[Intro] Environmental Big Data overview (환경빅데이터 개요)

1. 환경빅데이터란 무엇인가?  (What is the envrimetnal Big data?)

환경 빅데이터는 센서, 위성, 모니터링 장치, 뉴스 미디어를 포함하여 다양한 소스에서 생성된 방대한 양의 데이터를 말하며 자연과수문 환경을 연구하고 이해하는 데 사용됩니다. 환경 빅데이터는 날씨 패턴, 대기 및 수질, 토지 이용을 포함한 광범위한 환경 요인을 추적하고 분석하기 위해서 이용되고 있습니다. 환경 빅데이터 이용의 증가는 지구의 상태에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 지구를 보호하고 보존하기 위해서 다양한  정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

[Eng. Environmental big data refers to the vast amounts of data generated by various sources, including sensors, satellites, and other monitoring devices, that are used to study and understand the natural environment. This data is used to track and analyze a wide range of environmental factors, including weather patterns, air and water quality, and land use. Environmental big data can provide valuable insights into the state of the planet and help us make more informed decisions about how to protect and preserve it.]

 

[Source:https://www.environmentalscience.org/data-science-big-data]

2. 환경빅데이터의 종류는 무엇인가? (What is the data sources for envrioemtnal big data?)

환경 빅데이터는 위성 이미지, 기상 관측소 실측데이터, 대기 질 모니터링 데이터, 해양 센서를 포함한 광범위한 범위에서 생성됩니다.  환경 빅데이터는 정부 기관, 연구기관, 지자체 및 민간 기업에서 수집합니다. 수집된 데이터들은  분석하고자 하는 분야에 따라서 기후변화, 자연재해, 생태계 건강 등 다양한 환경 현상을 연구하는 데 활용합니다.

[Environmental big data is generated from a wide range of sources, including satellite imagery, weather stations, air quality monitors, and ocean sensors. This data is collected by government agencies, research institutions, and private companies. The data is then analyzed and used to study various environmental phenomena, including climate change, natural disasters, and ecosystem health.]

 

3. 환경 빅데이터가 적용되는 곳은 어디일까? (Where envriometnal big data are used?)

환경 빅데이터는 기상학, 기후학, 환경과학 등 다양한 분야와 산업에서 활용되고 있습니다. 예를 들면 기후 변화를 연구하고 미래의 날씨 패턴을 예측하는 데 많은 연구들이 이용되고 있습니다. 또한 대기 및 수질을 모니터링하고 생태계의 건강상태를 추적할 수 있고 홍수, 가뭄 및 산불과 같은 자연재해를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 그리고, 환경 빅데이터를 이용하여 정보에 입각한 토지 사용, 자원 관리 및 보존과 관련된 정책 결정을 위한 기초자료로 사용될 수 있습니다.

[Environmental big data is used in a variety of fields and industries, including meteorology, climatology, and environmental science. For example, it can be used to study climate change and predict future weather patterns. It can also be used to monitor air and water quality, track the health of ecosystems, and predict natural disasters such as floods, drought, and wildfires. Additionally, environmental big data can inform policy decisions related to land use, resource management, and conservation.]

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4. 환경 빅데이터의 한계점은 무엇인가? (What is the disadvnateages of envriometnal big data?)

환경 빅데이터를 이용하는 것은 많은 이점에도 불구하고 대용량의 데이터를 분석을 위한 복잡한 데이터 세트 작업과 관련된 몇 가지 문제을 가지고 있습니다. 가장 큰 주요 과제는 매일 생성되는 대용량의 데이터의 관리 및 분석이 어려울 수 있다는 것입니다. 그리고, 데이터 형식과 품질의 불일치로 인해 분석이 어려울 수 있기 때문에  여러 소스의 데이터를 통합해야 한다는 것입니다. 마지막으로 위성 이미지나, 원격 감지 사용과 관련하여 환경 빅데이터 사용들은 때로는 개인 정보 보호 및 보안 문제가 생길 수 있기 때문에 이러한 문제점을 하나씩 보완해 나아가야 합니다.

[Despite the many benefits of environmental big data, several challenges are associated with working with such large and complex data sets. One of the main challenges is the sheer volume of data that is generated, which can make it difficult to manage and analyze. Another challenge is the need to integrate data from multiple sources, which can be difficult due to inconsistencies in data formats and quality. Additionally, there are privacy and security concerns surrounding the use of environmental big data, particularly when it comes to the use of satellite imagery and other forms of remote sensing.]

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환경 빅데이터의 활용은 대용량의 자료 분석을 통해서 귀중한 통찰력을 제공해 주고 환경을 보전하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력이 있습니다. 하지만, 현재까지 대용량 데이터를 분석하는 것과 관련된 몇 가지 해결해야 할 문제도 수반되어 있어 점차적으로 해결해 나아가야 할 것입니다. 환경 빅데이터 분야는 현재까지 비교적 새로운 분야이며 점차적으로 잠재력을 실현하기 위해 많은 일들을 해 나아가야 할 것입니다.

[Environmental big data has the potential to provide valuable insights into the state of the planet and help us make more informed decisions about how to protect and preserve it. However, several challenges are also associated with working with such large and complex data sets. The field of environmental big data is still relatively new, and much work must be done to fully realize its potential.]