카트로그램

Cartogram
이 주제에 대한 자세한 내용은 주제 지도를 참조하십시오.
Cartography와 혼동하지 마십시오.
전 세계 인구의 분포를 나타내는 모자이크 차트.15,266픽셀은 각각 500,000명의 모국을 나타냅니다.Max Roser가 작성한 데이터 세계용 지도 그래프입니다.

지도(값 영역 지도 또는 아나몰픽 지도라고도 함)는 지리적 크기가 이동 시간, 인구 또는 GNP와 같은 선택된 비율 수준 변수에 정비례하도록 변경되는 일련의 특징(국가, 지방 등)의 주제 지도입니다. 지리 공간 자체는 t입니다.변수의 분포를 시각화하기 위해 심하게 휘어지는 경우도 있습니다.이것은 가장 추상적인 유형의 지도 중 하나이며, 실제로 일부 형태는 다이어그램이라고 더 적절하게 불릴 수 있습니다.주로 [1]강조 표시 및 분석용으로 사용됩니다.

지도 그래프는 크기가 [2]총량을 나타내는 가장 직관적인 시각적 변수라는 사실을 활용합니다.이 경우 점 피쳐를 축척하는 비례 기호 맵과 선형 피쳐의 가중치를 축척하는 많은 흐름 맵과 유사한 전략입니다.그러나 이러한 두 가지 기법은 지도 기호만 축척하고 공간 자체는 축척하지 않습니다. 선형 피쳐의 길이를 연장하는 지도는 선형 지도 기술로 간주됩니다(추가 흐름 지도 기법이 추가될 수도 있음).일단 구성되면, 차트그램은 종종 맥락막 매핑과 같은 추가 변수를 시각화하기 위한 다른 주제 매핑 기법의 기준으로 사용됩니다.

역사

Levasseur의 1876년 유럽 지도 그림 중 하나로, 이 기술의 가장 오래된 공개된 예입니다.

이 지도는 다른 유형의 주제 지도보다 늦게 개발되었지만 프랑스의 [3]혁신 전통을 따랐다.가장 먼저 알려진 지도는 1876년 프랑스의 통계학자이자 지리학자 피에르 에밀 레바세르에 의해 출판되었는데, 그는 유럽의 국가들을 정사각형으로 나타낸 일련의 지도를 만들고, 변수에 따라 크기를 조정하고 일반적인 지리적 위치에 배치하였다.국가 예산)[4]이후 리뷰어는 그의 수치를 지도라기보다는 통계도라고 불렀지만, Levasseur는 그것을 카르테 도형이라고 불렀고, 당시 주제 지도에 일반적으로 사용되는 용어였다.크기라는 직관적인 힘을 시각 변수로 인식한 그는 "동유럽 무역의 중요성에 대해 아이가 놀라지 않고, 작은 영토를 가진 영국이 다른 나라보다 얼마나 많은지 깨닫지 못하는 것은 불가능하다"고 말했다.부와 특히 해군은 지역이나 인구가 1위를 차지하고 있는 러시아가 무역과 항해에 있어 여전히 다른 나라에 뒤처져 있는 것과 정반대된다.

Levasseur의 기술은 다른 사람들에 의해 채택된 것으로 보이지 않으며, 비슷한 지도는 몇 년 동안 비교적 거의 나타나지 않는다.다음으로 주목할 만한 발전은 헤르만 하크와 휴고 바이헬이 1903년 독일 제국의회 선거에 대비하기 위해 1898년 선거 결과를 그린 지도 두 개로 알려진 최초의 연속 [5]지도였다.두 지도 모두 독일 제국의 유사한 윤곽을 보여주었는데, 하나는 축척을 위해 선거구로 세분화되었고, 다른 하나는 지역별로 선거구를 왜곡하였다.베를린, 함부르크, 작센 주변의 인구밀집지역 확대는 주로 도시 사회민주당이 대중의 표를 얻으려는 논쟁적인 경향을 가시화하려는 의도였고, 반면 주로 시골의 젠트룸은 더 많은 의석을 얻었다(따라서 최근의 선출에서 같은 경향을 보여 주는 것으로 현대의 인기를 얻었다).ns(미국의 [6]경우)를 참조해 주세요.

