1 대한민국 해안선

1.1 대한민국 지도

코드

library(sf)
library(giscoR)
library(tidyverse)
library(ggrepel)
library(krvote)
sf_use_s2(FALSE)

korea_sf <- giscoR::gisco_get_countries(
        year = "2020",
        epsg = "4326",
        resolution = "01",
        country = "KR"
    ) 

plot(st_geometry(korea_sf))

1.2 해안선

GSHHG: A Global Self-consistent, Hierarchical, High-resolution Geography Database 아주 상세한 육지와 해안을 구분하는 해안선을 기준으로 인접한 경기도 선거구를 특정한다.

full resolution: Original (full) data resolution.
high resolution: About 80 % reduction in size and quality.
intermediate resolution: Another ~80 % reduction.
low resolution: Another ~80 % reduction.
crude resolution: Another ~80 % reduction.

코드


# coastline_sf <-  giscoR::gisco_coastallines

i_world_coastline <- st_read("data/gshhg-shp-2.3.7/GSHHS_shp/i/GSHHS_i_L1.shp")
#> Reading layer `GSHHS_i_L1' from data source 
#>   `E:\quarto\map_challenge\data\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i\GSHHS_i_L1.shp' 
#>   using driver `ESRI Shapefile'
#> Simple feature collection with 32830 features and 6 fields
#> Geometry type: POLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -180 ymin: -68.91981 xmax: 180 ymax: 83.63339
#> Geodetic CRS:  WGS 84

i_coastline_sf <- i_world_coastline %>% 
  st_crop(st_bbox(korea_sf))

ggplot(i_coastline_sf) +
  geom_sf(color = "blue", fill = "blue", alpha = 0.2) +
  # Zoom on Korea
  # coord_sf(
  #   xlim = c(korea_bbox['xmin'],  korea_bbox['xmax']),
  #   ylim = c(korea_bbox['ymin'],  korea_bbox['ymax'])
  # ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.background = element_rect(
      fill = "black",
      color = "black"
    ),
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text = element_text(colour = "grey90")
  )

1.3 결합

코드

korea_coast_sf <- st_join(korea_sf, i_coastline_sf)

ggplot(korea_coast_sf) +
  geom_sf(color = "black", fill = "transparent", alpha = 0.2) +
  geom_sf(data = i_coastline_sf, color = "blue", fill = "transparent", alpha = 0.2) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text = element_text(colour = "grey90")
  )

1.4 항구

UN/LOCODE 표준으로 등재된 항구 코드 (KRPNC) 포함

코드

korea_port <- gisco_get_ports(year = "2013",
  country = "KOR")

korea_port <- st_transform(korea_port, st_crs(korea_coast_sf))

ggplot(korea_coast_sf) +
  geom_sf(color = "blue", fill = "white", alpha = 0.2) +
  geom_sf(data = korea_port, color = "red", size = 2) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text = element_text(colour = "grey90")
  ) +
  labs(
    title = "대한민국 항구", subtitle = "기준 2013년",
    caption = "항구 코드: UN/LOCODE 표준"
  )  +
  geom_text_repel(data = korea_port, aes(label = PORT_ID, geometry = geometry),
                   stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0, size = 5, 
                   max.overlaps = Inf, box.padding = 1.0)

2 해안선 인접 선거구

2.1 제21대 총선 선구구

단순하고 가독성 높은 선거구 지도 제작을 위해 “서울”, “경기”, “부산”, “인천”, “광주” 를 제외!

