INTRO
Coordinate System, 즉 ‘좌표계’는 절대로 무시할 수 없는 중요한 특성을 몇 가지 가지고 있습니다.
데이터를 사용하기 전에 가장 중요한 건 ‘그 데이터의 특성을 파악’하는 것입니다. 내가 사용하는 데이터가 무엇인지를 알아야 올바르게 활용하겠죠.
서비스를 만들 때나 데이터를 분석할 때 여러분은 지도를 자주 접하셨을 겁니다. 그러나 아마 대부분은 API Docs에 있는 내용만 보고 사용하고, 좌표계에 대한 이해는 없으셨을 거라 생각됩니다.
그래서, Data/ML 팀에 소속돼 있으면서 공간정보공학과 출신이기도 하니, 오늘은 여러분께 좌표 데이터에 대한 이야기를 조금 해드리려고 합니다. 개발자들도 알면 좋은 내용만 간추려서 적어볼게요!
이걸 왜 알아야 하는데?
‘지도’를 사용한 분석 혹은 서비스를 할 때, 행정 경계 등 정부에서 제공하는 SHP 파일 (Shape File)을 사용해야 하는 경우가 있을 텐데, 얘네들이 사용하는 좌표계가 생각보다 골치 아픈 문제가 됩니다.
서울의 구 경계를 나타낸 데이터의 정보입니다. 잘 보시면 데이터 좌표계라는 생소한 개념이 있습니다. 아무 생각 없이 이런 SHP File들을 사용하시면 서울이 아주 엉뚱한 곳에 가 있을 확률이 높습니다.
공간 참조 시스템
지구상의 위치를 좌표로 변환하는 방법은 크게 GCS(Geographic Coordinate System)와 PCS(Projected Coordinate System)로 나뉩니다.
GCS
GCS는 3차원의 지구 모델에서 위도와 경도를 이용해 좌표를 나타냅니다. 여기서 좌표는 ‘경위도 좌표계로 표현한다’고 하고, 3차원의 지구 모델은 ‘회전타원체’ 혹은 ‘지구타원체’라고 불립니다.
회전타원체?
지구의 모양은 울퉁불퉁하죠. 지구상의 위치를 좌표로 변환하려면 이 지구의 모양을 정확히 알 수 있다면 베스트겠지만 그건 매우 어려운 일일 겁니다.
따라서 우리는 회전타원체를 그려놓고 그걸 지구라고 간주합니다. 타원체의 원점을 지구의 중심으로 할지, 혹은 전 지구적으로는 오차가 좀 있더라도 일부 지역에는 잘 맞도록 타원체의 원점을 조금 움직일지, 타원체의 편평도와 장반경, 단반경 길이는 어떻게 할 지 등에 따라 종류가 다양합니다.
알아둬야 하는 GCS
가장 많이 쓰이는 GCS는 WGS84입니다. 1984년에 만들어진 것으로, 회전타원체의 명칭이기도 하면서 좌표계 자체의 명칭이기도 하죠. Earth-Centered Datum 중에서 가장 많이 쓰이는 데이텀이므로 개발자라면 언젠가는 한 번쯤 마주칠 녀석입니다. 쉽게 말해 ‘전 세계용 회전타원체’입니다.
과거에 우리나라는 Bessel 1841이라는 Local Datum을 이용했지만, 최근에는 WGS84 혹은 WGS84와 거의 유사한 회전타원체인 GRS80을 사용한 ITRF2000을 사용하는 추세입니다. (참고로 GRS80과 WGS84는 거의 차이가 없어서 일반적으로 사용할 때는 혼용하기도 합니다.)
PCS
이제 위도와 경도로 나타낸 좌표를 평면상에 투영해야 하겠죠?
PCS의 P는 Projected의 약자로, ‘투영’ 좌표계를 말합니다. 우리가 데스크탑 혹은 모바일 환경에서 보는 지도 서비스들(그리고 당연히 종이 지도도)이 바로 이 PCS를 사용합니다.
PCS는 간단하게 GCS에 투영 방법이 추가된 좌표 시스템 이라고 보시면 됩니다.
