조선 군현도로 GIS - 편집 역사

Yachagye: /* 참고 문헌 */

2026-06-09T08:38:40Z

참고 문헌

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	== 참고 문헌 ==		== 참고 문헌 ==
	* 양정현, 2023, HGIS를 통해 본 조선 전기 양주의 도로 체계와 역사적 경로 재현 - 양주 회암사의 사례를 중심으로, 남도문화연구 50.
	* 양정현, 2024, 조선시대 도로 네트워크 분석 방법론과 사례 연구 - 양주의 사례를 중심으로, 문화역사지리 36-3.
	* 양정현, 2025, '신출귀몰'의 재구성 - 역사 연구와 GIS가 연결되는 한 방식, 역사비평 153.
	* 양정현, 2026, 역사 GIS를 위한 목표값 근접 경로 분석 모델의 설계와 적용 - 조선시대 경기 광주의 사례를 중심으로, 조선시대사학보 117.		* 양정현, 2026, 역사 GIS를 위한 목표값 근접 경로 분석 모델의 설계와 적용 - 조선시대 경기 광주의 사례를 중심으로, 조선시대사학보 117.
	* Tobler, W. (1993). Three presentations on geographical analysis and modeling. Technical Report 93-1. National Center for Geographic Information and Analysis, University of California, Santa Barbara.
	* Kondo, Y., & Seino, Y. (2010). GPS-aided walking experiments and data-driven travel cost modeling on the historical road of Nakasendō-Kisoji (Central Highland Japan). In B. Frischer (Ed.), Making history interactive: CAA. Proceedings of the 37th international conference (pp. 158-165). Archaeopress.

	[[분류:조선 군현도로 GIS]]		[[분류:조선 군현도로 GIS]]

Yachagye: /* 분석 유형 */

2026-06-09T08:37:56Z

분석 유형

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	=== 분석 유형 ===		=== 분석 유형 ===
	* '''포인트-포인트 분석''' : 기점·종점(및 경유지)이 모두 점으로 지정된 경로를 산출한다. 각 임피던스별 최소 비용 경로와 목표값 근접 경로를 함께 출력한다.		* '''포인트-포인트 분석''' : 기점·종점(및 경유지)이 모두 점으로 지정된 경로를 산출한다. 각 임피던스별 최소 비용 경로와 목표값 근접 경로를 함께 출력한다.
	* '''포인트-폴리곤 분석''' : 출발점에서 목적 폴리곤(읍치 사방경계 등)에 도달하는 경로를 산출한다. 폴리곤 경계와 교차하는 간선의 진입 지점을 목적지 후보 노드로 설정하고, 그중 목표값에 근접하는 경로를 선택한다. 읍치의 사방경계 기록("동으로 ~~○○리에 이르러~~ ○○ 경계")을 반영하기 위한 분석이다.		* '''포인트-폴리곤 분석''' : 출발점에서 목적 폴리곤(읍치 사방경계 등)에 도달하는 경로를 산출한다. 폴리곤 경계와 교차하는 간선의 진입 지점을 목적지 후보 노드로 설정하고, 그중 목표값에 근접하는 경로를 선택한다. 읍치의 사방경계 기록("동으로 ○○ 경계까지 ○○리")을 반영하기 위한 분석이다.

	=== 입력 형식 ===		=== 입력 형식 ===

2026년 6월 9일 (화) 08:36에 Yachagye님의 편집

2026-06-09T08:36:32Z

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 * 활용 모델은 경로 분석의 목적함수를 '비용 최소화(min f)'에서 '목표값 근접(min|f − T|)'으로 전환한 모델이다. 이는 조선시대 사료에 기재된 거리(예: "○○까지 ○○리")에 부합하는 경로를 직접 탐색하기 위한 것으로, 최단·최소 비용 경로만으로는 포착되지 않는 역사적 경로를 복원하는 데 목적이 있다.
 * 분석 그래프는 NetworkX 방향 그래프(DiGraph)로 변환되며, 좌표계는 EPSG:5179, degree-2 체인 축약을 적용한다.
 == 활용 모델: 목표값 근접 경로 분석 ==
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 * 본 DB에 오류가 발견된 경우, yachagye@naver.com에 오류 신고.
 * 인용 표기 : 조선 군현도로 GIS(○○ 군현), 연·월 기준, 양정현, 역지사지(https://www.hisgeo.info). 구체 표기는 각 군현 문서를 참조.
 == 참고 문헌 ==

