데이터 기반 스타일 지정을 통해 실시간으로 데이터 보기

이 문서에서는 Maps JavaScript API를 사용하여 Google 경계의 동적 데이터 기반 스타일 지정을 구현하는 이유와 방법을 설명합니다. 이는 업종 및 부문 전반의 다양한 사용 사례에 유용합니다.

우편번호별 뉴욕 택시 운행 횟수
우편번호 경계별로 뉴욕시의 애니메이션 택시 운행 횟수 (시뮬레이션, 시간 경과):

데이터 기반 스타일 지정은 Google의 행정 경계 다각형을 활용하고, 지도에 표시할 다각형에 스타일을 적용하고, 자체 데이터를 결합하여 시각적 분석과 데이터의 이해를 높이는 데 사용할 수 있는 풍부한 맞춤 지도를 만들 수 있는 Google Maps Platform 기능입니다. 이 문서에서는 동적 데이터 피드를 통합하여 거의 실시간으로 지도에 데이터 기반 스타일 지정을 사용하여 데이터를 시각화하는 이유와 방법을 설명하는 몇 가지 사용 사례를 설명합니다.

데이터 기반 스타일 지정을 사용하면 데이터의 지리적 분포를 보여주는 지도를 만들고, 다각형 스타일을 동적으로 맞춤설정하고, 클릭 이벤트를 통해 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 이러한 기능은 다양한 사용 사례와 업종에서 유익하고 눈길을 끄는 지도를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 데이터 기반 스타일 지정에서 동적 데이터 업데이트를 표시하는 지도에 적용할 수 있는 몇 가지 사용 사례입니다.

• 차량 공유: 실시간 업데이트를 사용하여 수요가 많은 지역을 파악할 수 있으며, 이 경우 일부 제공업체의 경우 가격 인상이 가능할 수 있습니다.
• 교통: 실시간 업데이트를 사용하여 혼잡한 지역을 파악할 수 있으므로 최적의 대체 경로를 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 선거: 선거일 밤에는 실시간 데이터 설문조사 데이터를 사용하여 결과를 시각화할 수 있습니다.
• 근로자 안전: 실시간 업데이트를 사용하여 이벤트가 진행되는 동안 실시간으로 이벤트를 추적하고, 고위험 영역을 식별하며, 현장에 있는 대응자에게 상황별 정보를 제공할 수 있습니다.
• 날씨: 실시간 업데이트를 사용하여 폭풍의 움직임을 추적하고 현재의 위험을 식별하고 경고와 알림을 제공할 수 있습니다.
• 환경: 실시간 업데이트를 사용하여 화산재 및 기타 오염 물질의 이동을 추적하고, 환경 악화 지역을 식별하고, 인간 활동이 미치는 영향을 모니터링할 수 있습니다.

이 모든 상황에서 고객은 실시간 데이터 피드를 Google의 경계와 결합하여 데이터를 지도에 빠르고 쉽게 시각화함으로써 추가적인 가치를 창출할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 거의 즉각적인 통계를 얻어 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

지금 사용해 보기: Google Cloud 콘솔로 이동하여 Maps JavaScript API를 사용 설정하세요.

솔루션에 대한 아키텍처적 접근 방식

이제 동적 데이터를 시각화하기 위해 데이터 기반 스타일 지정을 사용하여 지도를 만드는 방법을 살펴보겠습니다. 앞서 설명한 것처럼 사용 사례는 우편번호로 시각화한 뉴욕시 택시의 수입니다. 이 기능은 사용자가 택시를 얼마나 쉽게 불러올 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

아키텍처
다음은 이 접근 방식의 애플리케이션 아키텍처 다이어그램입니다.

동적 데이터 기반 스타일 지정 솔루션

이제 데이터 세트에 대해 동적 데이터 기반 스타일 지정 등치 지역도를 구현하는 데 필요한 단계를 살펴보겠습니다.

이 솔루션을 사용하면 뉴욕시 주변의 실시간 택시 밀도에 대한 가상의 데이터세트를 우편번호별로 시각화할 수 있습니다. 이는 실제 데이터는 아닐 수 있지만, 실제 적용이 가능하며, 데이터 기반 스타일 지정을 통해 지도에 동적 데이터를 시각화할 수 있는 능력과 기능을 제공합니다.

1단계: 시각화할 데이터 선택 및 장소 ID 경계에 연결

첫 번째 단계는 표시하려는 데이터를 식별하고 Google의 경계에 부합할 수 있는지 확인하는 것입니다. 각 postalCode에 대해 findPlaceFromQuery 콜백 메서드를 호출하여 클라이언트 측에서 일치를 수행할 수 있습니다. 미국에서는 우편번호에 고유한 이름이 있지만 다른 행정 구역 수준은 그렇지 않습니다. 모호한 결과가 있는 경우 쿼리에 올바른 장소 ID를 선택해야 합니다.

const request = {
    query: postalCode,
    fields: ['place_id'],
};
 
function findPlaceId() {
   placesService.findPlaceFromQuery(request, function (results, status) {
      if (status === google.maps.places.PlacesServiceStatus.OK) {
         console.log(results[0]);
      }
   });
}

데이터에 위도 및 경도 값이 있는 경우 구성요소 필터링과 함께 Geocoding API를 사용하여 스타일 지정하려는 지형지물 레이어의 위도/경도 값을 장소 ID 값으로 확인할 수도 있습니다. 이 예에서는 POSTAL_CODE 지형지물 레이어의 스타일을 지정합니다.

