Yonggeun Shin

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시행착오가 밑거름이 되는 공간

[GIS] 좌표 정의 및 변환 방법, 자주쓰는 좌표계

업데이트:

개요

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이번 포스팅에서는 다양한 공공데이터의 좌표정의를 위해 사용되는 좌표계들을 소개하고, 좌표계를 정의하고 변환하는 방법들에 대해서 알아보자.

앞서 공간정보데이터의 기본과 여러 공간연산 방법에 대해 알아봤었다. 하지만 어쩌면 좌표계는 공간데이터를 다루면서 가장 기초가 된다고 할 수 있다.

좌표계 및 측량 기법과 관련해서는 그 역사(?)와 굉장히 심오하고도 어려운 내용들이 많이 있다.
하지만 어려운건 모두 배제하고 우리가 공간데이터를 분석하면서 알아두면 될 내용 3가지 정도만 간략하게 배워보자.

  1. 어떤 좌표계가 있는지?
  2. 어떻게 좌표를 정의하는지?
  3. 어떻게 좌표를 변환하는지?


1. 좌표계의 종류

좌표계는 크게 지리좌표계(경도와 위도)와 투영좌표계(미터)로 나누어진다.

1-1. 지리좌표계

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지리좌표계란, 지구상에 위치를 좌표로 표현하기 위해 3차원의 구면을 이용하는 좌표계를 의미한다. 한 지점은 경도(longitude)와 위도(latitude)로 표현되며 이 단위는 도(degree)로 표시된다.

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위 그림과 같이 사실 지구는 원이 아니라 타원체인데, 3차원의 지구를 좌표로 표현하기 위해서 지오이드(geoid)라는 방법론도 제안되었으나, 복잡성을 배제하기 위해 결과적으로는 평평한 타원체로 정의가 되있고 이를 지구 타원체(Earth Ellipsoid)라고 한다.

이 타원체의 중심점(datumn)을 기반으로 측량을 하고 좌표를 통해 표현하게 되는데, 세계적으로 통일성을 유지하기 위해 국제 표준 타원체인 GRS80과 WGS84가 제시되었다.
(하지만 위 두 좌표 모두 지구의 중심을 타원체의 원점으로 정의해 차이가 없이 사용된다.)
위 좌표계가 바로 우리가 흔히 알고 있는 기본 위경도 좌표로, 공간데이터 기본 이해하기포스팅에서도 나왔지만 경도(x)와 위도(y)를 갖고 있는 데이터라면 WGS84좌표라고 생각하면 된다.

1-2. 투영좌표계

투영좌표계란, 위 3차원 위경도 좌표를 2차원 평면 상으로 나타내기 위해 투영(projection)이라는 과정을 거치게 되는데 이 투영된 좌표를 투영좌표계라고 한다.

이 투영방법에 따라서도 여러가지 체계로 분류가 되는데, 크게 2가지로 분류한다.

  • TM(Transverse meractor) : 횡단원통등각투영법
  • UTM(Universal Transcerse Mercator)

두 투영방법은 같은 계산법을 거치지만 상수가 다를 뿐이다. 우리나라의 경우 TM좌표계를 기반으로 국가 기본도를 제작하고 있으며, UTM은 군사지도나 단일원점을 사용하는 일부 부처에서 부분적으로 사용한다.

정리하자면

지리좌표계 : 위경도 좌표계, 3차원, WGS84
투영좌표계 : 미터 좌표계, 2차원, TM또는 UTM

EPSG코드

좌표계를 찾아보면서 위에서 언급한 TM, UTM, WGS, GRS와 같은 명칭 뿐아니라 EPSG로 표기한 명칭도 볼 수가 있다.
EPSG는 이렇게 다양한 전세계 좌표계에 대한 고유한 명칭이다.

지구를 표현할때,

  • 어떤 타원체(WGS84, GRS80)?
  • 어디를 중심으로(지리좌표계)?
  • 어떻게 변환(투영법, TM, UTM)?