코드

precinct_sf <- st_read("data/2020_21_elec_253.json")
#> Reading layer `2020_21_elec_253' from data source 
#>   `E:\quarto\map_challenge\data\2020_21_elec_253.json' using driver `GeoJSON'
#> Simple feature collection with 253 features and 4 fields
#> Geometry type: MULTIPOLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: 124.6097 ymin: 33.11187 xmax: 131.8713 ymax: 38.61695
#> Geodetic CRS:  WGS 84

kr_precinct_sf <- precinct_sf %>% 
  mutate(SGG_3 = str_remove(SGG_3, pattern = '^\\S*\\s'))

ggplot() +
  geom_sf(data = kr_precinct_sf) +
  geom_text_repel(data = kr_precinct_sf %>% filter(!SGG_1 %in% c("서울", "경기", "부산", "인천", "광주")), aes(label = SGG_3, geometry = geometry),
                  stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0,
                  max.overlaps = Inf, size = 3)

지도
선거구명

코드

kr_coast_sf <- st_filter(precinct_sf, i_coastline_sf, .predicate = st_overlaps)

ggplot() +
  geom_sf(data = kr_coast_sf) +
  geom_sf(data = korea_coast_sf, color = "blue", fill = "transparent") +
  geom_text_repel(data = kr_coast_sf, aes(label = SGG_3, geometry = geometry),
                   stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0, size = 3, 
                   max.overlaps = Inf, box.padding = 1.0) +
  labs(x = "",
       y = "")

코드

library(gt)
library(gtExtras)

kr_coast_sf %>% 
  sf::st_drop_geometry() %>% 
  mutate(SGG_3 = str_remove(SGG_3, pattern = '^\\S*\\s')) %>% 
  group_by(시도명 = SGG_1) %>% 
  summarise(선거구수 = n(),
            선거구 = paste0(SGG_3, collapse="|")) %>% 
  arrange(desc(선거구수)) %>% 
  janitor::adorn_totals(where = "row", name = "합계") %>%   
  gt::gt() %>% 
    cols_align(align = "center") %>% 
    gt_theme_538() %>% 
    tab_header(title = "해안선 인접 총선 선거구",
               subtitle = md("`선관위 제21대 선거구 기준`"))

해안선 인접 총선 선거구
`선관위 제21대 선거구 기준`
시도명	선거구수	선거구
경기	13	김포갑\|파주갑\|고양을\|김포을\|파주을\|고양병\|안산단원갑\|안산상록갑\|평택을\|안산단원을\|화성갑\|고양정\|시흥을
부산	11	해운대갑\|북강서을\|남구갑\|남구을\|사하갑\|중구영도구\|사하을\|수영\|기장\|서구동구\|사상
전남	10	순천광양곡성구례을\|여수갑\|여수을\|고흥보성장흥강진\|나주화순\|영암무안신안\|해남완도진도\|순천광양곡성구례갑\|목포\|담양함평영광장성
인천	8	연수갑\|연수을\|서구갑\|중구강화옹진\|서구을\|남동갑\|동구미추홀갑\|동구미추홀을
경남	7	창원마산회원\|거제\|창원성산\|통영고성\|창원진해\|창원마산합포\|사천남해하동
충남	7	서산태안\|보령서천\|공주부여청양\|당진\|아산갑\|아산을\|홍성예산
경북	5	경주\|군위의성청송영덕\|영주영양봉화울진\|포항북구\|포항남울릉
울산	4	북구\|남구을\|동구\|울주
전북	4	김제부안\|정읍고창\|익산갑\|군산
강원	3	강릉\|동해태백삼척정선\|속초인제고성양양
서울	3	마포을\|강서을\|강서병
제주	3	제주을\|서귀포\|제주갑
합계	78	-

2.2 제21대 경기 선구구

코드

gg_precinct_sf <- precinct_sf %>% 
  filter(SGG_1 == "경기") %>% 
  mutate(SGG_3 = str_remove(SGG_3, "경기\\s+")) 

ggplot() +
  geom_sf(data = gg_precinct_sf) +
  geom_text_repel(data = gg_precinct_sf, aes(label = SGG_3, geometry = geometry),
                  stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0,
                  max.overlaps = Inf)