연속적인 지도 [7][8]도표는 1911년 이후 대중 매체에 다양하게 등장한 미국에서 곧 나타났다.이 [9][10]기술을 발명했다고 주장한 미국의 지도 제작자 어윈 레이즈의 "직사각형 통계 지도"를 제외하고, 대부분은 하크나 와이첼에 비해 다소 조잡하게 그려졌다.

하크와 와이첼이 그들의 지도를 카트램이라고 언급했을 때, 이 용어는 특히 [11][12]유럽에서 모든 주제별 지도를 가리키는 데 일반적으로 사용되었다.라이즈와 다른 학술 지도 제작자들이 교과서에서 제한된 용어 사용에 대한 그들의 선호도를 밝히고 나서야 현재의 의미가 점차 [13][14]채택되었다.

지도그래프의 주요 과제는 항상 왜곡된 형상을 작성하는 것이었고, 이는 컴퓨터 자동화의 주요 타깃이 되었습니다.월도 R. Tobler는 1963년에 독특한 [15]구역이 아닌 공간 자체를 뒤틀리게 하는 전략을 바탕으로 최초의 알고리즘 중 하나를 개발했다.그 이후 다양한 알고리즘이 개발되었지만(아래 참조), 여전히 수동으로 [1]차트 그래프를 작성하는 것이 일반적입니다.

일반 원칙

지도에 대한 학술적 연구 초기부터, 두 방법 모두 [15]공간 자체를 변형(그러므로 왜곡)한다는 점에서 지도 투영과 여러 면에서 비교되어 왔다.따라서 지도 도형이나 지도 투영을 설계하는 목적은 지리 현상의 하나 이상의 측면을 가능한 한 정확하게 나타내면서 다른 측면에서의 왜곡의 부수적인 피해를 최소화하는 것이다.지도의 경우, 실제 크기 이외의 변수에 비례하는 크기로 피쳐를 스케일링하면 리더가 인식할 수 없을 정도로 피쳐가 왜곡되어 유용성이 떨어집니다.

지도 투영과 마찬가지로, 지도 그래프에 내재된 트레이드오프는 수동 방법과 동일한 소스 데이터와 매우 다른 결과를 생성하는 수십 개의 컴퓨터 알고리즘을 포함한 다양한 전략으로 이어졌습니다.각 유형의 지도 그래프의 품질은 일반적으로 각 피쳐의 크기를 얼마나 정확하게 조정하는지, 피쳐에서 특정 형태의 인식 가능성을 보존하는 방법(그리고 얼마나 잘 유지하는지)에 따라 판단됩니다.보통 형태와 토폴로지 관계(즉, 인접 [16][17]피쳐의 인접 관계를 유지하는 것)의 2가지 측면에서 판단됩니다.이 두 가지를 모두 보존하는 것은 불가능할 가능성이 높기 때문에 일부 지도 도표 방법은 다른 방법을 희생하여 한쪽을 보존하려고 시도하고, 어떤 방법은 양쪽의 왜곡을 균형 있게 조정하는 타협적 해결책을 시도하며, 다른 방법은 다른 목표를 달성하기 위해 어느 한쪽을 보존하려고 시도하지 않는다.

면적 지도

인구에 따라 주 및 구역의 크기를 조정한 독일의 지도

지역 지도는 단연코 가장 일반적인 형태입니다.각 지역의 면적이 특정 변수에 정비례하도록, 일반적으로 카운티나 국가와 같은 일련의 지역 특성의 축척을 조정합니다.일반적으로 이 변수는 총 인구, 국내총생산 또는 특정 브랜드 또는 유형의 소매점 수 등 어떤 것의 총 개수 또는 양을 나타냅니다.1인당 GDP나 출산율과 같은 다른 엄밀한 양의 비율 변수도 사용할 수 있지만, 크기를 [2]총액으로 해석하는 자연적 경향 때문에 때때로 잘못된 결과를 초래할 수 있다.이들 중 총인구는 아마도 가장 일반적인 변수일 것이며, 때때로 등각지도라고 불린다.