Yachagye: /* 활용 모델: 목표값 근접 경로 분석 */

2026-06-09T08:09:14Z

활용 모델: 목표값 근접 경로 분석

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	== 활용 모델: 목표값 근접 경로 분석 ==		== 활용 모델: 목표값 근접 경로 분석 ==
			모델의 구체적인 작동 방식과 실행 절차(그래프 변환, 입력 형식, 단계별 파라미터, 분석 파이프라인 등)는 [https://github.com/yachagye/target-approximating-path-analysis GitHub 저장소]의 스크립트 운영 지침에 상세히 정리되어 있다. 아래에서는 배포 데이터를 이해하는 데 필요한 개요만 기술한다.

	=== 개요 ===		=== 개요 ===

Yachagye: /* 구축 군현 */

2026-06-09T07:56:09Z

구축 군현

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	! 도 !! 군현 !! 시기 구분 !! 문서		! 도 !! 군현 !! 시기 구분 !! 문서
	\|-		\|-
	\| 경기 \|\| 광주(廣州) \|\| 1626년 읍치 이전 전후 \|\| [[경기_광주_군현도로_GIS\|경기 광주 군현도로 GIS]]		\| 경기 \|\| 광주(廣州) \|\| 1626년 읍치 이동 전후 \|\| [[경기_광주_군현도로_GIS\|경기 광주 군현도로 GIS]]
	\|}		\|}

2026년 6월 9일 (화) 07:55에 Yachagye님의 편집

2026-06-09T07:55:27Z

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	조선 군현도로 GIS는 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)에서 직접 디지타이징한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 사료에 기록된 ~~거리·방향~~ 정보에 부합하는 조선시대 역사적 경로를 재현·복원하는 GIS 데이터 시리즈이다. ~~도로망은 간선도로뿐 아니라 소로(小路)까지 포함하며, 여기에~~ NetworkX 기반 '목표값 근접 경로 분석' 모델을 적용하여 산출한 결과물을 군현 단위로 배포한다. 분석 스크립트는 GitHub 저장소에, GIS 데이터는 본 위키에 함께 공개되어, 상용 GIS 소프트웨어 없이 Python 오픈소스 환경만으로 분석을 그대로 재현할 수 있다. 군현별 데이터와 사례는 하위 문서에서 다룬다.		조선 군현도로 GIS는 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)에서 직접 디지타이징한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 사료에 기록된 거리 정보에 부합하는 조선시대 역사적 경로를 재현·복원하는 GIS 데이터 시리즈이다. 도로 네트워크에 NetworkX 기반 '목표값 근접 경로 분석' 모델을 적용하여 산출한 결과물을 군현 단위로 배포한다. 분석 스크립트는 GitHub 저장소에, GIS 데이터는 본 위키에 함께 공개되어, 상용 GIS 소프트웨어 없이 Python 오픈소스 환경만으로 분석을 그대로 재현할 수 있다. 군현별 데이터와 사례는 하위 문서에서 다룬다.

