다음 카카오 Api를 활용한 지도 시각화
다음 카카오 API 활용법 #1
Dr.Kevin 02/17/2019
이번 포스팅에서는 다음 지도 API를 활용한 지도 시각화를 준비하였습니다. 제가 구글 지도 API와 네이버 지도 API를 모두 사용해봤는데요. 구글 지도 API는 일별 한도가 2,500건 밖에 되지 않습니다. 네이버 지도 API는 일별 한도가 10만 건으로 한도는 넉넉하지만 최근에 개편되면서 뭔가 불편해졌다는 느낌을 받았습니다. 그런데 다음 지도 API는 일별 한도가 30만 건이기도 하고, 다양한 정보를 얻을 수 있어 사용하기에 아주 좋은 서비스라는 생각을 갖게 되었습니다. 이번 포스팅에서는 APP KEY를 발급받는 것부터 시작하여 지리 정보를 수집하고 지도 위에 시각화하는 간단한 예제를 공개합니다.
다음 지도 APP KEY 발급받기
다음 지도 APP KEY를 발급받으려면, 당연히 카카오 계정이 있어야 합니다. 카카오 계정이 없는 분은 새로 만들고 나서 진행하시기 바랍니다. 다음 지도 APP KEY 발급은 아래와 같이 진행됩니다.
- 다음 지도 API 웹페이지로 이동합니다. 화면이 열리면 가운데 Web 버튼을 클릭합니다.
- 이동한 웹페이지에서 하늘색 동그란 버튼이 있습니다. 시작하기를 클릭합니다.
- 준비하기 항목에 다음 지도 Javascript API Key 발급과 관련한 상세 설명이 있습니다. 1번의 카카오 개발자사이트를 클릭하여 해당 웹페이지로 이동합니다.
- 새로 열린 창에 노란색 아이콘들이 여러 개 보입니다. 맨 아래 앱 개발 시작하기를 클릭합니다. 만약 로그인된 상태라면 내 애플리케이션 페이지로 이동하고, 로그아웃 상태라면 로그인 화면으로 이동합니다. 이 상태에서 로그인하면 내 애플리케이션 페이지로 이동합니다.
- 이미 APP을 만든 적이 있다면 화면 상단에 APP 버튼이 보일 것입니다. APP 버튼을 클릭하면 해당 APP 관련 페이지로 이동하는데 앱 키 표시를 선택하면
4개의 키가 보일 것입니다. 그 중에서 REST API 키를 이용합니다. 만약 APP 버튼이 없다면 왼쪽 세로 메뉴에 있는 앱 만들기를 클릭합니다.
- 이름에 원하는 앱의 이름을 넣고 앱 만들기 버튼을 클릭하면 끝입니다. 아이콘 이미지를 변경할 수 있으나 저는 생략했습니다. 모든 과정을 순조롭게 따라왔다면 화면 중앙에
4개의 키가 보일 것입니다. 그 중에서 우리는 REST API 키를 이용할 것이므로 REST API 키를 복사하여 RStudio의 Source 창에 붙여넣습니다.
- 새로 만든 APP을 클릭해서 상단에 사용 가능으로 되어 있는지 확인하셔야 합니다. 만약 사용 불가로 되어 있으면 사용자 정보를 입력해야 합니다.
다음 지도 APP KEY를 환경설정에 저장하는 방법
다음 지도 API에서 지리 정보를 수집하려면 APP KEY를 알아야 하는데 매번 웹 페이지에 접속해서 복사하는 것은 상당히 귀찮은 일입니다. 따라서 간편하게 해결할 수 있는 방법을 알려드리겠습니다.
