스타일 적용(Map Viewer)

맵에서 다양한 방법으로 데이터를 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 국가의 인구 데이터를 색상 순서로(예시: 밝은 색상에서 어두운 색상으로) 또는 점진 원으로(예시: 작은 원에서 큰 원으로) 시각화할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 데이터 제공 방식에 따라 숨겨진 패턴을 찾고 맵에 다른 정보를 나타낼 수 있습니다. 그러나 맵을 만드는 것은 유연하고, 여기에는 항상 최선의 정답만 있는 것이 아니기에 의사결정 과정이 필요합니다.

Map Viewer에서 스마트 매핑 기본값을 사용하여 다양한 스타일 지정 옵션을 탐색할 수 있습니다. Map Viewer에서 맵 레이어의 스타일을 지정하는 경우 데이터의 특성에 따라 스타일에 기본 설정으로 표시되는 스타일 지정 옵션이 결정됩니다. 그런 다음 색상 램프, 라인 가중치, 투명도, 심볼, 기타 그래픽 요소를 실습하고 선택 항목이 맵에 즉시 반영되는 것을 확인할 수 있습니다.

팁:
예시를 참고하세요. Map Viewer의 스마트 매핑에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참고하세요.

팁:

키보드 단축키를 사용하여 Map Viewer에서 일반적인 워크플로를 빠르게 완료할 수 있습니다. Map Viewer의 키보드 단축키 전체 목록을 보려면 Microsoft Windows에서 Alt+?를 누르거나 Mac에서 Option+?를 누릅니다.

스타일 적용

레이어에 제공되는 스타일 지정 옵션은 매핑하는 데이터의 유형을 기반으로 합니다. 제공되는 옵션은 피처 레이어가 포인트, 라인, 폴리곤 피처로 구성되었는지 여부나 영상 또는 래스터 데이터 매핑 여부에 따라 달라집니다. 예를 들어 포인트로 구성된 레이어의 경우 히트 맵 스타일 지정 옵션이 제공되지만 라인 레이어나 폴리곤 레이어에는 제공되지 않습니다. 또한 레이어와 연관된 속성 데이터 유형도 옵션에 영향을 줍니다. 예를 들어 포인트 피처에는 지리 좌표와 같은 위치 정보가 있을 수 있고 나무 종 등 범주 정보나 기온 등의 수치 정보도 포함할 수 있습니다. 스타일 지정 옵션은 수익 또는 인구 등의 속성을 하나만 나타낼지 또는 둘 다 나타낼지에 따라서도 달라집니다. 모든 데이터 종류에 모든 스타일 지정 옵션을 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 정보와 기타 데이터 특성을 분석하여 Map Viewer에서 최적의 스타일 지정 옵션을 나타냅니다.

비고:

레이어의 명시적 속성을 사용하여 피처 레이어 스타일을 지정하는 대신 ArcGIS Arcade로 작성된 사용자 설정 속성 식을 생성하여 스타일 지정에 사용할 수 있습니다. Arcade 식은 대부분의 스타일에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Arcade 식을 생성하면 월별 판매량 필드의 값을 합하여 개별 판매 지역의 연간 판매 수치를 파생시킬 수 있습니다. 그런 다음 맵에서 연간 판매 수치를 다양한 크기의 심볼로 나타낼 수 있습니다. 또한 Arcade 식을 새로 생성하거나 Map Viewer에서 기존 Arcade식을 직접 편집할 수도 있습니다. Arcade 식을 사용하여 피처의 투명도심볼의 회전 각도를 설정할 때와 팝업레이블을 구성할 때도 사용할 수 있습니다.

스타일이 첨부되지 않은 레이어를 추가하면(예시: 발행 직후 항목 페이지에서 호스팅 피처 또는 영상 레이어를 추가하는 경우) Map Viewer가 기본 스타일이 적용된 레이어를 표시합니다. 기존 스타일이 적용된 레이어를 추가하는 경우 Map Viewer에는 해당 스타일이 적용됩니다. 설정 도구모음에서 스타일 버튼을 클릭하여 지원되는 레이어 스타일을 언제든지 변경할 수 있습니다.

