Last active
March 17, 2025 14:40
-
-
Save fronteer-kr/14d7f779d52a21ac2f16 to your computer and use it in GitHub Desktop.
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
// 소스출처 : http://www.kma.go.kr/weather/forecast/digital_forecast.jsp 내부에 있음 | |
// 기상청에서 이걸 왜 공식적으로 공개하지 않을까? | |
// | |
// (사용 예) | |
// var rs = dfs_xy_conv("toLL","60","127"); | |
// console.log(rs.lat, rs.lng); | |
// | |
<script language="javascript"> | |
//<!-- | |
// | |
// LCC DFS 좌표변환을 위한 기초 자료 | |
// | |
var RE = 6371.00877; // 지구 반경(km) | |
var GRID = 5.0; // 격자 간격(km) | |
var SLAT1 = 30.0; // 투영 위도1(degree) | |
var SLAT2 = 60.0; // 투영 위도2(degree) | |
var OLON = 126.0; // 기준점 경도(degree) | |
var OLAT = 38.0; // 기준점 위도(degree) | |
var XO = 43; // 기준점 X좌표(GRID) | |
var YO = 136; // 기1준점 Y좌표(GRID) | |
// | |
// LCC DFS 좌표변환 ( code : "toXY"(위경도->좌표, v1:위도, v2:경도), "toLL"(좌표->위경도,v1:x, v2:y) ) | |
// | |
function dfs_xy_conv(code, v1, v2) { | |
var DEGRAD = Math.PI / 180.0; | |
var RADDEG = 180.0 / Math.PI; | |
var re = RE / GRID; | |
var slat1 = SLAT1 * DEGRAD; | |
var slat2 = SLAT2 * DEGRAD; | |
var olon = OLON * DEGRAD; | |
var olat = OLAT * DEGRAD; | |
var sn = Math.tan(Math.PI * 0.25 + slat2 * 0.5) / Math.tan(Math.PI * 0.25 + slat1 * 0.5); | |
sn = Math.log(Math.cos(slat1) / Math.cos(slat2)) / Math.log(sn); | |
var sf = Math.tan(Math.PI * 0.25 + slat1 * 0.5); | |
sf = Math.pow(sf, sn) * Math.cos(slat1) / sn; | |
var ro = Math.tan(Math.PI * 0.25 + olat * 0.5); | |
ro = re * sf / Math.pow(ro, sn); | |
var rs = {}; | |
if (code == "toXY") { | |
rs['lat'] = v1; | |
rs['lng'] = v2; | |
var ra = Math.tan(Math.PI * 0.25 + (v1) * DEGRAD * 0.5); | |
ra = re * sf / Math.pow(ra, sn); | |
var theta = v2 * DEGRAD - olon; | |
if (theta > Math.PI) theta -= 2.0 * Math.PI; | |
if (theta < -Math.PI) theta += 2.0 * Math.PI; | |
theta *= sn; | |
rs['x'] = Math.floor(ra * Math.sin(theta) + XO + 0.5); | |
rs['y'] = Math.floor(ro - ra * Math.cos(theta) + YO + 0.5); | |
} | |
else { | |
rs['x'] = v1; | |
rs['y'] = v2; | |
var xn = v1 - XO; | |
var yn = ro - v2 + YO; | |
ra = Math.sqrt(xn * xn + yn * yn); | |
if (sn < 0.0) - ra; | |
var alat = Math.pow((re * sf / ra), (1.0 / sn)); | |
alat = 2.0 * Math.atan(alat) - Math.PI * 0.5; | |
if (Math.abs(xn) <= 0.0) { | |
theta = 0.0; | |
} | |
else { | |
if (Math.abs(yn) <= 0.0) { | |
theta = Math.PI * 0.5; | |
if (xn < 0.0) - theta; | |
} | |
else theta = Math.atan2(xn, yn); | |
} | |
var alon = theta / sn + olon; | |
rs['lat'] = alat * RADDEG; | |
rs['lng'] = alon * RADDEG; | |
} | |
return rs; | |
} | |
//--> | |
</script> |
// PHP 버전입니다.
// 위 [khjde1207]님의 flutter 버전을 참고했습니다.