# RStudio Source 창에서 아래와 같이 입력하고 실행하면 .Renvion 파일이 열립니다.
usethis::edit_r_environ()
# .Renvion 파일로 이동하여 아래 내용을 추가하고 저장합니다.
# 왼쪽에 환경설정 변수는 본인 마음대로 작성해도 되지만,
# 오른쪽 환경설정 값에는 'KakaoAK'를 앞에 넣고 한 칸 띄운 다음 본인의 API 키를 넣습니다.
KAKAO_MAP_API_KEY = 'KakaoAK 본인의 REST API 키'
위와 같이 실행한 다음 .Renvion 파일을 저장하고 RStudio를 재시동합니다. 다음 지도 APP KEY가 제대로 저장되었는지 확인하려면 아래와 같이 합니다.
Sys.getenv('KAKAO_MAP_API_KEY')
만약 제대로된 값이 출력되지 않는다면 재시도해보시기 바랍니다.
다음 지도 API로 수집 가능한 지리 정보의 종류
여기까지 따라오시느라 고생 많으셨습니다. 이제 다음 지도 API로 수집할 수 있는 다양한 지리정보 중에서 이번 포스팅을 통해 실습을 진행할 항목에 대해 살펴보겠습니다.
-
주소로 위경도 좌표 얻기
-
위경도 좌표로 주소 정보 얻기
-
검색어로 장소 정보 얻기
API를 이용하여 데이터를 수집할 때 가장 쉽고 빠른 길은 API 서비스 제공자가 배포하는 개발가이드를 읽어보는 것입니다. 지도/로컬 개발가이드를 읽어보시면 더 많은 정보를 얻을 수 있으니 참고하시기 바랍니다.
주소로 위경도 좌표 얻기
말 그대로 주소를 query string에 포함하여 HTTP 요청하고 응답 결과로 위경도 좌표를 제공받는 것입니다. 크롤링에 익숙하지 않은 분들은 먼저 코드 실행만 해보시고 세부적인 내용은 따로 공부하시기 바랍니다.
다음 지도 API은 응답 결과로 JSON 형태로 데이터를 제공합니다. 따라서 HTTP 응답 객체를 JSON으로 전환하면 기대하는 정보를 확인할 수 있습니다. 필요한 패키지를 먼저 불러오겠습니다. 만약 아래 패키지들이 설치되어 있지 않다면 먼저 패키지를 설치하시고 불러오시기 바랍니다.
# 필요한 패키지를 불러옵니다.
library(httr)
library(tidyverse)
library(jsonlite)
httr 패키지는 HTTP 요청과 응답 관련한 함수를 제공합니다. tidyverse 패키지를 불러오면 주요 패키지들을 한 번에 불러올 수 있어 편리한데 특히 stringr과 dplyr 패키지를 동시에 불러올 수 있으므로 텍스트 전처리나 파이프 연산자를 사용할 수 있습니다. jsonlite 패키지는 JSON 형태의 데이터를 다루기 위해 불러옵니다.
제가 얼마 전까지 다니던 회사 주소로 위경도 좌표를 수집해보도록 하겠습니다.
# 주소를 지정합니다.
addr <- '서울특별시 영등포구 의사당대로 82'
# HTTP 요청을 실행합니다.
res <- GET(url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json',
query = list(query = addr),
add_headers(Authorization = Sys.getenv('KAKAO_MAP_API_KEY')))
# HTTP 응답 결과를 확인합니다.
print(x = res)
## Response [https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json?query=%EC%84%9C%EC%9A%B8%ED%8A%B9%EB%B3%84%EC%8B%9C%20%EC%98%81%EB%93%B1%ED%8F%AC%EA%B5%AC%20%EC%9D%98%EC%82%AC%EB%8B%B9%EB%8C%80%EB%A1%9C%2082]
## Date: 2019-02-17 08:55
## Status: 200
## Content-Type: application/json;charset=UTF-8
## Size: 1.24 kB
응답 결과를 출력했을 때 상태코드(Stats)가 200이면 정상입니다. 콘텐츠형태(Content-Type)이 json이므로 JSON 형태의 데이터를 추출해야 합니다.
