데이터 분석가를 위한 위치 정보 - ① 좌표 체계

위치 정보는 생각보다 많은 것을 이야기해준다. 

 

1. 개요 

1.1. 위치 정보란

물리적 공간 내에서의 특정 지점이나 객체의 위치를 정의하고 설명하는 데이터입니다. 이 정보는 주로 지리적 좌표계를 사용하여 표현됩니다. 이러한 위치정보는 데이터 분석가에게 매력적인 정보로 단순히 테이블로 확인하는 것보다 직관적이고 효과적입니다. 제가 업무적으로 사용해본 위치정보는 다음과 같습니다.  

• 휴대폰 위치정보
• 고객의 버스 승하차 정보
• 카드사 결제 매장 정보 
• 배달앱의 가게 위치 정보 
• 부동산 호가 정보 및 실거래가 정보 

 

1.2. 왜 위치정보를 확인해야할까?

위치가 비슷하면 상대적으로 특성이 비슷합니다. 당장 우리에게 익숙한 것으로 이야기해보겠습니다. 서울 내의 아파트 가격과 경기도의 아파트 가격이 비슷할까요? 토블러의 지리학 제1법칙은 이것을 잘 설명하고 있죠 

모든 것은 다른 모든 것과 관련이 있다. 그러나 가까운 것은 멀리 있는 것들보다 더 관계 있다.
 Tobler’s Law of Geography, 지리학의 제1법칙

 

그래서 도대체 뭐가 관계 있고 뭘 보라는 이야기일까요? 배달 관련 도메인을 예로 들어 설명해보겠습니다. 

• 수익 측면
  • 인구수에 차이가 있음 ( 시장에 대한 크기 )  
  • 경쟁 가게의 수  
• 비용 측면 
  • 가게 임대료에 차이가 있음
  • 배달을 할 수 있는 라이더 수의 차이가 있음
  • 가게에서 판매하는 음식의 재료에 대한 물류비용에 차이가 있음
• 예시 
  • 서울시 강남구: 시장이 크고 경쟁이 심함, 가게 임대료가 너무 높아 매출 1억 이상이어야 유지 가능 
  • XX시 XX 구: 시장이 작고 경쟁이 적음, 가게 임대료 역시 낮아 매출이 500만원 이상만 되어도 유지 가능 

이 두 지역에 같은 기준을 적용할 수 있을까? 당연히 아닐 것이며 데이터 분석가로서는 이 경우의 어떤 기준을 적용해야할지 고민해봐야한다. 

1.3. 그럼 이야기 할 것은? 

이렇게 흥미로운 위치 정보를 확인하기 위해서는 선행되어야할 지식들이 몇가지 존재합니다. 그 중 먼저 소개드릴 내용은 좌표계에 대한 이야기 입니다. 

 

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2. 좌표계 (Coordinate System)  

좌표계는 공간에서 위치를 정의하기 위한 시스템으로 이는 특정 점을 식별하고 표현하는데 활용됩니다. 위치 정보를 분석하기 위해 주로 알아야할 좌표계는 투영좌표계와 타원체 기반 좌표계입니다. 

 

 

2.1. 타원체 기반 좌표계 

• 지구와 같이 타원체 형태를 근사화 하여 그 위의 점을 정의하는 시스템 
• WGS84라는 위경도(latitude,longitude) 좌표계로 우리에게 익숙한 좌표계 
• 장점
  
  • 글로벌 표준이며 지구상의 모든 위치를 표현할 수 있음 
  • 널리 사용되어 호환성이 높음 
• 단점
  • 전 지구적인 평균 값을 기반으로 하여 특정 지형이나 지질적 특성을 완전히 반영하지 못함 
    (지구는 완벽한 구형이 아니며, 적도 부근이 약간 부풀어 있고 극지방이 약간 납작한 형태)
  • 지형이 복잡하거나 경사가 심한 지역에 대해서는 면적과 거리 계산이 완벽하지 않을 수 있음 

 

2.2. 투영 좌표계 (UTM)

• 3차원 지구 표면을 2차원 지도나 평면에 투영하기 위해 사용되는 시스템 
• 왜곡을 최소화하기 위해 지구를 여러 구역으로 나눠 각 구역마다 지구 표면을 2차원 평면에 투영(UTM 시스템)하여 위치를 표현
• 대한민국의 특화버전은 UTM-K로 네이버 지도와 국가지점 번호 등에 사용
• 장점
  • 지역별로 구분되어 있어 해당 구역 내에서는 지리적 왜곡이 최소화 
  • 미터법을 사용하므로 단순 연산으로 거리와 면적을 계산할 수 있음 
• 단점
  • 특정 구역 내에서 최적화되어 전 지구적인 데이터를 하나의 좌표계로 통합할 수 없음 
  • 구역의 경계 부근에서는 두 구역의 좌표계를 변환해야하는 번거로움이 있음 

 

 

그럼 좌표계가 다르면 어떻게 하지?

 

 

2.3. 좌표계가 다르다면?

타원체 기반인 WGS84(위경도)와 투영 기반인 UTM-K를 비교하려면 어떻게 해야할까? 좌표를 변환하면 됩니다. 다양한 좌표 변환을 제공하는 라이브러리인 Proj4를 이용하면 되는데 이때 아래와 같이 좌표를 표현할 수 있는 수식을 문자열로 입력하면 됩니다. 

Proj4js.defs["EPSG:5179"] = "+proj=tmerc +lat_0=38 +lon_0=127.5 +k=0.9996 +x_0=1000000 +y_0=2000000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs"; -- UTM-K
Proj4js..defs["EPSG:4326"] = "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs";//WGS84

 

하지만 저 문자열을 전부 외울순 없겠죠?? 그걸 위한 SRID(공간 참조 식별자)라는 표준이 존재합니다. 

WGS84 (위경도) : EPSG:4326 (4326)
UTM-K: EPSG:5179 (5179)

 

 

마치며 

이 포스트에서 설명한 좌표계가 전부는 아닙니다. 하지만 국내에서 분석할때는 4326과 5179정도만 알고 있더라도 크게 문제가 되진 않습니다. (그렇더라도 테이블 정의서에서 좌표계는 꼭 확인하는게 좋습니다.) 

 

다음에는 행정 구역 체계 (시도, 시군구, 행정동, 법정동, 집계구, 우편번호 등)에 대한 정보로 돌아오겠습니다. 

 

Chat GPT로 만들어진 이미지입니다.