합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 20억 개의 피처로 구성된 데이터셋이 주어진 경우 1,000개 피처로 샘플 레이어를 생성하여 맵을 효율적으로 시각화하고 확인할 수 있습니다. 결과 요약 통계 테이블을 확인하여 전체 데이터셋의 요약 통계를 확인합니다. 40개의 개별 CSV 파일로 구성된 빅데이터 파일 공유 데이터셋이 주어진 경우, 모든 입력 피처를 맵에 그리지 않고 입력 피처의 공간 분산을 나타내는 범위 레이어를 출력할 수 있습니다. 결과 JSON 개요를 통해 공간 참조, 지오메트리 유형, 레코드 수를 확인합니다.
조인 피처(Join Features)	포인트, 라인, 영역 피처 또는 테이블 레이어와 다른 피처나 레이어를 사용하여 지정된 관계를 보여 주는 피처를 조인합니다. 공간, 시간, 속성 관계를 사용하여 피처를 조인하고 필요에 따라 요약 통계를 계산할 수 있습니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 범죄 사건의 위치와 발생 시간이 포함된 포인트가 주어진 경우, 해당 사건 데이터를 범죄 데이터와 조인합니다. 1시간 이내 발생한 사건에 대해 1제곱킬로미터 이내의 공간 관계를 지정하여 시공간 측면에서 서로 연관된 일련의 범죄가 있는지를 확인할 수 있습니다. 인구 통계 정보가 포함된 우편 번호 테이블과 주거 건물을 나타내는 영역 피처가 주어진 경우, 인구 통계 정보를 거주지에 조인하여 각 거주지에 인구 통계 정보가 포함되도록 할 수 있습니다.
추적 재생성(Reconstruct Tracks)	해당 도구는 시간이 활성화된 폴리곤 피처나 포인트 피처 레이어를 사용하여 추적에 속한 입력 피처를 확인하고 입력 항목을 시간 순서대로 정렬합니다. 그런 후에 각 추적 내의 모든 입력 피처에 대한 통계를 계산합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 허리케인 측정치 시간과 포인트 위치가 주어진 경우 허리케인의 평균 풍속과 최대 풍압을 계산합니다.
속성 요약(Summarize Attributes)	해당 도구는 피처 또는 테이블 형식 데이터를 사용하여 필드에 대한 통계를 요약합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 식료품점 위치(COMPANY_NAME 필드에 포함)가 주어진 경우, 회사 이름별로 스토어를 요약하여 회사별 통계를 확인합니다. COMPANY_NAME과 COUNTY라는 필드가 포함된 식료품점의 테이블이 주어진 경우 회사 이름과 카운티를 기준으로 식료품점을 요약하여 카운티별로 각 회사에 대한 통계를 확인합니다.
다음 범위 내 요약(Sumarize Within)	해당 도구는 두 레이어 간에 겹치는 영역을 찾아서 해당 영역에 대한 통계를 계산합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 하천 유역 레이어와 토지 이용 유형별 토지 이용 영역 레이어가 주어진 경우 각 하천 유역에 대한 토지 이용 유형의 총 면적을 계산합니다. 도시 내 필지 레이어와 도시 경계 레이어가 주어진 경우 각 도시 내의 공지에 대한 평균 지가를 요약합니다.

위치 찾기(Find locations)

지정한 여러 조건을 충족하는 피처를 찾는 도구입니다. 여러 기준을 충족하는 장소를 찾기 위한 사이트 선택 시에 일반적으로 사용됩니다.


