밀피유의 이야기

출퇴근할때 교통카드를 사용하고 나면 사이트에 기록이 남습니다. 어떤 분은 이렇게 기록이 남는 것이 프라이버시 유지에 나쁜 영향을 주기 때문에 교통카드를 사용하지 않는다고 합니다. 사실, 제가 날마다 언제 어디에 갔는지 정확하게 기록이 남기 때문에 분명히 프라이버시에는 문제가 되겠지만, 또 어떤 의미로는 그런 정보를 축적할 수 있기 때문에 평소에는 잘 알수 없는 패턴을 발견하는 재미도 있습니다. 카드회사 홈페이지에서는 최근 3개월 동안의 교통카드 이용 내역을 조회할 수 있기 때문에, 3개월이 지나 데이터가 사라지기 전에 엑셀로 백업해 둡니다. 그리고 그게 몇 개월치가 모일 때마다 그래프를 그려 보곤 했는데, 지금까지는 승하차 시간을 이용한 출퇴근 패턴을 그래프로 나타내봤을 뿐이었습니다.

사실 대중교통을 사용한 장소의 위치정보를 가지고 있기 때문에 이 위치정보를 알기 쉽게 나타내보는 것도 나름 재미있겠단 생각이 들었는데, 위치정보를 알고 있으면 일단 이동 패턴을 시각적으로 구성해볼 수 있고, 부정확하지만 이동한 지점 사이의 거리를 알 수 있습니다. 물론 거리는 실제 지리정보를 이용하지 않는 한은 직선 거리에 불과합니다. 지점 사이의 거리를 알 수 있다면 그 다음은 시간과 함께 어떤 시간대에 어떤 교통수단을 이용하면 상대적으로 더 빨리 이동할 수 있는지를 알아볼 수도 있지요. 사실, 방금 이야기한 건 더 많은 데이터가 모이지 않으면 의미 없지만, 나름 흥미롭습니다.

위치정보를 어떻게 나타낼까 고민해봤습니다. 방법은 여러가지인데, GPS 좌표계를 이용하는 방법이나, 지도 서비스에서 제공하는 좌표계를 이용하는 방법 같은게 있습니다. GPS는 일단 3차원 좌표계라 어차피 직선거리만 알 수 있지만, 그나마 좀 더 정확하게 지점 사이의 거리를 알 수 있겠지요. 다만, GPS 좌표를 얻는 것은 그리 녹녹치 않았습니다. 또 지도 서비스의 좌표는 서비스마다 각기 달라서 의미가 없었지요. 그래서, 애초에 부정확한 김에 화끈하게 부정확하게 해보자는 심정으로 위도와 경도 좌표를 사용하기로 했습니다. 위도와 경도는 위도에 따라 거리가 달라지기 때문에 좀 계산하기 귀찮긴 하지만, 어차피 서울 시내만 나오면 되니까, 소수점 대여섯번째 자리 아래로는 오차가 생겨도 실제로는 몇십미터 차이나지 않으리란 생각이 들었습니다. 그래서, 제가 돌아다닌 주요 장소들의 위치를 위도와 경도로 나타냈습니다. 주요 장소라고 해도 수백군데는 족히 되기 때문에 꽤 시간이 걸렸는데, 나중엔 이걸 자동화해두면 편리할 겁니다. 지하철 역 주소와 좌표를 검색하는 매쉬업의 도움을 받았습니다.

그리고, 좌표가 위도와 경도이기 때문에, 실제 거리로 환산할 때는 위도에 따라 다시 계산을 해야 하는데, 위도별 위도와 경도의 거리 환산표를 이용해 실제 거리를 계산했습니다. 대강 봐서는 주먹구구식으로 한 것 치고는 오차가 1킬로미터 이상 나는 곳이 드물어 보여 나름 만족스러운 결과를 얻었습니다. 물론, 지점 각각의 높이와 실제 도로상의 거리를 고려하지 않았으니 많게는 수 킬로미터까지 오차가 있을 겁니다. 결국, 두어시간 동안의 결과는 이것.

'Nearest Neighbor'로 리사이즈한 건 의도입니다.

실제 지도에 겹쳐본 그림은 첨부하지 않지만, 지도 위에 잘 맞춰서 올려놓고 보면 꽤 재미있는 결과가 나옵니다. 대강 어느 지점을 중심으로 생활하는지는 그냥 뻔한 거니까 따로 생각해볼 필요도 없다고 생각했지만, 실제 지도 위에 올려놓고 보면 일정에 없던 이동들도 결국 주여 생활 범위와 어떤 식으로든 연관이 있다는 점이나, 행동반경에 따라 흥미로운 패턴을 찾을 수 있었습니다.

다음에 시간이 나면 추가로 해보고 싶은 건, 이번에는 이동한 지점 사이에 줄을 그어 보는 것입니다. 거기서 뭘 찾을 수 있을지는 모르겠지만요. :)

이 글은 스프링노트에서 작성되었습니다.