	== DB 설명 ==		== DB 설명 ==
	* 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)의 도로 정보를 직접 디지타이징하여 구축한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 조선시대 개별 군현의 도로 체계와 역사적 이동 경로를 재현하기 위해 ~~구축한~~ 분석 결과 데이터이다.		* 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)의 도로 정보를 직접 디지타이징하여 구축한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 조선시대 개별 군현의 도로 체계와 역사적 이동 경로를 재현하기 위해 산출한 분석 결과 데이터이다.
	* 도로 데이터의 범위는 3차지형도의 1·2등 도로, 달로, 간로, 연로 및 ~~소로까지를~~ 포함하여, 군현 내부의 세부 이동 경로를 재현할 수 있도록 구성하였다.		* 도로 데이터의 범위는 3차지형도의 1·2등 도로, 달로, 간로, 연로 및 소로까지 포함하여, 군현 내부의 세부 이동 경로를 재현할 수 있도록 구성하였다.
	* 도로 라인에는 Tobler(1993)·Kondo–Seino(2010) 보행 속도 함수와 ACSM 에너지 소비 공식을 적용하여, 세그먼트마다 표면거리·보행시간·보행 중 에너지 소비량의 방향 비대칭 비용을 부여하였다.		* 도로 라인에는 Tobler(1993)·Kondo–Seino(2010) 보행 속도 함수와 ACSM 에너지 소비 공식을 적용하여, 세그먼트마다 표면거리·보행시간·보행 중 에너지 소비량의 방향 비대칭 비용을 부여하였다.
	* 활용 모델은 경로 분석의 목적함수를 '비용 최소화(min f)'에서 '목표값 근접(min\|f − T\|)'으로 전환한 모델이다. 이는 조선시대 사료에 기재된 거리(예: "○○까지 ○○리")에 부합하는 경로를 직접 탐색하기 위한 것으로, 최단·최소 비용 경로만으로는 포착되지 않는 역사적 경로를 복원하는 데 목적이 있다.		* 활용 모델은 경로 분석의 목적함수를 '비용 최소화(min f)'에서 '목표값 근접(min\|f − T\|)'으로 전환한 모델이다. 이는 조선시대 사료에 기재된 거리(예: "○○까지 ○○리")에 부합하는 경로를 직접 탐색하기 위한 것으로, 최단·최소 비용 경로만으로는 포착되지 않는 역사적 경로를 복원하는 데 목적이 있다.

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2026-06-09T07:48:44Z

새 문서: 조선 군현도로 GIS는 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)에서 직접 디지타이징한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 사료에 기록된 거리·방향 정보에 부합하는 조선시대 역사적 경로를 재현·복원하는 GIS 데이터 시리즈이다. 도로망은 간선도로뿐 아니라 소로(小路)까지 포함하며, 여기에 NetworkX 기반 '목표값 근접 경로 분석' 모델을 적용하여 산출한 결과물...

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조선 군현도로 GIS는 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)에서 직접 디지타이징한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 사료에 기록된 거리·방향 정보에 부합하는 조선시대 역사적 경로를 재현·복원하는 GIS 데이터 시리즈이다. 도로망은 간선도로뿐 아니라 소로(小路)까지 포함하며, 여기에 NetworkX 기반 '목표값 근접 경로 분석' 모델을 적용하여 산출한 결과물을 군현 단위로 배포한다. 분석 스크립트는 GitHub 저장소에, GIS 데이터는 본 위키에 함께 공개되어, 상용 GIS 소프트웨어 없이 Python 오픈소스 환경만으로 분석을 그대로 재현할 수 있다. 군현별 데이터와 사례는 하위 문서에서 다룬다.