# coord 객체에 저장합니다.
coord <- res %>% content(as = 'text') %>% fromJSON()
# coord 객체는 원소의 수가 2인 리스트입니다.
# 두 번째 원소인 documents이 결과가 저장되어 있는 데이터프레임입니다.
coord$documents
## road_address.undergroun_yn road_address.road_name
## 1 N 의사당대로
## road_address.underground_yn road_address.region_2depth_name
## 1 N 영등포구
## road_address.zone_no road_address.sub_building_no
## 1 07321
## road_address.region_3depth_name road_address.main_building_no
## 1 여의도동 82
## road_address.address_name road_address.y road_address.x
## 1 서울 영등포구 의사당대로 82 37.522681949477025 126.92185405195066
## road_address.region_1depth_name road_address.building_name
## 1 서울 하나금융투자빌딩
## address_name address.b_code address.region_3depth_h_name
## 1 서울 영등포구 의사당대로 82 1156011000 여의동
## address.main_address_no address.h_code address.region_2depth_name
## 1 27 1156054000 영등포구
## address.main_adderss_no address.sub_address_no
## 1 27 3
## address.region_3depth_name address.address_name address.y
## 1 여의도동 서울 영등포구 여의도동 27-3 37.52257740032179
## address.x address.mountain_yn address.zip_code
## 1 126.92180438658322 N 150705
## address.region_1depth_name address.sub_adderss_no y
## 1 서울 3 37.522681949477025
## x address_type
## 1 126.92185405195066 ROAD_ADDR
결과를 확인해보니 coord$documents이 1행 6열을 갖는 데이터프레임이고, 첫 번째 컬럼인 road_address도 1행 13열을 갖는 데이터프레임입니다. 세 번째 컬럼인 address는 1행 15열을 갖는 데이터프레임인데 이것이 지번주소로 보입니다. 그리고 별도로 y, x 원소가 추가되어 있는데 각각 위도와 경도를 의미합니다. 하나씩 출력해보겠습니다.
# 도로명 주소 정보를 출력합니다.
coord$documents$road_address
## undergroun_yn road_name underground_yn region_2depth_name zone_no
## 1 N 의사당대로 N 영등포구 07321
## sub_building_no region_3depth_name main_building_no
## 1 여의도동 82
## address_name y x
## 1 서울 영등포구 의사당대로 82 37.522681949477025 126.92185405195066
## region_1depth_name building_name
## 1 서울 하나금융투자빌딩
# 지번 주소 정보를 출력합니다.
coord$documents$address
## b_code region_3depth_h_name main_address_no h_code
## 1 1156011000 여의동 27 1156054000
## region_2depth_name main_adderss_no sub_address_no region_3depth_name
## 1 영등포구 27 3 여의도동
## address_name y x
## 1 서울 영등포구 여의도동 27-3 37.52257740032179 126.92180438658322
## mountain_yn zip_code region_1depth_name sub_adderss_no
## 1 N 150705 서울 3
# 위도를 출력합니다.
coord$documents$y
## [1] "37.522681949477025"
# 경도를 출력합니다.
coord$documents$x
## [1] "126.92185405195066"
다음 지도 API로 지리 정보를 얻는 것이 어렵지 않죠? 지금 제가 소개하는 코드는 완성된 코드이므로 실행이 잘 되는 것입니다. 저도 개발가이드를 보고 하나씩 만든 것이구요. 제가 소개해드리는 것 외에 궁금한 사항은 개발가이드를 참고하시면 되겠습니다.
위경도 좌표로 주소 정보 얻기
이번에는 반대로 위경도 좌표를 알고 있다고 가정하고 도로명 주소를 얻는 방법을 알아보겠습니다. 위도와 경도 정보는 방금 알게된 좌표로 지정하겠습니다.
