우리 사이 스벅(starbucks-between-us)

약속이나 스터디 모임 시, 거리 상 중간 지점 근처 스타벅스를 찾아보고자 합니다. (교통 최적은 아님)

TODO

• Jupyter로 기본 아이디어 검증
• 스타벅스 점포 API 분석, 저장
• 주소를 좌표계로 바꿔주는 API 확인과 API Key 발급
• 적정 기술로 Application 구현

Ideation

현재 아이디어

1. 출발 위치 주소를 위도 경도로 만듬 ex) [([#A 위도, #A 경도], 'tag'), ([#B 위도, #B 경도], 'tag'), ...]
2. 무게 중심의 좌표를 구함
3. 반경 N meter 의 원을 그려, 거기에 속하는 스타벅스만 보여주거나 마커를 다르게 표시

초기 아이디어

1. 출발 위치 주소를 위도 경도로 만듬 ex) [([#A 위도, #A 경도], 'tag'), ([#B 위도, #B 경도], 'tag'), ...]
2. 임의의 단위로 거리를 늘려가며 아슬아슬하게 모두 intersection이 이뤄지는 원을 그림
   • 반지름을 가지는 좌표는 'Circle marker'라고 함
   • 원의 반지름은 'R'로 표기
   • (필수) circle intersection 판단 알고리즘 필요
3. 해당 지역의 스벅 리스트를 가져옴(위도, 경도 포함됨)
4. R의 반지름을 가지는 Circle marker의 원과 100m 반지름의 스타벅스의 circle marker의 intersection을 구함
5. 각 스벅 좌표에 대해 ['#A의 circle marker에 intersect 여부', '#B의 circle marker에 intersect 여부', ...] 와 같이 구하며 모두 True라면 그 좌표만 표시하거나 다른 색으로 표기함

Troubleshoot

1. 단순히 원그려서 intersection 구하려 했더니 엄청 큰 구는 휘는거 고려해야 됨
   • Haversine formula
   • 구의 표면에서 원은 타원이 됨
   • 위 문제의 파이썬에서 구현 방법
   • 그런데 shapely, pyproj 설치에서 배보다 배꼽이 커짐(3.6 미지원, C++ build tool 2014 등, 배포 환경 만들기가 번거로울 듯함)
   • anaconda에서 python 3.4 환경 설치가 느림 conda/conda#1700
2. 지인의 제안에 따라 문제를 간단히 생각하기로 함
   • 너무 엄하게 같은 거리 지점이 아닌, 무게 중심에서의 원을 그려 근처 스타벅스를 찾기
   • (가정) 시군구 내에서 그리는 원은 Haversine_formula를 고려하지 않더라도 큰 오차가 없을 것. 어디까지나 가벼운 인사이트를 주기 위함

서비스 시, 고려사항

1. 매번 스타벅스 점포 정보를 API로 가져오기에는 신규 지점 외에 큰 변화가 없음. 정식 API도 아님. => 일 혹은 주 단위 배치로 스타벅스 목록 업데이트
2. 필요해 보이는 필터 제공
   • 리저브
   • 드라이브 스루
   • 지하철 인접
3. 무게 중심 근처의 스타벅스만 필터링하여 최적화(folium에서 스타벅스 지점의 서울 지점만 모두 표시해도 느려짐)

더 하면 좋은거

• 브라우저에서 현재 위치 정보 제공

Ref

• 한국 주요 좌표계 EPSG코드 및 proj4 인자 정리