할거냐에 따라서 다양한 좌표계가 생겨나기 때문에, 이를 EPSG라는 표준 고유 코드를 만들어둔 것이다. 예를 들면, 아래와 같이 각기 다른 좌표계 생성 방식에 따라 구분이 필요하기 때문이다.

  • 지리좌표계 : WGS84 => EPSG4326
  • 투영좌표계 : GRS80타원체를 UTM-k로 투영한 좌표계 => EPSG5179

특히 위경도 좌표의 경우에 같은 좌표계지만 WGS84, GRS80, EPSG4326와 같이 표현되면서 혼동할 수가 있다. 따라서 고유 코드인 EPSG코드를 알아두면 헷갈리지 않고 좌표계를 활용할 수 있다.

각 좌표에 대한 코드별 문자열들은 여기에 자세하게 정리가 되어 있다.


2. 좌표계의 정의

이제 좌표계의 종류에 대해 알아봤으니, 본격적으로 Python을 활용해서 공간데이터의 좌표계를 어떻게 정의하는지 알아보자.

예제 데이터와 기본 셋팅은 이전 포스팅을 참고하자.

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon, LineString

seoul_area = gpd.GeoDataFrame.from_file('data/LARD_ADM_SECT_SGG_11.shp', encoding='cp949')
pt_119 = pd.read_csv('data/서울시 안전센터관할 위치정보 (좌표계_ WGS1984).csv', encoding='cp949', dtype=str)
pt_119['경도'] = pt_119['경도'].astype(float)
pt_119['위도'] = pt_119['위도'].astype(float)
pt_119['geometry'] = pt_119.apply(lambda row : Point([row['경도'], row['위도']]), axis=1)
pt_119 = gpd.GeoDataFrame(pt_119, geometry='geometry')

2-1. crs

이전 포스팅에서도 설명했지만, Geopandas는 shapely(공간객체 담당)와 fiona(좌표담당)를 같이 활용한다.
좌표계는 fiona.crs의 from_string을 통해 생성할 수 있다.

from fiona.crs import from_string
epsg4326 = from_string("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs")

먼저 지리좌표계인 EPSG4326(WGS84)좌표계를 생성했다. function에 들어갈 문자열은 위에 설명했던 EPSG코드 링크에 나와있는 것을 복사해서 사용하면 된다.

또한 앞서 불러온 공간데이터의 좌표계를 확인할때는 .crs메소드를 통해 해당 geodataframe의 좌표계를 확인할 수 있다.

print(seoul_area.crs)
print(pt_119.crs)

{'init': 'epsg:5179'}
None

서울시 법정동경계(seoul_area)는 좌표계가 이미 정의되어 있는 shp파일을 불러왔으므로 정의된 좌표계를 확인할 수 있고, 소방서 위치(pt_119)는 위경도 컬럼만 존재하던 csv를 공간객체로 직접 만들어서 아직 좌표계가 없다.

pt_119.crs = epsg4326
print(pt_119.crs)

{'proj': 'longlat', 'ellps': 'WGS84', 'datum': 'WGS84', 'no_defs': True}

이제 좌표계가 정의됐음을 확인할 수 있다!

위경도 좌표계는 일반적으로 EPSG4326(WGS84) 좌표계를 적용하면 되지만, 위 서울특별시 법정동 경계(seoul_area)와 같이 투영좌표계(TM)는 구득하려는 사이트나 제공기관에서 어떤 좌표계를 사용해 생성된 공간 데이터인지를 정확하게 인지하고, 그에 맞게 적용해줘야 한다.

init을 통해 내장된 좌표계를 사용할 수도 있지만, fiona를 활용해 문자열을 직접 적용해 주는 것이 정확하다.


3. 좌표계의 변환

두 데이터의 좌표계를 모두 정의했으니, 이제 공간분석이 가능하도록 하나의 좌표로 통일해야 하는데 이때 변환이 필요하다.