# 위경도 좌표를 지정합니다.
y <- coord$documents$y
x <- coord$documents$x
# HTTP 요청을 실행합니다.
res <- GET(url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/geo/coord2address.json',
query = list(x = x,
y = y),
add_headers(Authorization = Sys.getenv('KAKAO_MAP_API_KEY')))
# HTTP 응답 결과를 확인합니다.
print(x = res)
## Response [https://dapi.kakao.com/v2/local/geo/coord2address.json?x=126.92185405195066&y=37.522681949477025]
## Date: 2019-02-17 08:55
## Status: 200
## Content-Type: application/json;charset=UTF-8
## Size: 616 B
# addrs 객체에 저장합니다.
addrs <- res %>% content(as = 'text') %>% fromJSON()
# addrs 객체는 원소의 수가 2인 리스트입니다.
# 두 번째 원소인 documents이 결과가 저장되어 있는 데이터프레임입니다.
addrs$documents
## road_address.address_name road_address.region_1depth_name
## 1 서울특별시 영등포구 의사당대로 82 서울
## road_address.region_2depth_name road_address.region_3depth_name
## 1 영등포구
## road_address.road_name road_address.underground_yn
## 1 의사당대로 N
## road_address.main_building_no road_address.sub_building_no
## 1 82
## road_address.building_name road_address.zone_no
## 1 하나금융투자빌딩 07321
## address.address_name address.region_1depth_name
## 1 서울 영등포구 여의도동 27-3 서울
## address.region_2depth_name address.region_3depth_name
## 1 영등포구 여의도동
## address.mountain_yn address.main_address_no address.sub_address_no
## 1 N 27 3
## address.zip_code
## 1
이번에도 원하는 정보를 얻을 수 있었습니다. 특히 도로명 주소와 지번주소, 우편번호를 한 번에 받을 수 있다는 장점이 있습니다.
검색어로 장소 정보 얻기
다음에서 검색어를 입력했을 때 제공되는 장소 정보를 API로도 손쉽게 받을 수 있습니다. 위경도 좌표를 함께 지정해주어야 하므로 원하는 지역의 중심 좌표를 첫 번째 코드로 얻은 다음, 검색어를 추가하면 해당 지역의 장소 정보를 받을 수 있습니다. 이번 실습에서는 저의 예전 직장의 위경도 좌표를 기준으로 ‘일식’을 검색해보겠습니다.
# 중심 좌표와 검색어를 지정합니다.
y <- coord$documents$y
x <- coord$documents$x
keyword <- '일식'
# HTTP 요청을 실행합니다.
res <- GET(url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json',
query = list(query = keyword,
x = x,
y = y,
radius = 1000, # 중심점으로부터 반경 (단위:미터)
page = 1, # 이동 가능한 페이지 : 1 ~ 45
size = 15, # 페이지당 검색 결과 : 1 ~ 15
sort = 'distance' # 'accuracy' or 'distance'
),
add_headers(Authorization = Sys.getenv('KAKAO_MAP_API_KEY')))
# HTTP 응답 결과를 확인합니다.
print(x = res)
## Response [https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json?query=%EC%9D%BC%EC%8B%9D&x=126.92185405195066&y=37.522681949477025&radius=1000&page=1&size=15&sort=distance]
## Date: 2019-02-17 08:55
## Status: 200
## Content-Type: application/json; charset=utf-8
## Size: 6.48 kB
## {"documents":[{"address_name":"서울 영등포구 여의도동 28-1","category_group_code":...
# place 객체에 저장합니다.
place <- content(x = res, as = 'text') %>% fromJSON()