도구(Tool)	설명
사건 감지(Detect Incidents)	이 도구는 인스턴트 시간을 나타내는 포인트, 라인, 영역 또는 테이블의 시계열 레이어와 함께 작동됩니다. 이 도구는 순서가 순차적으로 지정된 피처, 즉 추적을 사용하여 어떤 피처가 관심 사건인지 파악합니다. 사건은 지정한 조건에 따라 결정됩니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 10분 간격으로 GPS 측정된 허리케인의 레이어가 있다고 가정해 보겠습니다. 각 GPS 측정치에는 허리케인의 이름, 위치, 기록 시간, 풍속이 기록되어 있습니다. 이러한 필드를 사용해 208 km/h가 넘는 풍속 측정치를 가지는 Catastrophic이라는 사건을 생성할 수 있습니다. 센서 측정치 레이어가 주어진 경우 이전 3개 값의 평균을 초과하는 값이 발견될 때마다 사건을 생성합니다.
유사한 위치 찾기(Find Similar Locations)	유사한 위치 찾기 도구는 지정한 조건에 따라 하나 이상의 참조 위치에 대한 후보 검색 레이어의 위치 유사성을 측정합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 직원 수와 연간 매출액을 확인하여 가장 유사한 스토어 10개를 찾습니다. 인구, 연간 성장률, 세제 수입 간의 관계를 조사하여 가장 유사한 100개 도시를 찾습니다.
테이블의 지오코드 위치(Geocode Locations from Table)	해당 도구는 주소를 좌표로 변환합니다. 빅데이터 파일 공유 테이블에 이 도구를 사용합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 범죄 위치의 주소를 나타내는 여러 CSV를 지오코딩하여 범죄 핫스팟을 탐색합니다. 온라인 소매업체의 배송 위치를 나타내는 TXT 파일을 지오코딩하여 마케팅이 가장 효과적으로 활용된 곳을 파악할 수 있습니다.

데이터 보강(Data enrichment)

데이터의 특성을 파악하는 데 도움이 되는 도구입니다. 다른 데이터 원본을 통해 보강하여 입력 데이터에 정보를 추가합니다.


다중 변수 격자에서 보강(Enrich From Multi-Variable Grid)	해당 도구는 다중 변수 격자의 속성을 포인트 레이어에 효율적으로 조인하므로 포인트 데이터에 크고 다양한 정보 컬렉션을 신속하게 추가하여 공간 분석에 사용할 수 있습니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 수백만 건의 정전 사건을 포함하는 레이어가 주어진 경우, 이러한 요소와 정전 빈도 간의 관계를 연구하기 위해 일반적인 사용법, 환경 위험, 인프라 조건에 대한 정보를 포함하여 사고 피처를 보강합니다.

패턴 분석(Analyze patterns)

이러한 도구는 데이터에 있는 공간 패턴을 식별, 수량화 및 시각화합니다.