// 결과
$ConvGridGps = new ConvGridGps(); $gridToGpsData = $ConvGridGps->gridToGPS(60,127); $gpsToGridData = $ConvGridGps->gpsToGRID(37.579871128849334, 126.98935225645432); print_r($gridToGpsData); print_r($gpsToGridData);
Array ( [x] => 60 [y] => 127 [lat] => 37.615741485765 [lng] => 126.98991183668 )
Array ( [lat] => 37.579871128849 [lng] => 126.98935225645 [x] => 60 [y] => 127 )
class ConvGridGps { const RE = 6371.00877; // 지구 반경(km) const GRID = 5.0; // 격자 간격(km) const SLAT1 = 30.0; // 투영 위도1(degree) const SLAT2 = 60.0; // 투영 위도2(degree) const OLON = 126.0; // 기준점 경도(degree) const OLAT = 38.0; // 기준점 위도(degree) const XO = 43; // 기준점 X좌표(GRID) const YO = 136; // 기1준점 Y좌표(GRID) const DEGRAD = M_PI / 180.0; const RADDEG = 180.0 / M_PI; const re = self::RE / self::GRID; const slat1 = self::SLAT1 * self::DEGRAD; const slat2 = self::SLAT2 * self::DEGRAD; const olon = self::OLON * self::DEGRAD; const olat = self::OLAT * self::DEGRAD; function sn(){ $snTmp = tan(M_PI * 0.25 + self::slat2 * 0.5) / tan(M_PI * 0.25 + self::slat1 * 0.5); return log(cos(self::slat1) / cos(self::slat2)) / log($snTmp); } function sf(){ $sfTmp = tan(M_PI * 0.25 + self::slat1 * 0.5); return pow($sfTmp, $this->sn()) * cos(self::slat1) / $this->sn(); } function ro(){ $roTmp = tan(M_PI * 0.25 + self::olat * 0.5); return self::re * $this->sf() / pow($roTmp, $this->sn()); } function gridToGPS($v1, $v2) { $rs['x'] = $v1; $rs['y'] = $v2; $xn = (int)($v1 - self::XO); $yn = (int)($this->ro() - $v2 + self::YO); $ra = sqrt($xn * $xn + $yn * $yn); if ($this->sn() < 0.0) $ra = -$ra; $alat = pow((self::re * $this->sf() / $ra), (1.0 / $this->sn())); $alat = 2.0 * atan($alat) - M_PI * 0.5; if (abs($xn) <= 0.0) { $theta = 0.0; } else { if (abs($yn) <= 0.0) { $theta = M_PI * 0.5; if ($xn < 0.0) $theta = -$theta; } else $theta = atan2($xn, $yn); } $alon = $theta / $this->sn() + self::olon; $rs['lat'] = $alat * self::RADDEG; $rs['lng'] = $alon * self::RADDEG; return $rs; } function gpsToGRID($v1, $v2) { $rs['lat'] = $v1; $rs['lng'] = $v2; $ra = tan(M_PI * 0.25 + ($v1) * self::DEGRAD * 0.5); $ra = self::re * $this->sf() / pow($ra, $this->sn()); $theta = $v2 * self::DEGRAD - self::olon; if ($theta > M_PI) $theta -= 2.0 * M_PI; if ($theta < -M_PI) $theta += 2.0 * M_PI; $theta *= $this->sn(); $rs['x'] = floor(($ra * sin($theta) + self::XO + 0.5)); $rs['y'] = floor(($this->ro() - $ra * cos($theta) + self::YO + 0.5)); return $rs; } }
[dalku] 님의 Java -> Kotlin 입니다.
mode 1 + 위도, 경우 입력시 -> 격자x, 격자y 출력
mode 0 + 격자x, 격자 y 입력시 -> lat 위도, lng 경도 출력
const val MODE_GRID = 1;
const val MODE_GPS = 0;
public fun convertGRID_GPS(mode: Int, lat: Double, lng: Double): LatXLngY {
// 지구 반경(km)
val RE: Double = 6371.00877
// 격자 간격(km)
val GRID: Double = 5.0
// 투영 위도1(degree)
val SLAT1: Double = 30.0
// 투영 위도2(degree)
val SLAT2: Double = 60.0
// 기준점 경도(degree)
val OLON: Double = 126.0
// 기준점 위도(degree)
val OLAT: Double = 38.0
// 기준점 X좌표(GRID)
val XO: Double = 43.0
// 기준점 Y좌표(GRID)
val YO: Double = 136.0
val DEGRAD = Math.PI / 180.0
val RADDEG = 180.0 / Math.PI
val re = RE / GRID
val slat1 = SLAT1 * DEGRAD
val slat2 = SLAT2 * DEGRAD
val olon = OLON * DEGRAD
val olat = OLAT * DEGRAD
var sn = tan(Math.PI * 0.25 + slat2 * 0.5) / tan(Math.PI * 0.25 + slat1 * 0.5)
sn = ln(cos(slat1) / cos(slat2)) / ln(sn)
var sf = tan(Math.PI * 0.25 + slat1 * 0.5)
sf = sf.pow(sn) * cos(slat1) / sn
var ro = tan(Math.PI * 0.25 + olat * 0.5)
ro = re * sf / ro.pow(sn)
val rs = LatXLngY()
if (mode == MODE_GRID) {
rs.lat = lat
rs.lng = lng
var ra = tan(Math.PI * 0.25 + lat * DEGRAD * 0.5)
ra = re * sf / ra.pow(sn)
var theta = lng * DEGRAD - olon
if (theta > Math.PI) theta -= 2.0 * Math.PI
if (theta < -Math.PI) theta += 2.0 * Math.PI
theta *= sn
rs.x = floor(ra * sin(theta) + XO + 0.5)
rs.y = floor(ro - ra * cos(theta) + YO + 0.5)
} else {
rs.x = lat
rs.y = lng
val xn = lat - XO
val yn = ro - lng + YO
var ra = sqrt(xn * xn + yn * yn)
if (sn < 0.0) {
ra = -ra
}
var alat = (re * sf / ra).pow(1.0 / sn)
alat = 2.0 * atan(alat) - Math.PI * 0.5
var theta = 0.0
if (abs(xn) <= 0.0) {
theta = 0.0
} else {
if (abs(yn) <= 0.0) {
theta = Math.PI * 0.5
if (xn < 0.0) {
theta = -theta
}
} else {
theta = atan2(xn, yn)
}
}
val alon = theta / sn + olon
rs.lat = alat * RADDEG
rs.lng = alon * RADDEG
}
return rs
}
data class LatXLngY(
var lat: Double? = null,
var lng: Double? = null,
var x: Double? = null,
var y: Double? = null,
)
원래 공식적으로 공개했습니다. 기상청에서 C언어로 작성해서 문서에 올려놓았어요.
찾아보면 있어요
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
flutter 용 공유해 볼께요. static 으로 만들었는데. 상황에 따라 변경해서 써야 할 수도 있어요.
결과 :
I/flutter (27910): {x: 60, y: 127, lat: 37.61574148576467, lng: 126.98991183668376}
I/flutter (27910): {lat: 37.579871128849334, lng: 126.98935225645432, x: 60, y: 127}