== DB 설명 ==
* 1910년대 한반도 1:5만 지형도(3차지형도)의 도로 정보를 직접 디지타이징하여 구축한 군현 단위 도로 네트워크를 기반으로, 조선시대 개별 군현의 도로 체계와 역사적 이동 경로를 재현하기 위해 구축한 분석 결과 데이터이다.
* 도로 데이터의 범위는 3차지형도의 1·2등 도로, 달로, 간로, 연로 및 소로까지를 포함하여, 군현 내부의 세부 이동 경로를 재현할 수 있도록 구성하였다.
* 도로 라인에는 Tobler(1993)·Kondo–Seino(2010) 보행 속도 함수와 ACSM 에너지 소비 공식을 적용하여, 세그먼트마다 표면거리·보행시간·보행 중 에너지 소비량의 방향 비대칭 비용을 부여하였다.
* 활용 모델은 경로 분석의 목적함수를 '비용 최소화(min f)'에서 '목표값 근접(min|f − T|)'으로 전환한 모델이다. 이는 조선시대 사료에 기재된 거리(예: "○○까지 ○○리")에 부합하는 경로를 직접 탐색하기 위한 것으로, 최단·최소 비용 경로만으로는 포착되지 않는 역사적 경로를 복원하는 데 목적이 있다.
* 분석 그래프는 NetworkX 방향 그래프(DiGraph)로 변환되며, 좌표계는 EPSG:5179, degree-2 체인 축약을 적용한다.

== 활용 모델: 목표값 근접 경로 분석 ==

=== 개요 ===
도로 네트워크를 방향 그래프로 변환한 뒤, 사료에 기록된 거리·시간 정보를 목표값(T)으로 설정하여 그에 가장 가까운 경로를 탐색하는 분석 모델이다. 일반적인 최단·최소 비용 경로 분석이 목적함수를 비용 최소화(min f)로 두는 데 비해, 본 모델은 목적함수를 목표값 근접(min|f − T|)으로 전환한다.

비용 속성은 표면거리(length_3dkm), 보행시간(Kondo–Seino, Tobler), 에너지 소비량(Kondo–Seino, Tobler)의 5종 임피던스를 사용하며, 정방향·역방향을 구분한 방향 비대칭 비용을 반영한다.

=== 분석 그래프 구축 ===
* GeoPackage 도로 라인을 NetworkX 방향 그래프(DiGraph)로 변환한다. 좌표계는 EPSG:5179.
* degree-2 체인 축약(contract_degree2)을 적용하여, 분기점이 아닌 중간 노드를 제거하고 인접 간선을 병합한다. 비용은 합산, geometry는 연결되며, 축약 전후의 경로 비용은 수학적으로 동일하다.
* 축약 간선에는 원본 노드 순서열(chain_nodes)과 구간별 비용(chain_costs)을 저장하여, 좌표 스냅 시 정확한 선형 보간과 분할이 가능하도록 한다.
* 입력 좌표(EPSG:4326)는 최근접 간선에 투영하여 그래프에 스냅하며, 분석 완료 후 임시 노드를 복원하여 동일 그래프를 여러 분석에 재사용한다.

=== 분석 유형 ===
* '''포인트-포인트 분석''' : 기점·종점(및 경유지)이 모두 점으로 지정된 경로를 산출한다. 각 임피던스별 최소 비용 경로와 목표값 근접 경로를 함께 출력한다.
* '''포인트-폴리곤 분석''' : 출발점에서 목적 폴리곤(읍치 사방경계 등)에 도달하는 경로를 산출한다. 폴리곤 경계와 교차하는 간선의 진입 지점을 목적지 후보 노드로 설정하고, 그중 목표값에 근접하는 경로를 선택한다. 읍치의 사방경계 기록("동으로 ○○리에 이르러 ○○ 경계")을 반영하기 위한 분석이다.

=== 입력 형식 ===
* '''지점 간 분석''' : 경로별 기점·경유지·종점 좌표와 목표값을 CSV로 입력한다. 좌표는 경위도(EPSG:4326)이며, 첫 좌표쌍이 기점, 마지막 좌표쌍이 종점, 중간 좌표쌍은 경유지이다. 목표값은 마지막 두 컬럼(거리는 km_beg·km_end, 시간은 hr_beg·hr_end)에 입력하며, 끝값을 비우면 단일 목표값으로, 두 값을 모두 채우면 목표 구간으로 처리된다.
* '''지점-경계 분석''' : 출발점 목록 CSV와 목적지 군현 경계 폴리곤 GPKG를 입력하며, 양자는 route_id로 매칭된다. 종점은 CSV에 정의하지 않고 폴리곤 경계 노드 탐색으로 결정된다.
* '''장애물(선택)''' : 선(Line) 또는 면(Polygon) 형식의 GPKG를 입력하면, 해당 영역과 교차하는 간선을 제거한 사본 그래프가 생성되어 특정 구간을 경로 탐색에서 배제한다.