스타일을 적용하거나 피처 레이어의 스타일을 변경하려면 다음을 수행합니다.

비고:

영상 레이어 스타일 지정에 대한 자세한 내용은 영상 스타일 지정을 참고하세요.

  1. 로그인되어 있는지, 콘텐츠를 생성할 권한이 있는지(변경 내용을 저장하려는 경우) 확인합니다.

    비고:
    로그인하지 않고도 맵을 탐색하고 레이어를 추가 및 구성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 작업을 저장하려면 맵을 생성하기 전에 로그인합니다.

  2. Map Viewer에서 레이어가 포함된 맵을 열거나 직접 레이어를 추가합니다.
  3. 레이어 창에서 레이어를 클릭하고 선택합니다.
  4. 설정(밝은) 도구모음에서 스타일 스타일을 클릭합니다.
  5. 스타일 창의 특성 선택 섹션에서 다음 중 하나를 수행합니다.
    비고:

    단일 심볼을 사용하여 위치를 표시하거나 포인트 피처의 위치를 히트 맵으로 매핑하려는 경우이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

    • 필드를 클릭하고 속성을 찾아 선택한 후 추가를 클릭하여 레이어의 속성 스타일을 지정합니다.
    • 을 클릭하고 편집기 창에서 이름 제공을 포함하여 사용자 설정 Arcade 식을 생성하여 레이어의 스타일을 지정합니다.

      기존 식을 사용하여 새 식을 생성할 수도 있습니다. 그러나 일부 변수는 모든 프로필에서 작동하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 팝업용으로 생성된 식이 스타일에서 작동하지 않을 수 있습니다. 기존 식을 사용하려면 기존제안 추천 탭에서 선택합니다.

    팁:

    Arcade 함수에 대한 도움말이 필요한 경우 해당 함수 옆의 화살표를 클릭하여 레퍼런스 정보를 볼 수 있습니다.

  6. 추가 속성의 스타일을 지정하거나 더 많은 식을 만들려면 이전 단계를 반복합니다.

    현재 레이어에 적용된 스타일은 스타일 선택 섹션에서 선택되었습니다.

  7. 필요에 따라 다른 스타일을 선택합니다. 나타낼 항목을 기준으로 하여 스타일을 선택합니다.

    스타일 선택과 관련한 도움이 필요하면 스타일 빠른 참조 표를 참고하세요.

    비고:

    해당 데이터에 적용 가능한 옵션만 나타납니다. 예를 들어 피처 위치만 알고 있는 경우 크기나 색상이 아닌 단일 심볼 또는 히트 맵만 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 위치에 지리적 정보 또는 숫자 정보가 첨부된 경우에는 스마트 매핑에서 추가 스타일 지정 옵션을 제공합니다.

    일부 스타일은 테마 옵션도 포함되어 있습니다. 테마를 사용하면 데이터의 다양한 뷰를 실습할 수 있습니다. 테마의 사용 가능 여부는 선택한 스마트 매핑 스타일에 따라 다릅니다.

  8. 필요에 따라 스타일 카드에서 스타일 옵션을 클릭하여 레이어의 모양을 사용자 정의합니다.
    팁:

    색상 및 크기, 유형 및 크기, 주요 범주 및 크기, 관계 및 크기, 유형 및 크기(수명), 색상 및 크기(수명)를 사용하는 경우 각 속성에 스타일 지정 옵션을 적용합니다. 예를 들어 유형 및 크기 스타일을 선택한 경우 유형(고유 심볼)의 옵션과 개수 및 양(크기)의 옵션을 선택합니다.

  9. 스타일 옵션 창에서 스타일 사용자 정의 작업을 완료한 경우 완료를 클릭하고, 선택 사항을 저장하지 않고 스타일 창으로 돌아가려면 취소를 클릭합니다.
  10. 스타일 창에서 완료를 클릭합니다.
  11. 콘텐츠(어두움) 도구모음에서 저장 및 열기 저장 및 열기를 클릭한 후 저장을 클릭하여 맵에 스타일 지정 변경 사항을 저장합니다.

