Uber H3 : 육각형 계층의 인덱스

Grid 시스템은 대용량 데이터를 분석하고, 지구의 영역을 구분 가능한 그리드셀로 분할할 때 중요
- 한국 같은 경우 행정 구역 단위가 있지만(시군구동…) 이 단위는 행정을 위한 단위기 때문에 분석시 유용하지 않음
- 강남구는 생각보다 길고, 큼. 강남역 왼쪽은 서초구
우버에선 ride price과 dispatch을 효율적으로 최적화하기 위해 그리드 시스템인 H3을 개발하고 오픈소스로 공개함

Hexagonal global grid system의 장점 + hierarchical indexing 시스템을 결합하기 위해 H3을 만듬
지구상 3차원 위치에서 2차원 점으로 이동하려면 투영(Projection)이 필요
- Mercator Projection이 유명한데, 크기 왜곡이 발생해 셀의 영역이 달라짐
  - 정사각형 그리드는 여러 계수가 필요로 함
- 결국 지도 투영은 이십면체(Icosahedron)를 중심으로 하는 gnomonic projection을 사용함
  - 20면체는 다양한 방법으로 펼쳐져 2차원 지도를 생성할 수 있으나, H3는 전개하지 않고 20 면에 그리드를 배치해 geodesic discrete global grid 시스템을 만듬
육각형
- 육각형은 중심점과 이웃 점 사이에 단 하나의 거리를 가지고 있음
- 그라디언트에 대한 분석/스무딩을 단순화함
H3 그리드
- 122개의 기본 셀을 지구상에 배치하고 한 면에 10개의 셀을 배치해 구성함
- 16개의 해상도(resolution)을 지원
계층적 특성으로 인덱스의 해상도를 효율적으로 자르고 복구할 수 있음
육각형 색인은 64 비트 정수로 표현됨
육각형의 중심에서 주위 육각형 어디로 움직여도 동일한 거리를 이동함(지오해시는 방향에 따라 다름)

cc, make, cmake가 깔려있는지 확인

  which cc
  /usr/bin/cc
  which make
  /usr/bin/make
  which cmake
  /usr/bin/cmake

설치
```
  pip3 install h3
```
geo_to_h3 함수
- 위도, 경도, 해상도를 통해 h3 인덱스를 반환하는 함수
- arg : lat 위도, lng 경도, hex resolution
```
  from h3 import h3
  h3_address = h3.geo_to_h3(37.3615593, -122.0553238, 5)
```
h3_to_geo 함수
- h3 인덱스를 통해 헥사곤의 중심점(lat, lng)을 반환하는 함수
```
  hex_center_coordinates = h3.h3_to_geo(h3_address)
```
h3_to_geo_boundary 함수
- h3 인덱스를 통해 헥사곤의 boundary를 반환하는 함수
```
  hex_boundary = h3.h3_to_geo_boundary(h3_address)
```
k_ring_distance 함수
- h3 인덱스를 통해 거리가 k 안에 있는 h3 인덱스를 반환하는 함수
```
  h3.k_ring_distances(h3_address, 4)
```
Folium과 결합해 Jupyter Notebook에서 사용하는 예시
SQL에서 사용하고 싶으면, UDF를 만들어서 사용할 수 있음
H3를 토대로 나온 데이터를 kepler.gl에서 시각화할 수 있음
관련 블로그 글 : Uber Kepler.gl : 지리 데이터 시각화 도구

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