과거 국내에서 가장 많이 사용하던 좌표계는 TM 중부원점 좌표계로, 말 그대로 한국의 중부지방을 기준원점으로 사용하는 Local 좌표계입니다. 앞서 말씀 드렸던 대로 옛날에 사용하던 것이기에 Bessel 1841 회전타원체를 사용하는 좌표계죠.
이름으로부터 알 수 있듯 서부, 동부 원점 좌표계도 따로 있습니다. 지구 곡률로 인한 왜곡을 줄이기 위해 Local 좌표계임에도 세 가지로 더 분리한 건데, 한반도는 위아래로 길기 때문에 남북방향으로 나눈다고 합니다.
즉, ‘회전타원체를 무엇으로 사용하고, 투영 방법은 어떻게 할 것인지’가 정해진 좌표계인데, 여기서 우리가 주목할 점은 ‘회전타원체’ 부분입니다.
구글 등 해외에서 제공하는 좌표 데이터는 대부분 전 지구 GCS인 WGS84를 기반으로 만들어져 있으므로, 우리가 사용해야 하는 좌표계가 Bessel 같은 다른 회전타원체를 사용하지는 않는지 항상 신경 써줘야 합니다.
한국의 좌표계
한국의 개발자들은 이 부분을 잘 알아둬야 합니다.
2004년 서울시립대의 최윤수 교수님을 필두로 동부, 중부, 서부가 아닌 한반도 전역을 커버하는 단일평면좌표계가 UTM-K라는 이름으로 정의되었습니다. 이를 사용한 좌표계들을 KATEC 계열 좌표계라고 부릅니다.
대부분의 (한국에서 생성된) 데이터들이 UTM-K 계열로 돼 있습니다. 회전타원체로 Bessel을 사용했는지(도로명 지도에서 사용), GRS80을 사용했는지(네이버지도에서 사용)로 나뉩니다.
머리가 조금 더 복잡해지지만, 현재 국토지리정보원에서 공표한 표준 좌표계는 사실 따로 있습니다. 서부원점, 중부원점(카카오맵에서 사용), 동부원점, 동해(울릉)원점 좌표계의 네 가지로, 모두 GRS80 타원체를 사용하고 있습니다.
EPSG(SRID)
공간참조 시스템(=좌표계라고 이해해도 무방)은 종류가 매우 다양합니다. 그래서 각 좌표계마다 고유한 SRID(Spatial Reference IDentifier) 라는 번호를 붙였습니다. 이를 공표한 기관의 약자를 따 EPSG 코드 혹은 SRID라고 부릅니다. 아마 대부분의 경우 SRID라고 지칭하고 있을 겁니다.
각 SRID마다 그 좌표계를 정의하는 코드인 proj4 코드가 있습니다. 자세한 내용은 epsg.io에서 SRID 혹은 좌표계 이름으로 검색해 확인할 수 있습니다.
알아두면 좋은 SRID
전 지구 좌표계
- WGS84 경위도 좌표계 : 4326
- Bessel 1841 경위도 좌표계 : 4004
- GRS8 경위도 좌표계 : 4019
- Google Mercator : 3857 (=900913)
- 이름에서 알 수 있듯 구글 지도는 물론, 빙, 야후, Open Street Map 등 전 세계 상대로 서비스하는 지도들은 다 이 좌표계를 사용합니다. 투영 좌표계로, 회전타원체는 WGS84를 사용합니다
KATEC 계열
좌표가 값이 뭔가 엄청 크다 싶으면 십중팔구 이 좌표계를 사용하고 있는 겁니다. 좌표계 원점을 (1000000, 2000000)로 옮기거든요.
- UTM-K (Bessel) : 5178
- 도로명 지도(새 주소 지도)에서 사용
- UTM-K (GRS80) : 5179
- 네이버지도에서 사용
국토지리정보원 표준
-
중부원점 (GRS80) : 5187
-
중부원점 (Bessel) : 5174
- ‘구’ 지리원 표준임에도 아직도 잦은 빈도로 사용하는 좌표계입니다.
동대문구 면적 구해보기
본 예시에서는 PostgreSQL로 공간 데이터베이스를 구축하고, Shape File을 DB에 올린 후, 동대문구의 면적을 직접 구해보도록 하겠습니다.