도구(Tool)	설명
밀도 계산(Calculate Density)	밀도 계산 도구는 맵에서 일부 현상(포인트의 속성으로 표시됨)의 알려진 수량을 분산시켜 포인트 피처에서 밀도 맵을 생성합니다. 결과는 밀도가 나타난 영역의 레이어입니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 카운티 내의 병원 밀도를 계산합니다. 결과 레이어가 병원에 대한 높고 낮은 접근성을 지역에 표시하며 신규 병원 건설 장소를 결정하는 데 이 정보를 사용할 수 있습니다. 과거 산불이 발생한 위치를 기반으로 산불 발생 위험도가 높은 지역을 식별합니다. 새 도로 건설 장소를 계획하기 위해 주요 고속도로에서 멀리 있는 커뮤니티를 찾습니다.
핫 스팟 찾기(Find Hot Spots)	핫스팟 찾기 도구는 데이터의 공간 패턴에 통계적으로 유의한 군집화가 있는지 확인합니다. 해당 도구를 사용하여 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 포인트(범죄 사건, 나무, 교통 사고)가 집중되어 있습니까? 어떻게 확신할 수 있습니까? 통계적으로 유의한 핫스팟(지출, 영아 사망률, 높은 검사 점수)을 발견했습니까? 아니면 심볼화 방식을 변경한 경우 맵에 다른 정보가 표시됩니까?
포인트 군집 찾기(Find Point Clusters)	포인트 군집 찾기 도구는 공간 분포에 따라 주변 노이즈 내 포인트 피처의 군집을 찾습니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 박멸 활동에 대한 대상 설정을 지원하기 위해 해충에 감염된 가구의 군집을 찾습니다. 자연 재해 또는 테러 공격에 따른 지리적 위치 트윗을 사용하여 군집의 크기와 위치를 기반으로 구조 및 대피 요구를 알리고 조치를 취합니다.
포레스트 기반 분류 및 회귀(Forest-based Classification and Regression)	포레스트 기반 분류 및 회귀 도구는 지도 학습 기반 머신 러닝 방법인 Leo Breiman의 랜덤 포레스트 알고리즘의 채택을 사용하여 예측을 모델링하고 생성합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 공장 상류 및 주요 항구와의 거리를 계산하기 위해 다중 변수 격자를 사용하여 보강된 다양한 환경 설명 변수 및 해조류 발생에 대한 데이터가 있는 경우, 환경 설명 변수를 투영하여 향후 해조류 발생을 예측할 수 있습니다. 농작물 수확량 데이터가 직원 수, 면적(에이커) 등 각 농장의 다른 속성과 함께 전국에 있는 수백 개 농장에서 수집되어 있습니다. 이러한 데이터를 통해 농작물 수확량은 없지만 기타 모든 변수가 있는 농장을 나타내는 피처 집합을 제공할 수 있고 농작물 수확량을 예측할 수 있습니다. 올해 매매된 주택 가격을 기반으로 주택 가치를 예측할 수 있습니다. 침실 수, 학교까지의 거리, 주요 고속도로와의 인접성, 평균 소득, 범죄 발생 수에 대한 정보와 함께 매매된 주택 판매 가격을 이용하여 유사한 주택의 매매 가격을 예측할 수 있습니다.
일반화된 선형 회귀(Generalized Linear Regression)	일반화된 선형 회귀 도구는 설명 변수 집합과의 관계에 따라 예측을 생성하거나 종속 변수를 모델링합니다. 해당 도구는 연속(OLS), 이진(로지스틱), 개수(푸아송) 모델에 맞게 사용할 수 있습니다. 해당 도구를 사용하여 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 높은 대중교통 이용률에는 어떤 인구 통계 특성이 기여하나요? 공공 기물 파손과 절도 사이에 정적 상관 관계가 있나요? 어떤 변수가 119 통화량을 효과적으로 예측하나요? 향후 예측을 감안할 때 비상 대응 리소스에 대한 수요는 어느 정도인가요? 저출산에 영향을 미치는 변수는 무엇인가요?
지리 가중 회귀분석(Geographically Weighted Regression)	지리 가중 회귀분석(GWR) 도구는 공간적으로 다양한 관계를 모델링하는 데 사용되는 로컬 양식의 선형 회귀를 적용합니다. 해당 도구를 사용하여 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 교육 성과와 소득의 관계가 연구 영역에 걸쳐 일관되나요? 높은 산불 빈도를 설명하는 주요 변수는 무엇인가요? 아이들의 시험 성적이 높은 학군은 어디인가요? 관련 있는 특성은 무엇인가요? 각 특성이 가장 중요한 곳은 어디인가요?
시공간 큐브 생성(Create Space Time Cube)	이 도구는 시간이 활성화된 포인트를 시공간 그룹으로 집약하여 netCDF 구조로 요약합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 특정 도시에서 발생한 모든 범죄를 월별로 1km 크기의 그룹에 집계합니다. 지난 50년 동안 특정 카운티의 모든 119 통화를 100km 크기의 그룹에 집계하고 연간 시간 그룹을 포함합니다. 비고: Map Viewer를 통해 시공간 큐브 생성을 실행할 수 없습니다. 시공간 큐브 생성을 사용하려면 ArcGIS REST API나 ArcGIS Pro를 통해 도구를 실행합니다.

인접도 사용(Use Proximity)

공간 분석에서 가장 일반적으로 제기되는 질문 중 하나인 서로 인접해 있는 항목은 무엇인가요?


도구(Tool)	설명
버퍼 생성(Create Buffers)	버퍼는 포인트, 라인, 폴리곤 피처에서 지정된 거리를 포함하는 영역입니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 선형 하천 피처를 사용하는 경우 각 하천에 대해 하천 너비의 50배로 버퍼를 생성하여 제안된 하천 경계를 확인합니다. 국가를 나타내는 영역이 주어진 경우 각 국가에 대해 200해리의 버퍼를 생성하여 해상 경계를 확인합니다.