=== 분석 파이프라인 ===
전체 파이프라인은 그래프 변환, 경로 분석, 후속 분석의 3단계로 운영된다. 각 단계의 입력·출력은 다음과 같다.

{| class="wikitable"
! 단계 !! 기능 !! 입력 !! 출력
|-
| 1 || 네트워크 그래프 변환 || 네트워크 GPKG || 그래프 캐시(pkl)
|-
| 2 || 기본 경로 분석(지점 간 / 지점-경계) || pkl + CSV + (장애물) || 경로 GPKG (6 레이어)
|-
| 2 || 순위 분석 || 〃 || 순위 GPKG (1 레이어)
|-
| 2 || 편차범위 분석 || 〃 || 편차범위 GPKG (1 레이어)
|-
| 3 || 경로 간 유사도 분석 || pkl + 경로 GPKG || 유사도 CSV
|-
| 3 || 순위·편차범위 경로 유사도 || pkl + 순위/편차범위 GPKG || 유사도 CSV + 필터 GPKG
|-
| 3 || 레이어 간 경로 구성 비교 || pkl + 타겟·비교 GPKG || 요약 CSV + 매칭 CSV
|}

1단계에서 네트워크 데이터셋을 방향 그래프 캐시로 변환하면, 네트워크가 바뀌지 않는 한 이후 모든 분석에서 재사용된다. 2단계에서는 기본·순위·편차범위 분석 중 목적에 맞는 것을 실행하며, 분석 유형(거리/시간)과 장애물 적용 여부를 실행 시점에 선택한다. 3단계에서는 2단계 출력물을 입력으로 경로 간 유사도 또는 레이어 간 구성 비교를 수행한다.

=== 파생 분석 ===
* '''순위 분석''' : 목표값 근접도 상위 N개 경로를 모두 산출하여, rank 1 경로가 유일한 대안인지 복수의 대안이 존재하는지를 판별한다.
* '''편차범위 분석''' : 사료의 거리 기록에 내재한 불확실성(±5리 ≈ 2.25 km)을 명시적으로 반영하여, 목표값 ±margin 범위 내의 경로만 산출한다.
* '''경로 간 유사도 분석''' : 두 경로의 간선 집합에 대한 길이 가중 Jaccard 유사도를 산출하여, 재현 경로가 어떤 성격의 이동(거리·시간·에너지 최소, 군현 영역 제한 여부)에 가장 가까운지를 정량화한다.

=== 관련 도구 ===
* Python (NetworkX, GeoPandas, Shapely, pyproj, rasterio)
* ArcGIS Pro / QGIS

== 필드 설계 ==

=== 네트워크 데이터셋 필드 ===
도로 라인의 비용지표 필드 설계(필드명·단위·정의 및 DEM 기반 표면거리·보행 속도 함수·에너지 소비 모델의 산출 방법)는 [[근대_교통로_DB|근대 교통로 DB]] 항목과 동일하므로, 구체적인 내용은 해당 항목을 참조한다. 본 분석 모델에서는 그래프 변환 시 정방향(f)·역방향(b) 필드를 읽어 방향별 간선에 매핑하며, 간선 비용 속성은 length_3dkm, hour_ks, hour_tob, kcal_ks, kcal_tob의 5종 임피던스로 구성된다.

=== 경로 분석 결과 필드 ===
경로 분석 결과 레이어의 주요 속성은 다음과 같다.