PostreSQL 및 PostGIS Extension이 설치돼있다는 가정하에 진행합니다.
1. 데이터 다운받기
서울의 구 경계 데이터를 다운받습니다.
이렇게 네 가지 파일(.dpf .prj .shp .shx)이 있다면 잘 다운받으신 겁니다.
2. DB 생성하고 데이터 DB에 올리기
먼저 데이터를 올릴 DB를 생성하겠습니다. pgAdmin등을 이용해 seoul이라는 DB를 생성하고, postgis Extension을 추가해주세요.
shp2pgsql을 이용해 데이터를 SQL로 변환해보겠습니다. Terminal 등을 실행하고 아래의 명령어를 입력해주세요.
1
shp2pgsql -s 5179 -W EUCKR SHP파일_경로/LARD_ADM_SECT_SGG_11.shp seoul_shape > 출력파일_경로/seoul_shape.sql
-s 5179: SRID를 5179로 지정합니다. 저희가 사용하는 데이터는 UTM-K (GRS80) 을 사용하므로 SRID는 5179입니다. (참고로 데이터를 제공하는 국가공간정보포털의 정보에는 Bessel 중부원점 좌표계를 사용한다고 잘못 나와 있습니다.정부에서 제공하는 데이터의 품질은 항상 의심하는 습관을…)
-W EUCKR: 입력할 데이터의 인코딩을 지정합니다.
seoul_shape: DB에 생성할 테이블의 이름입니다.
seoul_shape.sql: 출력으로 내보낼 sql 파일의 이름입니다.
이제 생성된 SQL 파일을 어떤 식으로든 실행해 DB에 테이블을 생성하고, 데이터를 넣습니다. 저는 아래의 명령어로 집어넣었습니다.
1
psql -f 생성된_sql_파일_경로/seoul_shape.sql -d DB_이름 -h localhost -p 포트번호 -U Username
잘 들어갔네요!
3. 지도에 Geom 가시화해보기
PostgreSQL의 pgAdmin상에서 쿼리를 날려 서울을 지도상에 띄워보겠습니다.
pgAdmin에서는
Geometry Viewer기능을 제공합니다. Base Map으로 Open Street Map을 지원하는데, PCS인 Google Mercator 좌표계를 사용하지만 GCS인 WGS84로 변환해주면 알아서 PCS로 변환해 가시화해줍니다.
정리하면 실제로 좌표계 변환은 아래와 같은 단계로 이뤄집니다.
SRID 5179 (PCS) » SRID 4326 (GCS) » SRID 3857 (PCS)
저희가 저장한 데이터는 SRID가 5179이므로 이를 SRID 4326(WGS84)으로 Transform 해보겠습니다.
SELECT ST_Transform(geom, 4326)
FROM seoul_shape
눈 모양 아이콘을 눌러 Geometry Viewer를 열면 아래와 같이 서울이 지도 위에 잘 표현됩니다!
4. 동대문구의 면적 구하기
마지막으로 ST_Area라는 함수를 이용해 동대문구의 면적을 구해보겠습니다.
SELECT ST_Area(geom) as area
FROM seoul_shape
WHERE sgg_nm = '동대문구'
동대문구의 면적이 double precision으로 구해진 것을 확인할 수 있습니다.
각 좌표계에는 모두 길이 단위가 미리 정의돼 있으며, UTM-K (GRS80)에 정의된 길이 단위는 미터이므로 위의 숫자는 제곱미터 단위입니다.
구글에 의하면 동대문구 면적이 14.22km²라고 하니, 잘 구해진 것을 알 수 있습니다.
정리
사실 공간 데이터를 다루는 것은 꽤 많은 개념에 대한 이해를 요구합니다. 하지만 본 글에서 소개해드린 개념과 예제를 잘 이해하신다면 대부분의 문제는 얼마든지 해결하실 수 있을 겁니다.
이제 지도를 이용해서 여러분의 멋진 데이터를 분석하고 표현해보세요!
공간 데이터를 더 다양하게 (intersect 여부를 확인하거나 Buffer를 만든다거나 하는 등) 다뤄보고 싶으시다면 PostGIS의 docs를 참고해보세요!