지도
선거구명

코드

gg_coast_sf <- st_filter(gg_precinct_sf, i_coastline_sf, .predicate = st_overlaps)

ggplot() +
  geom_sf(data = gg_coast_sf) +
  geom_sf(data = gg_precinct_sf, color = "blue", fill = "transparent") +
  geom_text_repel(data = gg_coast_sf, aes(label = SGG_3, geometry = geometry),
                   stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0, size = 3, 
                   max.overlaps = Inf, box.padding = 1.0) +
  labs(x = "",
       y = "")

코드


gg_coast_sf %>% 
  sf::st_drop_geometry() %>% 
  mutate(SGG_3 = str_remove(SGG_3, pattern = '^\\S*\\s')) %>% 
  mutate(순 = 1:n()) %>% 
  select(-SGG_2) %>% 
  select(순, everything()) %>% 
  gt::gt() %>% 
    cols_align(align = "center") %>% 
    tab_header(title = "해안선 인접 총선 선거구",
               subtitle = md("`선관위 제21대 선거구 기준`")) %>% 
    cols_label(
      SGG_Code = "시군구 코드",
      SGG_1 = "시도명",
      SGG_3 = "선거구명"
    ) %>% 
    gt_theme_538()

해안선 인접 총선 선거구
`선관위 제21대 선거구 기준`
순	시군구 코드	시도명	선거구명
1	2413902	경기	김포갑
2	2413202	경기	파주갑
3	2412002	경기	고양을
4	2413903	경기	김포을
5	2413203	경기	파주을
6	2412101	경기	고양병
7	2411901	경기	안산단원갑
8	2411801	경기	안산상록갑
9	2411502	경기	평택을
10	2411902	경기	안산단원을
11	2412801	경기	화성갑
12	2412201	경기	고양정
13	2412902	경기	시흥을

3 정밀 해안선 (경기)

지도
선거구

코드

world_coastline <- st_read("data/gshhg-shp-2.3.7/GSHHS_shp/f/GSHHS_f_L1.shp")
#> Reading layer `GSHHS_f_L1' from data source 
#>   `E:\quarto\map_challenge\data\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\f\GSHHS_f_L1.shp' 
#>   using driver `ESRI Shapefile'
#> Simple feature collection with 179837 features and 6 fields
#> Geometry type: POLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -180 ymin: -68.92453 xmax: 180 ymax: 83.63339
#> Geodetic CRS:  WGS 84

gg_high_coastline <- world_coastline %>% 
  st_crop(st_bbox(gg_precinct_sf))

gg_coast_high_sf <- st_filter(gg_precinct_sf, gg_high_coastline, .predicate = st_overlaps)

ggplot() +
  geom_sf(data = gg_precinct_sf, fill = "transparent") +
  geom_sf(data = gg_coast_high_sf) +
  geom_sf(data = gg_high_coastline, color = "blue", fill = "transparent") +
  geom_text_repel(data = gg_coast_high_sf, aes(label = SGG_3, geometry = geometry),
                   stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0, size = 3, 
                   max.overlaps = Inf, box.padding = 1.0) +
  labs(x = "",
       y = "")

코드


gg_coast_high_sf %>% 
  sf::st_drop_geometry() %>% 
  mutate(SGG_3 = str_remove(SGG_3, pattern = '^\\S*\\s')) %>% 
  mutate(순 = 1:n()) %>% 
  select(-SGG_2) %>% 
  select(순, everything()) %>% 
  gt::gt() %>% 
    cols_align(align = "center") %>% 
    tab_header(title = "해안선 인접 총선 선거구",
               subtitle = md("`선관위 제21대 선거구 기준`")) %>% 
    cols_label(
      SGG_Code = "시군구 코드",
      SGG_1 = "시도명",
      SGG_3 = "선거구명"
    ) %>% 
    gt_theme_538()

