정확한 거리 계산을 위한 geopy.geodesic 사용법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

지리 정보 시스템(GIS), 로지스틱스, Django 프레임워크 개발자

• 중급 이상의 Python 개발자
• 지리 데이터 처리 및 거리 계산이 필요한 실무자

핵심 요약

• geopy.geodesic은 WGS-84 타원체 모델을 사용해 생산성 높은 정확도를 제공 (GPS, GIS 등에 적합)
• 평면 모델 기반 Euclidean 거리는 거리가 길수록 심각한 오류 발생
• Haversine 알고리즘은 구형 지구 가정으로 약 0.5% 오차 발생, 간단한 추정에 유리

섹션별 세부 요약

1. Euclidean 거리 계산의 한계

• 평면 모델 가정으로 지구의 곡률 무시
• 거리가 길수록 오차가 급격히 증가 (예: 1000km 이상 시 10% 이상 오류 발생)
• math.sqrt()로 구현, 단순하지만 지리 데이터 처리에 부적합

2. Haversine 알고리즘의 특징

• 구형 지구 가정 (R = 6371000m)
• 간단한 구현 및 빠른 계산 속도
• 짧은 거리(수백 km 이내)에 적합, 장거리에서는 0.5% 오차 발생

3. `geopy.geodesic`의 장점

• WGS-84 타원체 모델 사용 (GPS와 동일)
• 정확도 우수 (생산용 GIS, 로지스틱스 앱에 적합)
• 사용자 친화적 API (예: geodesic(coord1, coord2).meters)

4. Django GIS와의 연동

• Point 객체 사용 시 좌표 순서 주의 (Django: (경도, 위도), geopy: (위도, 경도))
• 코드 예시:

```python

from django.contrib.gis.geos import Point

point1 = Point(-73.985428, 40.748817)

coord1 = (point1.y, point1.x) # (위도, 경도) 변환

distance = geodesic(coord1, coord2).meters

```

5. 비교 표 요약

| 방식 | 지구 모델 | 정확도 | 사용 사례 |

|--------------|---------------|------------|------------------------|

| Euclidean | 평면 | ❌ 낮음 | 사용 금지 |

| Haversine | 구형 | ✅ 보통 | 빠른 추정 |

| geodesic | WGS-84 타원체 | ✅✅✅ 우수 | GIS, 로지스틱스, GPS 앱 |

결론

• geopy.geodesic은 생산성 높은 정확도를 요구하는 시스템에 필수 도구
• Django GIS 사용 시 Point 객체의 좌표 순서 변환 필수
• 장거리 거리 계산에는 구형 모델(Haversine) 대신 WGS-84 타원체 모델 사용 권장