R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

실력 향상 문제

1. leaflet으로 생성한 3번째 과제 결과물에 대한 코드와 설명을 R markdown으로 작성하고 이를 온라인에 publish하세요.

공간시각화 과제 결과물 보고

한 달간 유럽으로 여행을 갈 예정입니다. 여행 때 방문할 도시와 기간, 경로 등을 데이터로 만들고
원의 크기와 선을 사용하여 지도 위에 표현해 보았습니다.


1. 데이터 시각화를 진행한 과정은 아래와 같습니다.

  1. 데이터셋을 직접 만들었습니다.

    • 변수: 도시(city), 위도(lat), 경도(lon), 체류일(day)
  2. 방문도시는 베를린, 암스테르담, 브뤼셀, 파리, 취리히 순으로 설정했습니다.

  3. 각 위도와 경도 정보는 구글 지도를 참고했습니다.

  4. 각 도시별 머무는 체류일은 다음과 같습니다.

    • 베를린 1일, 암스테르담 3일, 브뤼셀 2일, 파리 15일, 취리히 10일
  5. 체류일에 따라 원의 면적을 설정했습니다.

    • ex. radius = ~days * 3000

2. 시각화 코드

library(leaflet)
library(dplyr)

# 데이터 생성
travel <- data.frame(
  city = c("Berlin", "Amsterdam", "Brussels", "Paris", "Zurich"),
  lat = c(52.52, 52.37, 50.85, 48.85, 47.37),
  lon = c(13.405, 4.895, 4.35, 2.35, 8.55),
  days = c(1, 3, 2, 15, 10)
)

# 팝업 텍스트 추가
travel <- travel %>%
  mutate(popup = paste0(city, "<br>체류일: ", days, "일"))

# 지도 시각화
leaflet(travel) %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatter) %>%
  setView(lng = 7.9477, lat = 50.0917, zoom = 5) %>%
  addCircles(
    lng = ~lon, lat = ~lat,
    radius = ~days * 3000,
    popup = ~popup,
    color = "yellow"
  ) %>%
  addMiniMap(width = 150, height = 150) %>%
  addPolylines(lng = ~lon, lat = ~lat, weight = 0.5, color = "yellow")

3. 결과 해석

  • 파리에서 가장 오래 체류하므로 원이 가장 큽니다.
  • 방문 경로는 베를린 → 암스테르담 → 브뤼셀 → 파리 → 취리히 순으로 연결됩니다.
  • 미니맵을 통해 전체 위치를 시각적으로 보완할 수 있도록 구성하였습니다.

4. 결론

지도 시각화를 통해 여행 경로를 직관적으로 이해할 수 있었고,
체류일을 반영한 원의 크기 조절과 경로 시각화를 통해 정보를 효과적으로 전달할 수 있었습니다.
이상 보고를 마칩니다. 감사합니다.