스타일 빠른 참조

스마트 매핑을 사용하여 레이어 스타일을 지정할 때 제공되는 스타일 지정 옵션은 매핑 중인 데이터 유형(포인트, 라인, 폴리곤 또는 영상), 데이터 속성 유형(숫자, 범주, 날짜 등), 선택하는 속성 수에 따라 달라집니다. 각 스타일을 통해 약간씩 다른 스토리를 전달하고 데이터에 대한 서로 다른 질문의 답변을 제공할 수 있습니다.

다음 테이블에서는 각 데이터 유형에 대해 사용할 수 있는 스마트 매핑 스타일 지정 옵션의 빠른 참조와 각 스타일을 사용하여 답변할 수 있는 몇 가지 주요 질문을 제공합니다.

팁:
예시를 참고하세요. 아래 데이터 유형 열의 링크를 사용하여 각 스타일의 예시를 살펴봅니다.

데이터 유형스마트 매핑이 답변할 수 있는 질문제공되는 스마트 매핑 스타일

위치만

예시를 참고하세요. 예시: Miami의 도시 서비스 요청, 뉴질랜드 인근 백상어 출몰 영역

  • 피처가 있는 위치는?
  • 피처가 지리적으로 분포된 방식은?

숫자 속성 1개

예시를 참고하세요. 예시: 평균 이상 및 이하의 아동 비만율, 소포의 시장 가치, 연간 평균 일일 교통량

  • 숫자 값을 기반으로 하여 피처를 서로 비교하는 방법은?
  • 최고 및 최저 값의 위치는?
  • 특정 속성 값보다 크거나 작은 피처는?

숫자 속성 2개

예시를 참고하세요. 예시: 비보험 국민의 수와 비율, 실업률 추세, 종의 풍부함과 희귀성

  • 최고 및 최저 값의 위치는?
  • 숫자 속성의 관련성은?
  • 숫자 합계와 비율 간의 관계는?
  • 이상치 유무는?
  • 두 속성 모두 높은 값 또는 낮은 값을 갖는 피처는?
  • 한 속성에는 낮은 값을 갖고 다른 속성에는 높은 값을 갖는 피처는?
  • 각 속성에 대해 가장 강하거나 가장 약한 관계 패턴의 위치는?

숫자 속성 3개

예시를 참고하세요. 예시: 보존 및 습지 프로그램, 농업 프로그램을 위한 자금 제공과 총 자금 제공

  • 숫자 속성의 관련성은?
  • 두 속성 모두 높은 값 또는 낮은 값을 갖는 피처는?
  • 한 속성에는 낮은 값을 갖고 다른 속성에는 높은 값을 갖는 피처는?
  • 각 속성에 대해 가장 강하거나 가장 약한 관계 패턴의 위치는?

측정 단위가 동일한 하나 이상의 숫자 속성(개수 또는 양)

예시를 참고하세요. 예시: 여러 유형의 범죄 분포, 보호 지원을 받는 노숙자와 그렇지 않은 노숙자 분포, 미국 전역의 인종별 인구 분포

  • 데이터가 분산되는 방식은?
  • 한 속성의 분포를 다른 속성과 비교하는 방식은?

측정 단위가 같은 숫자 속성 2~10개

예시를 참고하세요. 예시: 인구 조사 표준 지역별 주요 민족 집단, 인구 조사 표준 지역별 주요 주택 유형 및 총 주택 단위가 가장 높은/가장 낮은 표준 지역, 카운티별 가정에서 사용되는 언어, 인구 조사 표준 지역별 및 총 주택 단위별 주요 사용 연료 유형

  • 각 피처에 대한 기타 관련 속성에 비해 값이 가장 큰 속성은? 값이 가장 작은 속성은?
  • 기타 관련 속성과 비교한 가장 큰 속성 값의 차이는?
  • 각 피처에 대한 속성의 합계 및 이 값과 다른 피처 간의 차이는?

범주/유형 속성 1개

예시를 참고하세요. 예시: 제조업체별 풍력 터빈

  • 데이터가 범주별로 분산되거나 요약되는 방식은?