다양한 전략과 알고리즘은 형태와 토폴로지 보존에 관한 전략에 따라 여러 가지 방법으로 분류되었다.모양을 보존하는 것을 때때로 등형(동형) 또는 동형(동형)이라고 부르기도 하지만 더 나은 용어일 수 있습니다.연속(토폴로지 유지, 쉐이프 왜곡), 비연속(쉐이프 유지, 토폴로지 왜곡) 및 다이어그램(둘 다 왜곡)의 3가지 범주가 폭넓게 받아들여지고 있습니다.최근에는 Nusrat와 Kobourov, Markowska 등의 보다 철저한 분류가 제안되고 있는 접근법과 결과의 [18][19]외관상의 다양성을 포착하기 위해 이 기본 틀에 기초하고 있다.다양한 분류법은 다음과 같은 일반적인 유형의 영역 지도에 일치하는 경향이 있습니다.

아나몰픽 투영법

다음 항목도 참조하십시오.무지외반증

이것은 단일 파라메트릭 수학 공식(다항식 곡면 등)을 사용하여 공간 자체를 왜곡하고 개별 피쳐를 왜곡하는 대신 선택한 변수의 공간 분포를 균등하게 하는 연속형 지도 그래프의 한 종류입니다.이러한 차이점 때문에 일부는 그 결과를 의사 [20]카토그램이라고 부르는 것을 선호해 왔다.Tobler의 첫 번째 컴퓨터 차트그램 알고리즘은 이 전략에 기초하고 있으며, 그는 [15][21]이 전략을 위해 자신과 그 이후의 알고리즘의 [15]기초가 되는 일반적인 수학 구조를 개발했습니다.이 방법에서는 먼저 선택한 변수의 분포를 연속 밀도 함수(일반적으로 최소 제곱 적합을 사용)로 모형화한 다음, 해당 함수의 역수를 사용하여 밀도가 균일해지도록 공간을 조정합니다.오늘날 가장 많이 사용되는 도구 중 하나인 Gastner-Newman 알고리즘은 이 접근법의 [22][23]더 고급 버전입니다.그들은 직접적으로 지역을 확장하지 않기 때문에 각 지역의 면적이 정확히 그 가치와 동일하다는 보장은 없다.

모양 뒤틀림 연속 차트그램

인증된 유기농[24] 농업의 헥타르에 비례하여 축척을 변경한 세계 연속 지도(Gastner-Newman)

불규칙한 지도 도표 또는 변형 지도 [19]도표로도 불리는 이것은 인접한 가장자리를 유지하면서 각 구역의 모양을 스케일링하고 변형하는 매우 다른 알고리즘의 집합입니다.이 접근법은 20세기 초 Haack과 Weichel 등의 지도 그래프에 뿌리를 두고 있지만, 이것들은 현재의 컴퓨터 버전만큼 수학적으로 정확한 경우는 드물다.제안된 다양한 접근법에는 셀 오토마타, 쿼드 트리 파티션, 지도 일반화, 중앙축, 스프링과 같은 힘, 인플레이션과 [18]디플레이션 시뮬레이션 등이 포함된다.어떤 사람들은 원래의 모양을 보존하려고 시도하지만(따라서 [25]동형이라고 부를 수도 있다), 이것들은 종종 형태를 심하게 왜곡하는 알고리즘보다 더 복잡하고 느린 알고리즘이다.

연속하지 않은 동형 지도 그래프

각 선거구의 크기가 가톨릭 비율과 비례하는 체코의 비연속 동형 지도는 2010년 국민통합당(KDU-CSL)의 투표 비율을 나타내는 색상(코로플)이 강한 상관관계를 보여준다.

