[R언어] 데이터 시각화와 지리 정보 시스템 공간 파악

26 Dec 2023

데이터 시각화는 데이터의 공간적 분포를 이해하고 인사이트를 도출하는 데 매우 중요하다. 특히 지리정보 시스템(GIS)과 관련된 데이터 시각화는 지리 데이터의 패턴과 트렌드를 이해하는 데 필수적이다.

R 언어는 데이터 시각화 및 공간 데이터 분석을 위한 다양한 패키지를 제공하여 공간 데이터 시각화에 매우 효과적이다. 이번 글에서는 R을 사용하여 공간 데이터를 시각화하는 방법을 소개한다.

1. 패키지 설치 및 로드

R에서 사용하는 패키지 중 sf, tmap, leaflet 등이 일반적으로 공간 데이터 시각화에 많이 활용된다.

# 패키지 설치
install.packages("sf")
install.packages("tmap")
install.packages("leaflet")

# 패키지 로드
library(sf)
library(tmap)
library(leaflet)

가장 기본적인 공간 데이터 시각화 방법은 지도를 이용하는 것이다. tmap 패키지를 사용하여 지도 시각화를 수행할 수 있다.

# 지도 데이터 로드
nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))

# 지도 시각화
tm_shape(nc) +
  tm_borders()

leaflet 패키지를 사용하면 인터랙티브한 지도를 생성할 수 있다. 이를 통해 지도 위에 다양한 정보를 표현하고 추가적인 상호작용을 제공할 수 있다.

# 인터랙티브 맵 시각화
leaflet() %>% addTiles() %>% 
  addMarkers(lng=174.768, lat=-36.852, popup="The birthplace of R")

공간 데이터의 분포를 시각화하는 것은 데이터에 대한 이해를 높일 수 있는 중요한 작업이다. 점, 선, 면 데이터를 시각화하여 지리 데이터의 특성을 파악할 수 있다.

# 분포 시각화
tm_shape(nc) +
  tm_bubbles(size="BIR79", col="purple", title.size="Births 1979")

R 언어를 사용하면 복잡한 지리 데이터를 직관적이고 효과적으로 시각화할 수 있다. 이를 통해 데이터 공간적 특성을 빠르게 파악하고 데이터로부터 유용한 통찰을 얻을 수 있다.

참고 문헌:

Pebesma, E., & Bivand, R. S. (2005). Classes and methods for spatial data in R.
Tennekes, M., & Lammertsma, E. (2018). tmap: Thematic Maps in R. Journal of Statistical Software, 84(6), 1-39.