다 필요없고 파일부터 내놔
잘가세요. ㅂㅂ
(22.04.11 파일 수정되었습니다.)
이 파일이 뭐고 왜 필요한데?
말 그대로 대한민국의 행정구역별로 위도/경도 좌표를 모아 놓은 엑셀이다. 모두 합치면 2만개쯤 되는데 지역마다 시트로 구분해 놨고, 맨 뒤의 숫자는 차례대로 '위도'/'경도'이다. 지역별로 시트가 구분되어 있어서 찾기 쉬울 것이다.
기존에도 행정구역별로 위도/경도를 정리해 둔 자료가 몇개 있긴 했는데, 좀 오래된 자료거나 계층화가 되어 있지 않은 자료들도 많았다. 무엇보다 거의 다 주소 DB에서, 각 지역구별 도로명 주소들의 중점을 계산하여 계산한 자료들이었다. 물론 이 방식도 솔직히 내가 할 줄 몰라서 생각하지 못했을 뿐인 좋은 방식이고, 밑에서 설명할 내가 했던 방식이랑 차이도 크게 나지 않는다.
그렇지만, 나는 단순히 주소들의 중심을 계산한다는 점에선, 해당 행정구역이 길쭉하거나 반달 모양 등을 취하는 지역이라면 이 방식이 정확하지 않을 것 같다는 생각이 들었다. 시골 행정구역에선 이런 모양의 행정구역을 가끔 볼 수 있고, 당장 경기도만 봐도 가운데가 뻥 뚫린 도넛 모양이기 때문이다.
그래서, 나는 Naver의 Geocoding API를 이용해서 해당 행정구역의 좌표를 받아오고, 이 데이터를 구조적으로 정리했다. 네이버에서 해당 행정구역으로 검색하면, 대부분 '시청' , '구청', '동사무소' 등 각 구역의 행정 중심지의 좌표를 찍어 주는 것에 착안했다. 동사무소는 그렇다 쳐도 보통 '시청'이나 '구청'은, 해당 지역에서 지리적으로 중앙은 아닐지라도 행정 혹은 경제의 중심에 위치하는 게 대부분이라고 생각해서 단순히 지역 내 주소들의 중점보다 조금 더 유용하지 않을까라고 생각하게 되었다.
혹시 문제가 있으면 댓글로 써주면 많은 도움이 될 것 같다.
거의 다 문제가 없었지만, 아주 간혹 가다 좌표 정보가 비어있는 데도 있을 수 있다. 그건 행정구역 목록엔 있었는데 네이버 API에선 검색이 안 되는 경우라서 어떻게 처리할 지 고민 중이다.
이 자료를 Python에서 쓰고 싶어요
그런 당신을 위해 오픈소스 라이브러리로 만들어 두었다. 헤헤
사실 오픈소스 라이브러리로 먼저 만들었고, 그걸 이용해서 위의 엑셀을 만든 것이다.
Thanks To
https://torrms.tistory.com/55 행정구역 목록은 여기서 받아서 데이터를 정제했다. 공공 머시기 포탈에서 받은 자료는 따로 전처리가 필요했었는데 이미 누군가가 어느 정도 정리해 둔 게 있었다. 감사합니다~