[GIS] Uber의 H3이란? : 지구를 육각형으로 나눈 체계

https://www.uber.com/en-KR/blog/h3/

 

Uber의 H3는 고해상도 계층적 헥사곤 그리드(Hierarchical Hexagon Grid) 시스템으로, 지리 공간 데이터를 효율적으로 인덱싱하고 분석하기 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리입니다. H3는 지리적 영역을 일련의 헥사곤 타일로 나누어 표현하며, 이는 다수의 위치 기반 서비스와 분석 작업에 유용하게 사용됩니다.

주요 특징

1. 헥사곤 그리드:
   • H3는 지구 표면을 헥사곤 셀로 분할합니다. 헥사곤 모양은 사각형보다 왜곡이 적고, 주변 셀들과 더 균일하게 인접할 수 있어 지리적 분석에 유리합니다.
2. 계층적 구조:
   • H3는 계층적 구조를 가지며, 각 셀은 더 작은 헥사곤 셀로 재귀적으로 분할될 수 있습니다. 이를 통해 다양한 해상도 수준에서 지리적 데이터를 분석할 수 있습니다.
   • H3 해상도는 0부터 15까지 있으며, 해상도가 증가할수록 헥사곤 셀의 크기가 작아집니다.
3. 인덱싱 및 인접 셀 탐색:
   • 각 헥사곤 셀은 고유한 인덱스를 가지며, 이를 통해 지리적 데이터를 쉽게 인덱싱할 수 있습니다.
   • 인접한 셀을 효율적으로 찾을 수 있는 기능을 제공하여, 공간 질의와 네트워크 분석을 용이하게 합니다.
4. 다양한 언어 지원:
   • H3는 C 라이브러리로 구현되었으며, Python, Java, JavaScript, Go 등 다양한 언어로 바인딩 되어 있습니다.

사용 예시

H3를 사용하여 지리적 데이터를 헥사곤 그리드로 변환하고, 이를 기반으로 분석하는 간단한 예시를 살펴보겠습니다. Python을 사용하여 H3 라이브러리를 활용하는 방법을 설명하겠습니다.

1. 라이브러리 설치

   pip install h3

2. 먼저 H3 Python 라이브러리를 설치합니다.
3. 좌표를 H3 인덱스로 변환

   import h3
   
   # 위도와 경도
   latitude = 37.775938
   longitude = -122.417950
   
   # 해상도 설정 (0부터 15까지)
   resolution = 9
   
   # 좌표를 H3 인덱스로 변환
   h3_index = h3.geo_to_h3(latitude, longitude, resolution)
   print(h3_index)

4. 특정 좌표를 H3 인덱스로 변환하는 예제입니다.
5. H3 인덱스를 좌표로 변환

   # H3 인덱스를 좌표로 변환
   lat_lng = h3.h3_to_geo(h3_index)
   print(lat_lng)

6. H3 인덱스를 다시 좌표로 변환하는 예제입니다.
7. 주변 셀 탐색

   # 반경 1의 주변 셀 탐색
   neighbors = h3.k_ring(h3_index, 1)
   print(neighbors)

8. 특정 H3 인덱스의 주변 셀을 찾는 예제입니다.
9. H3 셀의 중심점 찾기

   # H3 셀의 중심점 찾기
   center_point = h3.h3_to_geo(h3_index)
   print(center_point)

10. 특정 H3 셀의 중심점을 찾는 예제입니다.

응용 분야

1. 위치 기반 서비스:
   • 차량 공유, 배달 서비스 등의 위치 기반 서비스에서 지리적 영역을 효율적으로 분할하고 관리하는 데 사용됩니다.
2. 지리적 데이터 분석:
   • 환경 모니터링, 도시 계획, 재난 대응 등 다양한 분야에서 지리적 데이터를 분석하는 데 활용됩니다.
3. 시각화 및 맵핑:
   • 헥사곤 그리드를 사용하여 지리적 데이터를 시각화하고, 패턴이나 트렌드를 쉽게 식별할 수 있습니다.

H3는 공간 데이터를 다루는 다양한 애플리케이션에서 중요한 도구로 사용될 수 있으며, Uber와 같은 대규모 위치 기반 서비스에서 효과적으로 활용되고 있습니다.

 

 

 

참고 사이트

https://www.bloter.net/news/articleView.html?idxno=37632

"치킨 왔습니다" 배민 개발자가 말하는 추천 배차 알고리즘

https://www.uber.com/en-KR/blog/h3/

H3: Uber’s Hexagonal Hierarchical Spatial Index

https://h3geo.org/

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