이것은 아마도 [16]각 구역의 모양을 전혀 바꾸지 않고 변수에 따라 단순히 크기를 줄이거나 확대하는 지도 도표를 만드는 가장 간단한 방법일 것이다.대부분의 경우 두 번째 단계에서는 도형 사이의 간격과 중첩을 줄이기 위해 각 도형의 위치를 조정하지만 경계는 실제로 인접해 있지 않습니다.형태 보존이 이 접근법의 주요 장점이지만, 개별 구역이 서로 잘 맞지 않기 때문에 결과가 무작위로 나타나는 경우가 많다.

다이어그램(돌링) 차트그램

프랑스어 위키피디아에서 각 국가가 링크된 횟수를 나타내는 도표(돌링) 지도입니다.

이 접근법에서 각 구역은 비례 크기의 단순한 기하학적 형상으로 대체된다.따라서 원형이 완전히 없어지고 한정된 형태로 인접성을 유지할 수도 있고 아예 유지할 수도 있다.Daniel Dorling의 1996년 알고리즘이 처음 [26]그 구성을 용이하게 한 후, 그것들은 보통 돌링 지도그램이라고 불리지만, 이것들은 사실 Levasseur([4]1876)와 Raidz(1934)[9]로 거슬러 올라가는 지도그램의 원래 형태이다.기하학적 모양에는 다음과 같은 여러 옵션을 사용할 수 있습니다.

  • 서클(돌링)은 일반적으로 접촉하기 위해 모여 원래 [26]공간의 전체적인 모양을 유지하도록 배열됩니다.이들은 종종 비례 기호 지도처럼 보이며, 일부는 두 유형의 주제 지도 사이의 잡종으로 간주합니다.
  • 정사각형(Levassur/Demers)은 일반적으로 단순하게 서로 맞지 않지만 원과 거의 같은 방식으로 처리됩니다.
  • 직사각형(Raisz) - 각 직사각형 구역의 높이와 너비가 전체 모양에 맞게 조정됩니다.결과는 트리맵 다이어그램처럼 보이지만, 후자는 일반적으로 지리보다는 크기에 따라 정렬됩니다.지도에서 인접한 많은 지역이 실제로 인접한 지역과 같지 않을 수 있기 때문에 인접성이 환상적일 수 있지만, 이러한 지역은 종종 인접해 있다.

지역구들은 전혀 인식할 수 없기 때문에, 이 접근법은 도형이 독자들에게 지도 작성에 익숙하지 않거나(예: 영국 의회 선거구), 일반 분포가 독자들을 인식하기에 충분한 정보(예: 영국 의회 선거구)인 경우에 가장 유용하고 인기 있다.세계 각국에서)를 참조해 주세요.일반적으로 이 방법은 독자들이 특정 지역을 식별하는 것보다 전체적인 지리적 패턴을 확인하는 것이 더 중요한 경우에 사용된다. 식별이 필요한 경우 개별 기하학적 모양에 레이블을 붙이는 경우가 많다.

모자이크 지도

미국 선거인단 결과의 모자이크 차트 그래프(2008년 선거인단 기준)로 과거 4번의 대통령 선거(1996년, 2000년, 2004년, 2008년)
4개 선거 모두에서 공화당이 승리한 주
네 번의 선거 중 세 번의 선거에서 공화당이 승리한 주
4개의 선거에서 각 정당이 두 번 차지한 주
4번의 선거 중 3번의 선거에서 민주당이 승리한 주
4개 선거 모두에서 민주당이 승리한 주

이 접근법(블록 또는 일반 차트그램이라고도 함)에서 각 모양은 축척되거나 뒤틀릴 뿐만 아니라 공간의 개별 테셀레이션(일반적으로 정사각형 또는 육각형)에서 재구성됩니다.테셀레이션의 각 셀은 변수의 상수 값을 나타내므로(예: 5000명의 거주자) 점유되는 전체 셀의 수를 계산할 수 있습니다(반올림 오차는 종종 최종 면적이 변수에 정확히 비례하지 않음을 의미함).그런 다음, 보통 원래의 형태를 유지하려는 시도와 함께 이러한 세포에서 형태를 조립합니다. 여기에는 인식을 돕는 팬핸들(예를 들어, 롱아일랜드와 케이프 코드)과 같은 중요한 특징이 포함됩니다.따라서, 이러한 차트그램은 보통 동형이며 적어도 부분적으로 연속적이다.