# place 객체는 원소의 수가 2인 리스트입니다.
# 두 번째 원소인 documents이 결과가 저장되어 있는 데이터프레임입니다.
place$documents
## address_name category_group_code category_group_name
## 1 서울 영등포구 여의도동 28-1 FD6 음식점
## 2 서울 영등포구 여의도동 23-5 FD6 음식점
## 3 서울 영등포구 여의도동 26 FD6 음식점
## 4 서울 영등포구 여의도동 26 FD6 음식점
## 5 서울 영등포구 여의도동 23-7 FD6 음식점
## 6 서울 영등포구 여의도동 26 FD6 음식점
## 7 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 8 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 9 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 10 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 11 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 12 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 13 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 14 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## 15 서울 영등포구 여의도동 37 FD6 음식점
## category_name distance id phone
## 1 음식점 > 일식 158 22710112 02-2055-4426
## 2 음식점 > 일식 > 돈까스,우동 173 9493116 02-782-1137
## 3 음식점 > 일식 199 224300940 02-780-8833
## 4 음식점 > 일식 > 돈까스,우동 209 1030208632 02-761-8881
## 5 음식점 > 일식 > 일식집 209 8213572 02-785-4200
## 6 음식점 > 일식 216 20433652 02-783-8833
## 7 음식점 > 일식 > 초밥,롤 257 27388589 070-4213-8778
## 8 음식점 > 일식 > 일식집 262 14867125 02-783-7050
## 9 음식점 > 일식 > 돈까스,우동 > 미소야 263 7882976 02-782-7760
## 10 음식점 > 일식 > 돈까스,우동 264 572805715 02-761-3411
## 11 음식점 > 일식 > 일식집 264 15538124 02-2652-7037
## 12 음식점 > 일식 265 1350068730
## 13 음식점 > 일식 265 20749015 02-2783-6868
## 14 음식점 > 일식 > 참치회 266 7905667 02-780-1138
## 15 음식점 > 일식 > 초밥,롤 267 27587231 02-761-8088
## place_name place_url
## 1 파파돈부리 전경련회관지점 http://place.map.daum.net/22710112
## 2 카레와돈까스 http://place.map.daum.net/9493116
## 3 헝그리타이거 여의도직영점 http://place.map.daum.net/224300940
## 4 이나니와요스케 서울여의도점 http://place.map.daum.net/1030208632
## 5 긴자 http://place.map.daum.net/8213572
## 6 왕왕타이거메시 http://place.map.daum.net/20433652
## 7 초밥집 http://place.map.daum.net/27388589
## 8 일식강 http://place.map.daum.net/14867125
## 9 미소야 여의도점 http://place.map.daum.net/7882976
## 10 여의도돈가스&여돈호프 http://place.map.daum.net/572805715
## 11 이타마에 http://place.map.daum.net/15538124
## 12 더덮 http://place.map.daum.net/1350068730
## 13 일식해왕 http://place.map.daum.net/20749015
## 14 북해도 http://place.map.daum.net/7905667
## 15 이치고이치에 http://place.map.daum.net/27587231
## road_address_name x y
## 1 서울 영등포구 여의대로 24 126.920125909261 37.522316788419
## 2 서울 영등포구 여의대로 56 126.922956809253 37.5239765133348
## 3 서울 영등포구 국제금융로2길 37 126.924098208026 37.5228996535825
## 4 서울 영등포구 국제금융로2길 37 126.9242068107867 37.522896119316286
## 5 서울 영등포구 국제금융로2길 36 126.923780562351 37.5237824313225
## 6 서울 영등포구 국제금융로2길 37 126.924283684166 37.5229466247584
## 7 서울 영등포구 의사당대로 108 126.923928136576 37.5210506869143
## 8 서울 영등포구 의사당대로 108 126.923986970613 37.5210399127609
## 9 서울 영등포구 의사당대로 108 126.924000552476 37.5210327134795
## 10 서울 영등포구 의사당대로 108 126.92399340265527 37.521014985060475
## 11 서울 영등포구 의사당대로 108 126.923996045904 37.5210146905255
## 12 서울 영등포구 의사당대로 108 126.9239979349245 37.52100778007179
## 13 서울 영등포구 의사당대로 108 126.9240069808209 37.52101138998984
## 14 서울 영등포구 의사당대로 108 126.924005106569 37.5210038843233
## 15 서울 영등포구 의사당대로 108 126.924000599998 37.5209858613694
중심 좌표로부터 15개의 일식당의 위치 정보를 제공받았습니다. 다음 지도 API는 검색어로 장소를 탐색할 때 최대 45페이지까지 검색할 수 있고, 한 페이지당 최대 15건을 결과로 제공하므로 하나의 중심 좌표로부터 최대 675건까지 받을 수 있습니다.
