역 지오코딩

Reverse geocoding

역 지오코딩은 지리적 좌표(위도, 경도)에서 설명한 위치를 사람이 읽을 수 있는 주소나 장소 이름으로 변환하는 과정이다. 그것은 정방향 지오코딩(흔히 어드레스 지오코딩 또는 단순히 "지오코딩"이라고 칭함)과는 반대여서, 역방향이라는 용어다. 역 지오코딩은 주변 도로 주소, 장소 및/또는 인근 지역, 카운티, 주 또는 국가와 같은 영역 세분화를 식별할 수 있다. 역 지오코딩 및 라우팅 서비스와 결합되어 역 지오코딩은 모바일 위치 기반 서비스의 중요한 구성요소로서 GPS로 얻은 좌표를 최종 사용자가 더 쉽게 이해할 수 있는 읽기 쉬운 거리 주소로 변환하기 위한 Enhanced 911이다.

역 지오코딩은 지오코딩 프로세스와 유사한 좌표를 처리하는 서비스에 의해 체계적으로 수행될 수 있다. 예를 들어 GPS 좌표를 입력하면 해당 지점이 가장 가까운 참조 데이터 집합의 도로 세그먼트에 할당된 범위에서 거리 주소가 보간된다. 사용자가 주소 1로 시작하고 100으로 끝나는 구간의 중간 지점 근처에 좌표를 제공하면 반환되는 거리 주소는 50에 가까운 곳에 있게 된다. 역 지오코딩 접근방식은 실제 주소를 반환하지 않으며, 미리 결정된 범위에 기초하여 그곳에 있어야 할 것의 추정치만 반환한다. 또는 역 지오코딩을 위한 좌표를 대화형 지도에서 선택하거나, 표시된 지점의 좌표를 결정하기 위해 미리 정의된 공간 레이어가 있는 GIS에서 지오그래밍하여 정적 지도에서 추출할 수 있다. 지오코딩의 많은 동일한 제한사항은 역 지오코딩과 유사하다.

공중 역 지오코딩 서비스는 휴대 전화 애플리케이션뿐만 아니라 API와 다른 웹 서비스를 통해 점점 더 이용가능해지고 있다.[citation needed] 이러한 서비스는 도로 주소나 인접 장소를 찾기 위해 좌표를 수동으로 입력하거나, 지역화 도구(대부분 GPS, 그러나 셀 타워 신호 또는 WiFi 추적[1])에서 캡처하거나, 대화형 지도에서 점을 선택해야 한다. 이러한 서비스의 예로는 가장 가까운 거리 주소, 장소 이름, 위키백과 기사, 국가, 카운티 분할, 인접 지역 및 좌표에서 기타 위치 데이터를 식별할 수 있는 도구를 가진 지오나임스 역 지오코딩 웹 서비스를 들 수 있다. 구글은 온라인 역 지오코딩 도구에 적용할 수 있는 역 지오코딩 API도 발간해 구글 지도와 동일한 거리 참조 계층을 사용하고 있다.[2] 다른 인기 있는 역 지오코딩 서비스는 OpenStreetMap 데이터를 기반으로 다양한 검색 엔진을 사용한다[3].

역지오코딩은 거리에만 국한되지 않고 운하나 호수에서 선박을 식별하는 데도 사용할 수 있는데, 이는 항해 지도 정체성을 이용하여 선박 위치를 설명하는 것이 더 타당하기 때문이다.

프라이버시 문제

지오코딩과 역 지오코딩은 특히 출판된 정적 지도에서 거리 주소를 역설계할 수 있는 기능과 관련하여 잠재적인 프라이버시 우려를 야기시켰다. 게시된 지도를 디지털화함으로써 다른 공간 레이어들과 오버레이하여 지오레스트를 참조한 다음, 개인의 거리 주소를 얻기 위해 역 지오케이드를 하거나 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 지점 위치를 추출할 수 있다. 이는 다른 저널리즘 출처에 게재된 잠재적으로 민감한 정보뿐만 아니라 의학 문헌에 게재된 지도에서 환자나 연구 참가자의 위치를 결정하는 데 잠재적인 영향을 미친다.

한 연구에서, 허리케인 카트리나 사망률 지도가 루이지애나주의 배턴 루즈에 발표되었다. 저자들은 사망자가 발생한 주택에서 얻은 GPS 위치를 이용해 실제 주택 위치와 발행된 지도를 지리학적으로 검토하여 결정된 위치 사이의 상대적 오류를 확인할 수 있었다. 저자들은 지리 참조 지도에서 추출한 점의 약 45%가 한 가정의 GPS 획득 지점으로부터 10m 이내에 있다는 것을 발견했다.[4] 또 다른 연구는 의학 저널에 게재될 수 있는 것과 유사한 가상의 저해상도 환자 주소 맵을 검사한 결과 유사한 결과를 발견했다. 그들은 저해상도 지도에서 얻은 점의 약 26%와 고해상도 지도에서 얻은 점의 79%가 실제 위치와 정확히 일치한다는 것을 발견했다.[5]

이러한 연구결과는 지도화된 개인에 대한 민감하거나 사적인 정보를 해명하기 위해 지리 회의와 발행된 지도 역 지오코딩의 잠재적 사용에 관한 우려를 제기한다. 잠재적으로 민감한 정보의 표시와 발행에 대한 지침은 일관성 없이 적용되고 있으며 통일된 절차는 확인되지 않았다. 지도점의 위치를 바꾸는 흐릿한 알고리즘의 사용이 해결책으로 제안되었다[by whom?]. 또한 지도된 지역의 지리에 대한 직접적인 참조가 필요하지 않은 경우에는 공간 패턴을 표시하는 추상적인 공간을 사용할 수 있다.

역 지오코딩 서비스

각주

  1. ^ Danalet, Antonin; Farooq, Bilal; Bierlaire, Michel (2014). "A Bayesian approach to detect pedestrian destination-sequences from WiFi signatures". Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 44: 146–170. doi:10.1016/j.trc.2014.03.015.
  2. ^ Google 코드 소스 역 지오코딩 API
  3. ^ OSM 검색 엔진
  4. ^ Curtis, A. J., Mills, J. W., & Leitner, M. (2006) 공간 기밀성과 GIS: 허리케인 카트리나 J Health Geogr, 5, 44세에 관한 출판된 지도에서 사망률 위치를 재설계한다.
  5. ^ 브라운슈타인, J. S. 카사, C. A., 코하인, I. S, & Mandl, K. D. (2006) 저해상도 질병 지도에서 원래 사례 위치를 유추하기 위한 무감독 분류법. Int J Health Geogr, 5, 56