이 방법은 이미 비교적 낮은 값의 정수로 측정되어 셀과 일대일 일치를 가능하게 하는 변수에 가장 적합합니다.이것은 그들을 대통령 선거를 결정하는 미국 선거인단을 시각화하고, 텔레비전 보도와 수많은 투표 추적 [27]웹사이트에 출연시키는 것으로 매우 유명하게 만들었다.2016년 미국 대통령 선거 기간 동안 워싱턴 포스트,[28] 파이브 서티 에이트 블로그,[29] 월스트리트 [30]저널 등에 의해 블록 지도의 여러 예가 출판되었다.

이러한 유형의 지도 도표의 주요 단점은 전통적으로 수동으로 작성해야 한다는 것이지만, 최근에는 정사각형과 육각형 모자이크 [31][32]도표를 모두 자동으로 생성하는 알고리즘이 개발되고 있습니다.이들 중 하나인 Tilegrams는 알고리즘의 결과가 완벽하지 않다는 것을 인정하고 사용자가 제품을 편집할 수 있는 방법을 제공합니다.

선형 차트그램

런던 지하철의 선형 지도 도표로, 하이 바넷 역에서 이동 시간을 나타내기 위해 왜곡된 거리입니다.

영역 차트그램이 폴리곤 피쳐의 영역을 조작하는 동안 선형 차트그램은 선 피쳐의 선형 거리를 조작합니다.공간 왜곡을 통해 지도 판독기는 네트워크상의 이동 시간이나 접속성 등 무형의 개념을 쉽게 시각화할 수 있습니다.거리 지도는 또한 이러한 개념을 다른 지리적 특징 간에 비교할 때 유용합니다.거리 지도 도표는 중앙점 지도 도표라고도 할 수 있습니다.

거리 차트그램의 일반적인 용도는 네트워크의 정점에서 상대적인 이동 시간과 방향을 표시하는 것입니다.예를 들어, 도시 간 이동 시간을 나타내는 거리 지도에서는 한 도시에서 다른 도시로 이동하는 데 걸리는 시간이 짧을수록 지도 상의 거리가 짧아집니다.두 도시 사이를 이동하는 데 시간이 더 오래 걸릴 경우, 물리적으로 가깝더라도 지도에서 더 멀리 떨어져 있는 것으로 표시됩니다.

거리 차트그램은 연결을 표시하는 데도 사용됩니다.이것은 지하철과 지하철 지도에서 흔히 볼 수 있는 것으로, 실제 거리는 다르지만 지도에서 역과 역이 같은 거리로 표시되어 있다.정확한 시간과 거리는 왜곡되어 있지만, 이 지도들은 여행과 분석에 여전히 유용합니다.

다변량 차트 그래프

2019년 캐나다 총선 결과의 6각형 모자이크 지도 그림으로, 각 당선자의 정당을 명목 합창법으로 색칠했습니다.
주요 기사:다변량 지도

면적 및 선형 지도 그래프 모두 지도의 기본 형상을 조정하지만 각 피쳐의 기호화 방법에 대한 요구사항은 없습니다.즉, 심볼을 사용하여 다른 [16]유형의 주제 매핑 기술을 사용하여 두 번째 변수를 나타낼 수 있습니다.선형 지도의 경우 선폭을 흐름도 맵으로 스케일링하여 트래픽 볼륨 등의 변수를 나타낼 수 있습니다.지역 지도의 경우, 각 지역을 색상으로 채우는 것이 매우 일반적입니다.예를 들어, WorldMapper는 빈곤이나 영양실조와 같은 세계 사회 이슈와 관련된 주제를 지도화하기 위해 이 기법을 사용했다. 총인구에 기초한 지도 도표는 사회경제적 변수의 합창과 결합되어 독자들에게 소외된 환경에서 살고 있는 사람들의 수를 명확하게 시각화할 수 있다.