일반적으로 공간분석은 도(degree)단위가 아닌 미터(meter)단위로 작업을 하기 때문에, 투영좌표계(TM)로 통일시켜주는게 좋다.

3-1. to_crs

좌표 변환은 to_crs함수로 할 수 있으며, 기존 좌표가 정의되어 있어야만 가능하다. EPSG5179로 변환해보자.

좌표를 먼저 생성하고,

epsg5179 = from_string("+proj=tmerc +lat_0=38 +lon_0=127.5 +k=0.9996 +x_0=1000000 +y_0=2000000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs")

변환!

pt_119 = pt_119.to_crs(epsg5179)
pt_119["geometry"].head()

0     POINT (944285.707763575 1947726.390537433)
1    POINT (964384.6573976473 1956833.993247274)
2    POINT (957313.2935830182 1943279.262784532)
3     POINT (952138.2406865631 1947752.94696052)
4     POINT (954174.228813116 1949633.598265431)
Name: geometry, dtype: object

Geometry를 확인해보면 위경도(127…., 37….)의 단위가 미터단위로 변경된 것을 확인할 수 있다.


기타

자주쓰는 좌표정보

이렇게 다양한 공간데이터를 사용할때, 원래 어떤 좌표계가 무엇인지 정확하게 제시가 안되어 있는 경우도 많고 제공기관마다 다른 좌표계를 사용하기 때문에 자주쓰는 것들을 정리해보았다.

EPSG code 좌표종류 데이터명 제공기관
4326 지리좌표계   좌표가 도(degree)단위라면 모두!
5174 투영좌표계(TM) 용도지역 국가공간정보포털
5174 투영좌표계(TM) GIS건물통합정보 국가공간정보포털
5174 투영좌표계(TM) 토지이용 국가공간정보포털
5174 투영좌표계(TM) 연속지적도 국가공간정보포털
5174 투영좌표계(TM) 용도지역 국가공간정보포털
5174 투영좌표계(TM) 지방행정인허가 행정안전부
5179 투영좌표계(TM) 도로명주소 전자지도 도로명주소
5179 투영좌표계(TM) 도로명주소 배경지도 도로명주소
5179 투영좌표계(TM) 네이버 지도 네이버
5181 투영좌표계(TM) 카카오맵(다음지도) 카카오
5186 투영좌표계(TM) 산림입지토양도 산림청
5186 투영좌표계(TM) 초중고등학교 학군경계 한국교원대학교
KOTI-KATEC KATEC 국가교통DB 한국교통연구원(KOTI)

기본적으로 제공기관이 같다면 좌표계도 동일한 경우가 대다수다.
위에서 설명한 자주쓰는 좌표들은 github에 정리를 해두었으니 활용하면 된다.

좌표가 정확히 안맞는 문제

위 방법처럼 정확하게 좌표를 정의하고, 동일하게 변환해주었음에도 딱 안맞는 경우가 생긴다(삽질의 시작..).

경험적으로 알게된 사실이지만 통일해야할 좌표계 중 EPSG5174,5186,KOTI-KATEC(그냥 안맞으면 한번 적용해보세요)가 존재하는 경우, 단순하게 좌표변환만 실시하게 되면 약 30m정도의 이격이 발생한다.

epsg5181_qgis = from_string("+proj=tmerc +lat_0=38 +lon_0=127 +k=1 +x_0=200000 +y_0=500000 +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs")

이럴때 위 좌표계로 통일시켜주면 정확히 맞는다.

위는 QGIS에서 제공하는 EPSG5181좌표계로 정식 좌표 문자열과 달리 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0가 추가되어 있다. 정확한 이유는 아직 잘 모르지만 해당 좌표계로 통일시켜주면 맞는다.


Reference

https://www.biz-gis.com/index.php?mid=pds&document_srl=65754

https://niceguy1575.tistory.com/entry/GIS%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%A2%8C%ED%91%9C%EA%B3%84%EC%99%80-%ED%88%AC%EC%98%81%EB%B2%95

http://www.gisdeveloper.co.kr/?p=8942

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참고