흑백과 디지털

 오늘 회사에서 이것과 씨름을 했다. http://openapi.nsdi.go.kr/nsdi/eios/ServiceDetail.do?svcSe=F&svcId=F018&provOrg=NIDO 에 광역시나 도별로 GIS 건물정보를 받을 수 있다. 파일을 다운 받아서 압축을 해제하면 .shp, .dbf, .prj 파일들이 있다. 
 이 파일의 의미를 처음으로 알게되었는데,  .shp 파일은 맵의 위치, 도형정보가 들어있다. 이 파일을 잘 이용하면 실제 위도, 경도를 계산할 수 있다. .dbf 는 DB파일이다. 다운받은파일에서는 건물 주소, 건물명, 사용승인일등이 들어 있다. .shp 에 매핑되는 지점의 정보가 들어 있는 것이다. 그리고 .prj 는 .shp 파일의 맵의 위치정보가 어떤 좌표계를 사용했는지 알려주는 것 같은데 실제 이용되는 데이터인지는 모르겠다. 

 이 작업을 하면서 알게 되었는데, 우리가 흔히 위도 경로라는 것도 좌표계의 하나로 WGS84 경위도: GPS가 사용하는 좌표계를 이용해야 한다. 그리고 해당 파일의 좌표계는 "EPSG:5174" 이다. 

파이썬 코드를 작성해 보면 아래와 같다.

import shapefile
from shapely.geometry import Polygon
from dbfread import DBF
from pyproj import CRS, Transformer

# https://www.osgeo.kr/17
# EPSG:5174
EPSG5174 = """+proj=tmerc +lat_0=38 +lon_0=127.0028902777778 +k=1
+x_0=200000 +y_0=500000 +ellps=bessel +units=m +no_defs
+towgs84=-115.80,474.99,674.11,1.16,-2.31,-1.63,6.43"""


# Projection 정의
# EPSG:5174
epsg5174_crs = CRS(EPSG5174)
  

# WGS84 경위도: GPS가 사용하는 좌표계 EPSG:4326
epsg4326_crs = CRS('epsg:4326')

transformer = Transformer.from_crs(epsg5174_crs, epsg4326_crs)

fileName = './res/AL_11_D164_20230125'
sf = shapefile.Reader(shp=(fileName + ".shp"))
dbf = DBF(fileName + ".dbf" , encoding="CP949")
# records = sf.records()

index = -1
shapes = sf.shapes()
for record in dbf:
	index += 1
	if index % 10000 != 0:
		continue
	print("index : " + str(index))
	print("n_count : " + str(n_count))

	shape = shapes[index]
	polygon = Polygon(shape.points)
	center = polygon.centroid
	gis = transformer.transform(center.x, center.y)
	# gis = proj.transform(center.x, center.y)
	print("중심좌표 : " + gis)
  

print("======== END ========")

사용한 파이썬 라이브러리는 shapefile, dbfread, pyproj 이다. shapefile은 shp 파일을 불러오는 역할을 한다. 이 라이브러리을 통해 dbf 파일도 같이 읽을 수는 있는데 속도가 느려서 dbfread 라이브러리를 사용했다. pyproj 는 shapefile 라이브러리를 통해 얻어온 좌표를 변환할 때 사용한다. 이 라이브러리를 통해 위도 경도 값을 얻을 수 있다. 
 gis 변수에 위도, 경도 tuple 이 있고, record에는 dbf 파일의 정보가 있다. 서로 같은 순서를 가지기 때문에 이렇게 하면 동일한 건물에 대해 위도,경도와 기타 정보를 같이 획득할 수 있다. 


내 설명이 많이 불친절하긴 한데, 다른 사이트들에 개념은 잘 설명되어 있다. 그런데 파이썬 코드가 없어서 이 글을 올린다.  

 이 때까지 내가 이해하기로는 이것들은 비지도학습이다. 그런데 엄청난 학습을 통해 훈련해서 뭔가 대단한 것이 나오는 것 같다. 그런데, 이게 맞는 방향인지 모르겠다. 이 학습에만 엄청난 전기요금이 든다는데, 이런 식의 방법론이 올바른 방향인지 조금은 의심이든다.

내 뇌피셜로는 이런 비지도 학습이 인간이 이 때까지 구축해둔 지식을 세월을 거슬러 올라가 처음부터 훈련하는 것 아닌지 의심이 든다. 어떻게 보면 사람의 뇌는 엄청나게 좋은 GPU 머신이다. 여러 사람들(많은 GPU들이) 이 오랜세월 동안 구축한 언어 정보(형태소, 언어문법)를 무시하고(무시했다는 표현이 좀 그런데, 그냥 해당 label을 이용하지 않았다는 의미이다.) 그냥 깡으로 학습하는 느낌이다.  그렇다보니 뭔가 비효율적으로 엄청난 에너지를 소모하는 것 아닌가 하는 의구심이 든다. 

 가끔은 검증되지 않은 내 생각을 쓰고 싶을 때가 있다. 검증하려면 뭔가 많이 찾아봐야 하고, 적어두지 않으면 좋은 생각을 잊어버리는 문제가 있다. 물론 이런 생각들은 남을 음해하려는 것이 아닌 뭔가 기술적인 것인데, 내가 정확히 알지 못하는 것들이다. 이런 생각들은 뭔가 새로운 것을 개발할 때 분명히 도움이 되기도 할 것이다.