영감과 통찰로 생성된 7 소스

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소개

  • 다양한 데이터 출처: 여러 GitHub 저장소에서 서울시의 지역 구분 GeoJSON 파일이 제공되고 있습니다. 각기 다른 행정 데이터와 시각화 도구를 사용하여 접근할 수 있습니다.

  • GitHub 저장소 소개: 서울시 및 대한민국의 행정 구역 지리를 포함한 저장소로는 raqoon886의 'Local_HangJeongDong', datainworld의 'administrative_district', southkorea의 'seoul-maps' 등이 있습니다.

  • 포맷 및 활용성: 이러한 저장소들은 GeoJSON, TopoJSON, Shapefile 등 여러 포맷으로 제공되어 다양한 분석 및 시각화 작업에 유용합니다.

  • 서울시 구별 인구 시각화 가능: 데이터에 포함된 정보를 통해 plotly.express와 같은 라이브러리를 이용하여 서울시 구별 인구 분포 등을 시각화할 수 있습니다.

  • 파일 활용에 따른 주의 점: 데이터 간의 코드 일치 여부를 확인하여 정확한 분석을 진행해야 하며, 오픈데이터와 기타 소스에서 얻는 데이터 간의 불일치를 방지해야 합니다.

GitHub 저장소 [1]

  • Local_HangJeongDong: 서울 및 대한민국의 행정 경계 자료를 제공하는 저장소입니다. GeoJSON 파일을 통해 서울시의 인구 분포 등을 시각화 가능합니다.

  • administrative_district: 서울을 포함한 대한민국 전체의 행정구역 데이터를 보유한 저장소로, 다양한 공간 분석에 적합한 자료를 제공합니다.

  • seoul-maps: 서울시 내부의 광역 및 기초 행정 구역 데이터를 제공하며, 다양한 포맷으로 데이터를 제공합니다.

  • admdongkor: 대한민국 전역의 행정동 경계 파일을 GeoJSON 형식으로 제공합니다.

  • southkorea-maps: 대한민국의 행정 구역 데이터를 포함하여, 다양한 나라인 한국의 지도 데이터를 제공하는 저장소입니다.

데이터 포맷 [2]

  • GeoJSON: 기하 데이터를 포함하여, 다양한 지리적 분석 도구와 호환됩니다.

  • Shapefile: GIS에서 널리 사용되는 표준 포맷으로 오픈 소스 도구에서 쉽게 활용 가능합니다.

  • TopoJSON: GeoJSON 보다 더 효율적인 공간 데이터 포맷으로, 작은 파일 크기로도 복잡한 지도 시각화에 유용합니다.

  • 파일 변환: shp 파일을 geojson과 topojson으로 변환하여 다양한 포맷간의 사용이 가능합니다.

  • 단위 구분: 서울시의 각 구, 동 등의 다양한 영역을 다각형으로 나타냅니다.

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활용 사례 [3]

  • 서울시 인구 시각화: GitHub 제공 파일을 이용하여 서울시 구별 인구를 시각화하는 예제로 plotly.express를 사용합니다.

  • 공공 자전거 대여소 분석: 서울시 내 자전거 대여소 분포를 분석하기 위해 행정 구역 데이터를 활용할 수 있습니다.

  • 지역별 경제 수준 비교: 서울시 각 구별 경제 지표를 비교 분석하는데 행정 데이터가 이용됩니다.

  • 위치 기반 응용 프로그램: 서울시의 특정 지역 분석을 돕는 다양한 앱 개발이 가능합니다.

  • 데이터 시각화 프로젝트: 다양한 포맷의 행정 데이터는 데이터를 시각적으로 표현하여 이해를 돕는 프로젝트에 활용됩니다.

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주요 출처 [1]

  • KOSTAT: 한국 통계청에서 제공하는 행정 구역 데이터로 신뢰도가 높습니다.

  • JUSO: 서울시 공공 데이터 플랫폼의 행정 구역 정보로, 주로 주소 기반 서비스 개발에 활용됩니다.

  • 통계청: 전국 단위의 통계 데이터를 제공하여 분석 및 연구에 기본이 되는 데이터입니다.

  • QGIS: shp 파일을 geojson으로 변환하는 툴로, 오픈 소스 GIS 소프트웨어로 널리 사용됩니다.

  • mapshaper.org: 웹 기반의 공간 데이터 변환 툴로, GeoJSON 및 TopoJSON 포맷을 지원합니다.

파일 활용 방법 [3]

  • 기본 JSON 파일 로딩: 주어진 URL을 통하여 GeoJSON 파일을 로드할 수 있습니다.

  • 행정 코드 매칭: 행정 데이터의 정확한 분석을 위해 파일 내 코드와 다른 데이터 소스 간의 코드 매칭이 필요합니다.

  • 시각화 플랫폼 준비: plotly, D3 등과 같은 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현합니다.

  • 지도 중심 좌표 설정: 서울시 지도에서 적절한 중심 좌표를 설정하여 시각화의 중심에 배치합니다.

  • 지도 상의 데이터 라벨링: 행정구 이름이나 인구와 같은 특정 정보를 지도에 라벨링하여 분석합니다.

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