지도 위 시각화
이제 이렇게 수집한 지리 정보를 지도 위에 출력하는 것으로 마무리하겠습니다. ggmap 패키지의 qmap() 함수를 사용하면 위경도 좌표를 중심으로 구글 지도를 불러올 수 있습니다. 또한 불러온 지도 위에 역시 위경도 좌표를 이용하여 다양한 시각화 처리가 가능합니다.
이번 예제에서는 방금 수집한 15개 장소의 위경도 좌표 중앙값(median)을 기준으로 구글 지도를 불러오고, 지도 위에 일식당의 위치를 표시하는 시각화 작업을 실행해보겠습니다.
# 필요한 패키지를 불러옵니다.
library(ggmap)
## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.
## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.
# 구글 지도 API 인증키를 등록합니다.
register_google(key = Sys.getenv('GOOGLE_MAP_KEY'))
문제는 구글 지도 API를 사용하려면 역시 인증키를 발급받아야 하는데, 이 과정이 조금 복잡합니다. 저는 다음 지도 API와 같이 발급받은 KEY를 환경변수로 저장해두었습니다. 구글 지도 API KEY 발급 과정은 제 블로그에서 확인하시기 바랍니다.
방금 수집한 15개 식당의 지리 정보를 이용하여 중앙값을 계산하고, 중앙값을 중심점으로 하는 지도를 불러오겠습니다. qmap() 함수의 location 인자는 숫자 데이터를 할당받기 때문에 현재 문자인 좌표를 숫자로 바꿔주어야 합니다.
# 15개 식당의 위경도 좌표로부터 중앙값을 계산합니다.
# 수집한 좌표가 문자 벡터이므로 숫자로 변경한 다음 중앙값을 계산합니다.
place$documents[c('x', 'y')] <- data.matrix(frame = place$documents[c('x', 'y')])
# 중심좌표를 중앙값으로 지정합니다.
center <- c(lon = median(x = place$documents$x),
lat = median(x = place$documents$y))
# 중심점을 기점으로 구글 지도를 불러옵니다.
qmap(location = c(lon = center[1],
lat = center[2]),
zoom = 16,
maptype = 'satellite',
source = 'google')
## Source : https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=37.52104,126.923998&zoom=16&size=640x640&scale=2&maptype=satellite&language=en-EN&key=xxx-aRfrmg
지도가 선명하게 잘 보입니다. 이제 식당 위치에 이름을 출력해보겠습니다.
# 필요한 패키지를 불러옵니다.
library(ggrepel)
# 중심 좌표를 기준으로 지도를 불러오고, 그 위에 식당명을 추가합니다.
qmap(location = c(lon = as.numeric(x = x),
lat = as.numeric(x = y)),
zoom = 17,
maptype = 'satellite',
source = 'google') +
geom_point(
data = place$documents,
mapping = aes(x = x,
y = y),
shape = 1,
color = 'yellow',
stroke = 2,
size = 2) +
geom_label_repel(
data = place$documents,
mapping = aes(x = x,
y = y,
label = place_name),
size = 4,
family = 'NanumGothic',
segment.size = 0.5,
segment.color = 'yellow')
## Source : https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=37.522682,126.921854&zoom=17&size=640x640&scale=2&maptype=satellite&language=en-EN&key=xxx-aRfrmg
이로써 15개 일식당의 위치와 이름을 지도 위체 출력할 수 있었습니다. 해당 지역의 지리 정보를 많이 수집하면 할수록 더 많은 내용을 지도 위에 표시할 수 있으므로 지도 시각화 측면에서 유용한 정보를 담을 수 있습니다.
이번 포스팅과 관련하여 궁금하신 점 있으시면 댓글로 남겨주시기 바랍니다. 감사합니다!