데이터 관리하기(Manage data)

공간 정보 데이터 및 테이블 형식 데이터의 일상적인 관리에 사용되는 도구입니다.


도구(Tool)	설명
데이터 추가(Append Data)	해당 도구는 포인트, 라인, 영역, 테이블 형식 데이터셋을 동일한 지오메트리 유형의 기존 호스팅 피처 레이어에 추가합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 월별로 생성된 여러 데이터셋이 주어진 경우, 데이터셋을 호스팅 피처 레이어에 추가하여 데이터를 연간 보고서에 합칠 수 있습니다. 여러 원본에서 가져온 기후 측정값이 포함된 10개의 데이터셋이 주어진 경우, 데이터셋을 추가하여 기후 측정값에 대한 단일 레이어를 생성할 수 있습니다. 필드 매핑을 사용하여 원본별 스키마 차이를 수정합니다.
계산 필드(Calculate Field)	해당 도구는 기존 필드나 새 필드의 값을 계산하고 ArcGIS Enterprise의 콘텐츠에서 레이어를 생성합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 기존 필드인 total을 total_2016, total_2017, total_2018 필드의 총매출로 수정합니다. windspeed와 pollutant 같은 필드 값을 기반으로 위험 수준을 분류하는 필드를 생성합니다.
클립 레이어(Clip Layer)	클립 레이어는 지정된 영역에서 입력 레이어 피처 부분집합을 추출하여 해당 부분집합이 포함된 레이어를 생성합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 국가 지진 발생 데이터가 포함된 피처 레이어가 주어진 경우, California 주 경계 레이어를 사용하여 California에서 발생된 지진만 추출할 수 있습니다. 고속도로에서 50피트 확장된 버퍼 레이어가 주어진 경우, 고속도로 확장에 의해 영향을 받을 수 있는 숲 피처를 클립할 수 있습니다.
데이터 저장소로 복사(Copy to Data Store)	해당 도구는 입력 피처 레이어나 테이블을 ArcGIS Data Store로 복사하고 웹GIS에서 레이어를 생성합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 빅데이터 파일 공유의 CSV 파일 컬렉션을 시각화에 사용할 수 있도록 시공간 데이터 저장소로 복사합니다. 시공간 데이터 저장소에 저장되어 있는 현재 맵 범위의 피처를 관계형 데이터 저장소로 복사합니다.
경계 디졸브(Dissolve Boundaries)	경계 디졸브는 공간적으로 교차하거나 동일한 필드 값을 공유하는 영역 피처를 찾아 병합합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. 연구 영역에 대한 피처 레이어가 주어진 경우, 토질 유형 값이 같은 모든 피처를 합쳐 토질 유형별 영역을 나타내는 레이어를 생성할 수 있습니다. 제한된 영역과 버퍼 영역이 주어진 경우, 모든 피처를 함께 디졸브하여 개발이 폐쇄된 위치를 요약할 수 있습니다.
레이어 병합(Merge Layers)	해당 도구는 2개의 데이터셋을 결합하여 하나의 결과 레이어를 만듭니다. 병합 속성을 사용하여 결과 스키마를 결정합니다. 다음은 이 도구 사용에 대한 사례 시나리오입니다. England, Wales, Scotland에 대한 피처 레이어가 주어진 경우, 레이어를 병합하여 영국이라는 단일 피처 레이어를 생성합니다. 2개의 피처 레이어는 인접 마을을 나타내며 각각 다른 필드 이름이 사용됩니다. 필드와 일치하는 속성 규칙을 사용하여 레이어를 합쳐 원하는 스키마가 사용된 단일 레이어를 출력합니다.
레이어 중첩(Overlay Layers)	레이어 중첩은 둘 이상의 레이어를 단일 레이어로 결합합니다. 해당 도구를 사용하여 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 100년 홍수 지역 내에 있는 필지는 무엇입니까? ('내에 있다'는 '겹침'을 의미하는 또 다른 표현 방법) 토질 유형별 토지 이용 현황이 어떻습니까? 버려진 군사 기지에 어떤 우물이 있습니까?