범주/유형 속성 1개와 숫자 속성 1개

예시를 참고하세요. 예시: 국가별 실업자 수

  • 최고 및 최저 값의 위치는?
  • 데이터가 범주별로 분산되는 방식은?

날짜만

예시를 참고하세요. 예시: 설치 연도별 하수도

  • 오래된 피처와 최신 피처의 위치는?
  • 날짜가 주요 날짜 이전/이후인 피처는?

날짜/시간 속성 1개

예시를 참고하세요. 예시: 로테르담 공습 이후 건축 또는 재건된 로테르담 건물, 로테르담에서 가장 오래된 건물, 긴급 사건 대응 시간, 코드 위반 불만 접수 날짜에서 시정 날짜까지의 기간

비고:

다음과 같은 날짜 및 시간 필드 유형이 지원됩니다.

  • 날짜
  • 날짜만

지원되는 파일 유형에 대해 자세히 알아보려면 ArcGIS Online의 날짜 및 시간 필드를 참고합니다.

  • 오래된 피처와 최신 피처의 위치는?
  • 날짜가 주요 날짜 이전/이후인 피처는?
  • 수명(두 날짜 사이의 시간)이 긴 피처와 짧은 피처는?
  • 기간별 피처 분포는?

날짜/시간 속성 2개

예시를 참고하세요. 예시: 우수 구조물 경과 연수와 점검 날짜 간의 관계, 코드 위반 불만 접수 날짜에서 시정 날짜까지의 기간과 최근 위반이 발생한 시기와의 관계

  • 오래된 피처와 최신 피처의 위치는?
  • 날짜가 주요 날짜 이전/이후인 피처는?
  • 수명(두 날짜 사이의 시간)이 긴 피처와 짧은 피처는?
  • 피처의 수명 간 관계 및 오래된 피처와 최신 피처의 수명 길이는?

날짜/시간 속성 1개와 숫자 속성 1개

예시를 참고하세요. 예시: 여러 대의 차량이 연루된 가장 최근의 교통사고, 우수 구조물 경과 연수 점검

  • 수명(두 날짜 사이의 시간)이 긴 피처와 짧은 피처는?
  • 피처 수명과 숫자 속성 값 간의 관계는?

날짜/시간 속성 1개와 범주/유형 속성 1개

예시를 참고하세요. 예시: 유형별 하수도와 설치 이래 경과 연수

  • 데이터가 범주별로 분산되는 방식은?
  • 수명(두 날짜 사이의 시간)이 긴 피처와 짧은 피처는?
  • 피처의 수명과 해당 범주 간의 관계는?

범주 래스터

예시를 참고하세요. 예시: 숲, 도시, 농업 등의 토지 피복

  • 데이터가 범주별로 분산되는 방식은?

다중스펙트럼 영상

예시를 참고하세요. 예시: 다중밴드 Landsat 영상, 샬럿의 높은 고도에서 낮은 고도

  • 이미지화된 풍경은 실제로 어떻게 보이나요?
  • 이미지에 있는 특정 피처의 위치
  • 최고 및 최저 값의 위치는?

인접한 래스터 또는 영상

예시를 참고하세요. 예시: 미국 온도, 아이슬란드의 고도

  • 값의 분포는 어떤가요?
  • 최고 및 최저 값의 위치는?
  • 값을 범위로 그룹화하는 방법은 무엇인가요?
  • 고도 데이터에서 음영은 어떻게 보일까요?

컬러맵

예시를 참고하세요. 예시: 범례가 있는 토양 맵

  • 다양한 토양 유형의 분포는 무엇인가요?
  • 토양 유형은 경사와 어떤 관련이 있나요?
  • 토지 피복 및 토지 사용 클래스의 분포는 무엇인가요?
  • 도로는 시간 경과에 따라 삼림 토지 피복에 어떤 영향을 미치나요?

다차원 벡터 필드

예시를 참고하세요. 예시: National Digital Forecast Database 풍향 및 풍력, 미국 풍속

  • National Digital Forecast Database의 데이터를 사용한 풍향 및 풍력은 얼마입니까?