2단계: 실시간 데이터에 연결

데이터 소스에 연결하는 방법은 다양합니다. 최상의 구현은 구체적인 요구사항과 기술 인프라에 따라 달라집니다. 이 경우 데이터가 'zip_code'와 'taxi_count'라는 두 개의 열이 있는 BigQuery 테이블에 있고 Firebase Cloud 함수를 통해 쿼리한다고 가정해 보겠습니다.

async function queryNycTaxis() {
   // Queries the NYC Taxis dataset.

   // Create a client
   const bigqueryClient = new BigQuery();
  
   // The SQL query to run
   const sqlQuery = 'SELECT zip_code, taxi_count
      FROM \'YOUR_DATASET_ID.TABLE\' LIMIT 100';
      
   const options = {
      query: sqlQuery,
      // Location must match that of the dataset(s)
      // referenced in the query.
      location: 'US',
   };
  
   // Run the query
   const [rows] = await bigqueryClient.query(options);
  
   rows.forEach(row => {
      const postalCode = row['zip_code'];
      const taxiCount = row['taxi_count'];
   });
}

다음으로 데이터를 최신 상태로 유지해야 합니다. 한 가지 방법은 웹 작업자를 사용하여 위의 쿼리를 호출하고 setInterval 함수를 사용하여 데이터를 새로고침하도록 타이머를 설정하는 것입니다. 간격을 적절한 값으로 설정할 수 있습니다(예: 15초마다 지도를 새로고침). 간격 시간이 지날 때마다 웹 작업자는 postalCode별로 업데이트된 taxiCount 값을 요청합니다.

이제 데이터를 쿼리하고 새로고침할 수 있으므로 지도 다각형의 모양에 이러한 변경사항이 반영되었는지 확인해 보겠습니다.

3단계: 데이터 기반 스타일 지정으로 지도 스타일 지정

이제 Maps JavaScript 인스턴스에서 JSON 객체로 시각적 스타일을 만들어 우편번호 경계에 적용하는 데 필요한 동적 데이터 값이 있으므로 등치 지역도에 스타일을 지정할 차례입니다.

이 예에서는 각 우편번호의 택시 수를 기준으로 지도의 스타일을 지정하여 사용자가 자신이 거주하는 지역의 택시 이용률과 이용 가능 여부를 파악할 수 있습니다. 스타일은 택시 수 값에 따라 달라집니다. 택시가 가장 적은 영역에는 보라색 스타일이 적용되고, 색상 그라디언트는 빨간색과 주황색 사이로 이동하며, 밀도가 가장 높은 지역은 NYC 택시 노란색으로 끝납니다. 이 색 구성표의 경우 이 색상 값을 fillColor 및 strokeColor에 적용합니다. fillOpacity를 0.5로 설정하면 사용자가 기본 지도를 볼 수 있으며 strokeOpacity를 1.0으로 설정하면 동일한 색상의 다각형 경계를 구분할 수 있습니다.

const featureLayer = map.getFeatureLayer(
   google.maps.FeatureType.POSTAL_CODE
);
featureLayer.style = (featureStyleFunctionOptions) => {
   const placeFeature = featureStyleFunctionOptions.feature;
   // taxiCount per (postal_code) PlaceID 
   const taxiCount = zips[placeFeature.placeId];
   let fillColor;
   let strokeColor;
// Apply colors to features based on taxiCount values
if (taxiCount < 8) {
   fillColor = "#571845";  
   strokeColor = "#571845"; 
} else if (taxiCount < 13) {
   fillColor = "#900c3e";
   strokeColor = "#900c3e";
} else if (taxiCount < 21) {
   fillColor = "#c60039"; 
   strokeColor = "#c60039"; 
} else if (taxiCount < 34) {
   fillColor = "#fe5733";
   strokeColor = "#fe5733";
// keep else if or the whole map gets this style with else
} else if (taxiCount >= 34) { 
   fillColor = "#fec30f";
   strokeColor = "#fec30f";
}  
return {
   fillColor,
   strokeColor,
   fillOpacity: 0.5,
   strokeOpacity: 1.0,
};
 

결론

Google의 경계를 위한 데이터 기반 스타일을 지정하면 업종과 부문에 걸쳐 다양한 구현에 맞게 데이터를 사용하여 지도의 스타일을 지정할 수 있습니다. 실시간 데이터에 연결하면 무슨이 일어나고 있는지, 어디서 발생하는지, 파악할 때 커뮤니케이션할 수 있습니다. 이 기능은 실시간 데이터의 가치를 활용하고 사용자가 현실 세계에서 데이터를 실시간으로 더 잘 이해하도록 도울 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

다음 작업

• 데이터 기반 스타일 지정을 사용하여 Google 지도 경계의 스타일을 지정하는 방법 웹 세미나를 시청하세요.
• 데이터 기반 스타일 지정을 위한 클릭 이벤트를 통해 시각화를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.
• 지도에 고급 마커를 추가해 보세요.

기여자

주요 저자:

Jim Leflar | Google Maps Platform 솔루션 엔지니어