도표 형식의 또 다른 옵션은 도표를 도표로 세분하는 것입니다(일반적으로 원형 도표만 해당). 비례 기호 맵과 동일한 방식으로 도형을 세분화하는 것입니다.이는 모집단 구성과 같은 복잡한 변수를 표시하는 데 매우 효과적일 수 있지만, 기호가 많거나 개별 기호가 매우 작은 경우에는 압도적일 수 있습니다.

생산.

컴퓨터 시각화의 도움을 받아 지도 도표를 만든 최초의 지도 제작자 중 한 명은 1960년대 UC 산타 바바라의 월도 토블러였습니다.토블러가 작업하기 전에는 (때로는 지금도 그렇지만) 손으로 지도를 만들었습니다.UCSB 캠퍼스에 있는 National Center for Geographic Information and Analysis에서는 온라인 Cartogram Central을 관리하고 있습니다.

많은 소프트웨어 패키지가 차트 그래프를 생성합니다.사용 가능한 대부분의 차트그램 생성 도구는 추가 기능으로 다른 GIS 소프트웨어 도구와 함께 작동하거나 일반적으로 사용되는 GIS 제품과 함께 작동하도록 포맷된 GIS 데이터에서 독립적으로 지도 출력을 생성합니다.Cartogram 소프트웨어의 예로는 ScapeToad,[33][34] [35]Cart 및 Cartogram Processing Tool(ESRI의 ArcGIS용 ArcScript)이 있으며 모두 Gastner-Newman [36][37]알고리즘을 사용합니다.대체 알고리즘인 [38]Carto3F도 Windows [39]플랫폼에서 비상업적 사용을 위한 독립 프로그램으로 구현됩니다.또한 이 프로그램은 원래 Dougenik 고무 시트 [40]알고리즘에 대한 최적화 기능을 제공합니다.[41] CRAN 패키지 재맵은 직사각형 지도 알고리즘의 [42]구현을 제공합니다.

