QGIS, Python으로 한강 중심의 도로 연결망 데이터 구축하기

이번 글의 목표는 한강을 중심으로한 주요 간선도로들을 연결한 온전한 그래프를 만드는 것입니다. 일단 서울특별시 속도 자료와 노드링크 체계는 이 글의 내용을 기반으로 적당히 맞추었다고 가정하겠습니다.

 

 

일단 간선도로 위주로 얻어봤습니다. 이 링크들은 "1. 국가교통정보센터에서 제공하는 전국표준노드링크"중에서, "2. 서울시 교통정보 시스템에서 제공하는 서비스링크와 표준노드링크 매핑 자료에 있는 링크"중에서, "3. 서울시 교통정보 시스템에서 제공하는 주요 도로에 대한 속도 정보가 제공되는 링크"로 3차례 필터링 한 것입니다. (그 중에서도 한강 위주로 뽑았습니다.)

괜찮은 도로망 그래프로 보이지만, 사실 그렇지 않습니다.

 

 

연결이 되어 있었어야 할 검은색 라인이 빨간색 라인에는 없는 것을 알 수 있습니다. 왜 이런 일이 일어났을까요? 저도 정확히는 모르겠습니다. 마음이 아프네요. 저렇게 중간중간 끊긴 아이들이 많습니다. 3단계의 필터링 과정에서 한번이라도 누락되면 빌 수 밖에 없는 상황입니다. 그렇다고 저 부분의 속도를 null로 할 수도 없고, 연결성이 훼손됭 상황에서 그냥 두고 보기도 뭐합니다.

 

간단한 방법으로는 1. 다친 아이들이 많은 link 데이터 셋의 unique node list를 얻는다 2. unique node list의 pair-wise 모든 조합을 itertools로 찾는다 3. 이 중 이미 존재하는 링크들은 뺀다 4. 존재하는 링크는 뺀 데이터 중 전국표준노드링크 데이터에는 있는 값이 있다면, 다친 아이를 발견한 것

 

 

path_to_nodes = '20220924_riverside_olympic/re_link_qgis_nodes.shp'
selected_nodes = geopandas.read_file(os.path.join(par_path, path_to_nodes))
selected_nodes['NODE_ID'] = selected_nodes['NODE_ID'].astype('int64')

path_to_links = '20220924_riverside_olympic/re_link_qgis.shp'
re_link2 = geopandas.read_file(os.path.join(par_path, path_to_links))
re_link2.drop(columns=['LINK_NAME', 'F_NODE_NAM', 'T_NODE_NAM', 'REMARK'], inplace=True)
print(f'research link length = {len(re_link2)}')


path_to_seoul_links = '20220924_riverside_olympic/MOCT_LINK_qgis.shp'
seoul_link = geopandas.read_file(os.path.join(par_path, path_to_seoul_links))
seoul_link['F_NODE'] = seoul_link['F_NODE'].astype('int64')
seoul_link['T_NODE'] = seoul_link['T_NODE'].astype('int64')
seoul_link.drop(columns=['REMARK'], inplace=True)

print(f'research link length = {len(seoul_link)}')

# re_link2 : 다친 아이들이 포함된 링크 데이터셋 (궁극적으로 이 링크 데이터가 온전하길 바람)
# seoul_link : 모든 링크를 포함한 데이터셋

일단 데이터를 불러옵니다.

 

 

# 1. 다친 아이들이 많은 link 데이터 셋의 unique node list를 얻는다 
re_link2_nodes = np.unique(np.concatenate((np.unique(re_link2['F_NODE'].values), np.unique(re_link2['T_NODE'].values)), 0))

# 2. unique node list의 pair-wise 모든 조합을 itertools로 찾는다
import itertools
re_link2_nodes_iter = list(itertools.product(re_link2_nodes, re_link2_nodes))

# 3. 이 중 이미 존재하는 링크들은 뺀다
re_link2_target = list(set(re_link2_nodes_iter) - set(list(zip(re_link2['F_NODE'], re_link2['T_NODE']))))

# 4. 존재하는 링크는 뺀 데이터 중 전국표준노드링크 데이터에는 있는 값이 있다면, 다친 아이를 발견한 것
# 가끔 발생하는 피치 못할 에러는 try except 문으로 피해줍시다.
from tqdm import tqdm 

i=0
for link in tqdm(re_link_qgis_target):
    tmp = seoul_link[((seoul_link['F_NODE'] == link[0]) & (seoul_link['T_NODE'] == link[1]))]
    if len(tmp)>0:
        try:
            i+=1
            tmp.insert(len(tmp.columns)-1, 'SERVICE_LI', re_link_qgis[re_link_qgis['F_NODE']==tmp['T_NODE'].values[0]][['SERVICE_LI']].values[0][0])
            tmp.insert(len(tmp.columns)-1, 'STANDARD_L', re_link_qgis[re_link_qgis['F_NODE']==tmp['T_NODE'].values[0]][['STANDARD_L']].values[0][0])
            tmp.insert(len(tmp.columns)-1, 'MAP_DIST', re_link_qgis[re_link_qgis['F_NODE']==tmp['T_NODE'].values[0]][['MAP_DIST']].values[0][0])
            re_link_qgis = pd.concat([re_link_qgis, tmp])
        except:
            pass
print(i)

생각보다 케이스가 많아서 걱정입니다. 원래 데이터가 2674건인데, 500건 넘게 끊겨있던 링크를 발견했습니다. 그렇다고 연결을 포기하고 그렇다고 거리 기반으로 연결하면 곤란합니다. 

 

 

망원로와 강변북로는 서로 연결되어 있지 않습니다. 하지만 거리 기반으로 연결을 해버리면 저 둘이 아주 강하게 연결되어있다고 착각을 해버립니다. 한강대교 근처에는 강변북로와 올림픽대로, 그리고 각종 강변의 작은 도로들이 섞여서 이런 문제가 더 클 것으로 보입니다.

 

 

파란색이 원래 있던 링크들, 적색이 새롭게 연결된 링크들입니다. 같은 작업을 몇번 더 하면 모든 링크가 연결될텐데, 그건 또 그 나름대로 연구의 정확성을 훼손하게 됩니다. 그런 의미에서 이 정도만 하고 멈추기로 합시다.