{| class="wikitable"
! 필드명 !! 단위 !! 정의
|-
| route_id || — || 경로 식별자
|-
| weight_attr || — || 선택된 임피던스 필드명(length_3dkm / hour_ks / hour_tob 등)
|-
| target_km / target_hr || km / hour || 사용자 입력 목표값(거리 또는 시간)
|-
| metric_val || km / hour / kcal || 선택 임피던스의 누적 비용
|-
| abs_diff || km / hour || 누적 비용과 목표값의 차이(metric_val − target)
|-
| length_km || km || 경로 전체 3D 표면거리
|-
| hour_ks / hour_tob || hour || Kondo–Seino / Tobler 총 보행시간(방향 비대칭 반영)
|-
| kcal_ks / kcal_tob || kcal || Kondo–Seino / Tobler 총 에너지 소비량(방향 비대칭 반영)
|-
| candidate_n || 개 || 탐색된 후보 경로 수(탐색 규모 지표)
|-
| legs_n || 개 || 경로 구간(leg) 수
|-
| rank || — || (순위·편차범위 레이어) 목표값 근접도 순위. 1 = 최근접
|-
| margin || km / hour || (편차범위 레이어) 적용된 편차범위
|-
| snap_m_start / snap_m_end || m || 기점·종점의 최근접 간선 스냅 거리(데이터 정합성 지표)
|}

== 분석 스크립트 ==
경로 분석에 사용한 스크립트는 GitHub 저장소에 공개되어 있다. 본 위키에서 내려받은 GIS 데이터와 함께 사용하면 분석을 그대로 재현할 수 있다. 스크립트의 구성과 실행 방법은 저장소를 참조한다.

* 저장소 : https://github.com/yachagye/target-approximating-path-analysis

== 자료 공개 ==
* DB 설계 : 양정현
* 비영리적 활동(논문, 연구서)에 본 자료 사용 시, 인용 문구만 표시하면 사용에 제한 없음.
* 영리적인 목적(프로젝트)으로 사용할 경우에는 관계자(yachagye@naver.com)와 상의 후 처리.
* 본 자료 전체를 다른 곳에서 서비스하는 것은 제한함.
* 본 DB에 오류가 발견된 경우, yachagye@naver.com에 오류 신고.
* 인용 표기 : 조선 군현도로 GIS(○○ 군현), 연·월 기준, 양정현, 역지사지(https://www.hisgeo.info). 구체 표기는 각 군현 문서를 참조.

== 구축 군현 ==
{| class="wikitable"
! 도 !! 군현 !! 시기 구분 !! 문서
|-
| 경기 || 광주(廣州) || 1626년 읍치 이전 전후 || [[경기_광주_군현도로_GIS|경기 광주 군현도로 GIS]]
|}

이후 군현을 추가할 때마다 위 표에 행을 추가하고, 해당 군현 문서에 분류:(도명)을 부여한다.

== 참고 문헌 ==
* 양정현, 2023, HGIS를 통해 본 조선 전기 양주의 도로 체계와 역사적 경로 재현 - 양주 회암사의 사례를 중심으로, 남도문화연구 50.
* 양정현, 2024, 조선시대 도로 네트워크 분석 방법론과 사례 연구 - 양주의 사례를 중심으로, 문화역사지리 36-3.
* 양정현, 2025, '신출귀몰'의 재구성 - 역사 연구와 GIS가 연결되는 한 방식, 역사비평 153.
* 양정현, 2026, 역사 GIS를 위한 목표값 근접 경로 분석 모델의 설계와 적용 - 조선시대 경기 광주의 사례를 중심으로, 조선시대사학보 117.
* Tobler, W. (1993). Three presentations on geographical analysis and modeling. Technical Report 93-1. National Center for Geographic Information and Analysis, University of California, Santa Barbara.
* Kondo, Y., & Seino, Y. (2010). GPS-aided walking experiments and data-driven travel cost modeling on the historical road of Nakasendō-Kisoji (Central Highland Japan). In B. Frischer (Ed.), Making history interactive: CAA. Proceedings of the 37th international conference (pp. 158-165). Archaeopress.

[[분류:조선 군현도로 GIS]]