#GWC UI Library : ValueRangesColorMatcher

웹 UI 라이브러리인 GWC에서 제공하는 ValueRangesColorMatcher 컴포넌트에 대한 예제 코드입니다.

먼저 DOM 구성은 다음과 같습니다.

그리고 CSS 구성은 다음과 같구요.

.center {
    display: flex;
    width: 100%;
    height: 100%;
    justify-content: center;
    align-items: center;
    gap: 1em;
}

#matcher {
    width: 30em;
    height: 15em;
}

js 코드는 다음과 같습니다.

window.onload = () => {
    const data = [ 165, 120, 160, 200, 135, 115, 100, 125, 135, 190, 156, 130 ]
    const rangeColors = [
        { ranges: [100, 120], color: '#00ff00'},
        { ranges: [120, 141], color: '#88ff00'},
        { ranges: [141, 160], color: '#ffff00'},
        { ranges: [160, 180], color: '#ff8800'},
        { ranges: [180, 200], color: '#ff0000'}
    ]

    matcher.defineData(data, rangeColors)

    document.querySelector(".btn-get").addEventListener("click", () => {
        alert(JSON.stringify(matcher.valueRangeColors, null, 4))
    })

    GeoServiceWebComponentManager.instance.update();
};

실행 결과는 다음과 같습니다.

소수점을 설정할 수 있으며 속성은 toFixed 입니다.

GEOSERVICE-WEB의 밀도도 기능 소개

정확히 작년 8월 1일 GEOSERVICE-WEB이 일반인을 대상으로 서비스를 시작하였습니다.

지오서비스웹(GEOSERVICE-WEB)

오로지 지오코딩 기능 하나만을 탑재하고 말입니다. 처음 서비스를 시작으로 300일을 넘어 단 하루도 멈추지 않고 서버가 뜨겁게 운영되고 있습니다. 앞으로 GEOSERVICE-WEB에 다양한 공간정보에 대한 기능이 추가로 제공될 예정인데요. 그간 파악했던 사용자의 니즈를 반영한 기능들을 중심으로 말입니다.

아래는 그중 공간 데이터 분석 기능 중 밀도도를 GEOSERVICE-WEB에서 만든 결과입니다.

GEOSERVICE-WEB이 추구하는 방향은 누구나 쉽게 접근할 수 있는 웹에서 공간 데이터를 새롭게 생성하거나 쉽게 편집하고 공간데이터를 이용한 분석을 통해 새로운 인사이트를 얻는데 있습니다.

아래는 위의 밀도도를 작성하기 위해서 실제 GEOSERVICE-WEB의 기능 사용에 대한 동영상입니다.

추가로 서울시 전체에 대한 인구 밀도도입니다. 데이터에 따라 만들어진 밀도도로 실제 서울시 인구 밀도도와 다를 수 있습니다.

잡음(Noise) 시각화

무작위 값을 얻기 위한 흔한 방법은 random API 사용인데, 실제로 무작위 값을 얻기 위해 많이 사용하는 것은 Noise라는 개념이고 이 Noise를 얻기 위한 몇가지 알고리즘 중 특허에 대한 저작권 침해에 대한 문제가 없고 또 품질면에서 Simplex Noise가 많이 사용됩니다.

아래는 Simplex Noise에 대한 시각화에 대한 결과물로 누군가의 유튜브 채널에 올라온 영상의 내용입니다.

three.js를 이용해 시각화한 경우로 다음과 같은 라이브러리를 사용하고 있습니다.

"devDependencies": {
  "vite": "^4.3.9"
},
"dependencies": {
  "simplex-noise": "^4.0.1",
  "three": "^0.153.0",
  "three-fatline": "^0.6.1"
}

그리고 주요 코드는 다음과 같습니다.

...

const noise2D = createNoise2D()

function createLines() {
  for(let r=-20; r<20; r++) {
    const wnoise = noise2D(0, r*0.125) * 1.0
    const lineWidth = 0.25 + Math.pow(wnoise * 0.5 + 1, 2)

    const dashed = Math.random() > 0.5
    const dashScale = 1
    const dashSize = Math.pow(Math.random(), 2) * 15 + 4
    const gapSize = dashSize * (0.5 + Math.random() * 1)
    
    const material = new LineMaterial({
      color: "rgb(241, 231, 222)",
      linewidth: lineWidth,
      resolution: new Vector2(res, res),
      dashed,
      dashScale,
      dashSize,
      gapSize
    })

    const vertices = []
    for(let i=0; i<100; i++) {
      let height = 0
  
      height += noise2D(i * 0.0189 * 1, r * 0.125) * 2.0
      height += noise2D(i * 0.0189 * 2, r * 0.125) * 1.0
      height += noise2D(i * 0.0189 * 4, r * 0.125) * 0.5
      height += noise2D(i * 0.0189 * 8, r * 0.125) * 0.25
      height += noise2D(i * 0.0189 * 16, r * 0.125) * 0.125
  
      vertices.push(
        -330 + 660 * (i / 100), 
        height * 20 + r * 16, 
        0
      )
    }  

    const geometry = new LineGeometry()
    geometry.setPositions(vertices)
  
    const line = new Line2(geometry, material)
    line.computeLineDistances()
  
    scene.add(line)
  }
}

...

완전한 코드는 앞서 언급해 드린 유튜브 영상을 보시기 바랍니다.

“인터렉티브 3D 웹 개발”에 대한 오프라인교육 소개

작년에 3D 인터렉티브 웹 개발에 대한 내용으로 한국메타버스산업협회를 통해 교육을 진행했고, 올해도 교육을 진행합니다. 작년에는 바닐라 JS로 three.js 라이브러리를 살펴보았다면, 이번에는 React로 three.js를, 정확히는 React three fiber 라이브러리(R3F)를 살펴보는 내용으로 구성됩니다. R3F는 더 적은 코드로 더 높은 품질의 3D 웹 페이지를 개발할 수 있습니다. 교육기간의 경우 작년에는 3일간이였지만 이번에는 4일간의 교육으로 진행하며, 마지막 날에 실습을 통해 만들 코드 결과는 다음과 같습니다.

교육에 대한 참여 신청은 아래의 교육 소개 이미지를 클릭하시면 됩니다.

도시 자동 생성

Blender의 Geometry Node 기능을 이용해 몇가지 건물 모델을 자동으로 배치한 결과를 렌더링한 이미지입니다.