해안선 인접 총선 선거구
`선관위 제21대 선거구 기준`
순	시군구 코드	시도명	선거구명
1	2413902	경기	김포갑
2	2413202	경기	파주갑
3	2412002	경기	고양을
4	2413903	경기	김포을
5	2413203	경기	파주을
6	2412101	경기	고양병
7	2411901	경기	안산단원갑
8	2411801	경기	안산상록갑
9	2411502	경기	평택을
10	2411902	경기	안산단원을
11	2412801	경기	화성갑
12	2412201	경기	고양정
13	2412902	경기	시흥을

4 정밀 해안선 (대한민국)

지도
선거구

코드

world_coastline <- st_read("data/gshhg-shp-2.3.7/GSHHS_shp/f/GSHHS_f_L1.shp")
#> Reading layer `GSHHS_f_L1' from data source 
#>   `E:\quarto\map_challenge\data\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\f\GSHHS_f_L1.shp' 
#>   using driver `ESRI Shapefile'
#> Simple feature collection with 179837 features and 6 fields
#> Geometry type: POLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -180 ymin: -68.92453 xmax: 180 ymax: 83.63339
#> Geodetic CRS:  WGS 84

high_coastline <- world_coastline %>% 
  st_crop(st_bbox(precinct_sf))

coast_high_sf <- st_filter(precinct_sf, high_coastline, .predicate = st_overlaps)

ggplot() +
  geom_sf(data = precinct_sf, fill = "transparent") +
  geom_sf(data = coast_high_sf) +
  geom_sf(data = high_coastline, color = "blue", fill = "transparent") +
  geom_text_repel(data = coast_high_sf, aes(label = SGG_3, geometry = geometry),
                   stat = "sf_coordinates", min.segment.length = 0, size = 3, 
                   max.overlaps = Inf, box.padding = 1.0) +
  labs(x = "",
       y = "")

코드


coast_high_sf %>% 
  sf::st_drop_geometry() %>% 
  mutate(SGG_3 = str_remove(SGG_3, pattern = '^\\S*\\s')) %>% 
  group_by(시도명 = SGG_1) %>% 
  summarise(선거구수 = n(),
            선거구 = paste0(SGG_3, collapse="|")) %>% 
  arrange(desc(선거구수)) %>% 
  janitor::adorn_totals(where = "row", name = "합계") %>% 
  gt::gt() %>% 
    cols_align(align = "center") %>% 
    gt_theme_538() %>% 
    tab_header(title = "해안선 인접 총선 선거구",
               subtitle = md("`선관위 제21대 선거구 기준`"))

해안선 인접 총선 선거구
`선관위 제21대 선거구 기준`
시도명	선거구수	선거구
경기	13	김포갑\|파주갑\|고양을\|김포을\|파주을\|고양병\|안산단원갑\|안산상록갑\|평택을\|안산단원을\|화성갑\|고양정\|시흥을
부산	11	해운대갑\|북강서을\|남구갑\|남구을\|사하갑\|중구영도구\|사하을\|수영\|기장\|서구동구\|사상
전남	10	순천광양곡성구례을\|여수갑\|여수을\|고흥보성장흥강진\|나주화순\|영암무안신안\|해남완도진도\|순천광양곡성구례갑\|목포\|담양함평영광장성
인천	8	연수갑\|연수을\|서구갑\|중구강화옹진\|서구을\|남동갑\|동구미추홀갑\|동구미추홀을
경남	7	창원마산회원\|거제\|창원성산\|통영고성\|창원진해\|창원마산합포\|사천남해하동
충남	7	서산태안\|보령서천\|공주부여청양\|당진\|아산갑\|아산을\|홍성예산
경북	5	경주\|군위의성청송영덕\|영주영양봉화울진\|포항북구\|포항남울릉
서울	4	마포을\|강서을\|강서병\|영등포갑
울산	4	북구\|남구을\|동구\|울주
전북	4	김제부안\|정읍고창\|익산갑\|군산
강원	3	강릉\|동해태백삼척정선\|속초인제고성양양
제주	3	제주을\|서귀포\|제주갑
합계	79	-