알고리즘

Eurostat 2007 팝을 기반으로 2007-2013년 전체 기간 동안 유럽 연합 순예산 총지출의 추정치를 유로로 나타낸 카트로그램(Gartner-Newman).추정치(룩셈부르크는 표시되지 않음).
순 기여자
- 1인당 -1000유로까지 증가
- 1인당 - 1000 ~ - 500유로
- 1인당 500~0유로
순수신자수
1인당 0~500유로
1인당 500~1000유로
1인당 1000~5000유로
1인당 5000~10000유로
1인당 10,000유로 이상
연도 작가. 알고리즘. 유형 형상 보존 토폴로지 보존
1973 토블러 고무지도법 인접 지역 뒤틀려서 네, 하지만 장담할 수는 없습니다.
1976 올슨 프로젝터 방식 비인접 영역 네. 아니요.
1978 카드몬, 슬로미 다초점 투영 거리 반지름 알 수 없는 알 수 없는
1984 셀빈 등 DEMP(Radial Expansion) 방식 인접 지역 뒤틀려서 알 수 없는
1985 Dougenik 등 고무 시트 변형 방법 인접 지역 뒤틀려서 네, 하지만 장담할 수는 없습니다.
1986 토블러 의사 카토그램법 인접 지역 뒤틀려서 네.
1987 스나이더 돋보기 방위 지도 투영법 거리 반지름 알 수 없는 알 수 없는
1989 콜렛 코빈 외 피에조플로스 지도 인접 지역 뒤틀려서 알 수 없는
1990 토르구손 인터랙티브 폴리곤 지퍼링 방법 인접 지역 뒤틀려서 알 수 없는
1990 돌링 셀룰러 오토마타 방식 인접 지역 뒤틀려서 네.
1993 티쿠노프 주 라인 적분법 인접 지역 뒤틀려서 네.
1996 돌링 원형 지도 비인접 영역 no(필수) 아니요.
1997 사카르, 브라운 그래픽 어안 뷰 거리 반지름 알 수 없는 알 수 없는
1997 바우포티치 주 에델스브루너 조합 베이스의 어프로치 인접 지역 뒤틀려서 알 수 없는
1998 코크무드, 하우스 제약 기반 접근법 인접 지역 뒤틀려서 네.
2001 북경 판세 카토드로[43] 인접 지역 뒤틀려서 네, 알고리즘으로 보증
2004 개스트너, 뉴먼 확산 기반[44] 방법 인접 지역 뒤틀려서 네, 알고리즘으로 보증
2004 민가 라스트나 테니카 자이즈델라보 아나모르포스 인접 지역 뒤틀려서 알 수 없는
2004 반 크레벨드, 스펙만 직사각형 차트그램[45] 인접 지역 no(반복) 아니요.
2004 하일만, 케이임 등 재맵[42] 비인접 영역 no(반복) 아니요.
2005 북경 판세 중앙축 기반 지도[46] 그래프 인접 지역 뒤틀려서 네, 알고리즘으로 보증
2009 헤리케스, 바상, 로보 Carto-SOM 인접 지역 뒤틀려서 네.
2013 시펑썬 Opti-DCN[40] 및 Carto3에프[38] 인접 지역 뒤틀려서 네, 알고리즘으로 보증
2014 B. S. 다야 사가 수학적 형태학 기반 지도 그래프 인접 지역 국소적인 왜곡이 있고,
그러나 글로벌 왜곡은 없습니다.		 아니요.
2018 Gastner, Seguy, 기타 고속 흐름 기반[22] 방식 인접 지역 뒤틀려서 네, 알고리즘으로 보증

「 」를 참조해 주세요.

  • Choropleth map – 지역별 데이터 시각화 유형
  • 등고선도 – 3-D 표면이 동일한 높이에 있는 곡선
  • 주제 맵 – 데이터를 시각화하는 맵 유형

레퍼런스

  1. ^ a b Tobler, Waldo (March 2004). "Thirty-Five Years of Computer Cartograms". Annals of the Association of American Geographers. 94 (1): 58–73. CiteSeerX 10.1.1.551.7290. doi:10.1111/j.1467-8306.2004.09401004.x. JSTOR 3694068. S2CID 129840496.
  2. ^ a b 자크 베르탱, 세미올로기 그래피크 레 다이어그램, 레 레소, 레 카트Marc Barbut [et al.]와 함께.파리 : Gauthier-Villars.그래픽스의 세미올로지, 영문판, William J. Berg by William J. Berg 번역, 위스콘신 대학 출판부, 1983).
  3. ^ Johnson (2008-12-08). "Early cartograms". indiemaps.com/blog. Retrieved 2012-08-17.
  4. ^ a b . 안타깝게도 사용 가능한 모든 스캔이 게이트폴드를 확장하지 않았기 때문에 시리즈 중 하나의 지도만 온라인으로 볼 수 있습니다Levasseur, Pierre Émile (1876-08-29). "Memoire sur l'étude de la statistique dans l'enseignenent primaire, secondaire et superieur". Programme du Neuvieme Congrès international de Statistique, I. Section, Theorie et population: 7–32..
  5. ^ Haack, Hermann; Weichel, Hugo (1903). Kartogramm zur Reichstagswahl. Zwei Wahlkarten des Deutschen Reiches. Justus Perthes Gotha.
  6. ^ Hennig, Benjamin D. (Nov 2018). "Kartogramm zur Reichstagswahl: An Early Electoral Cartogram of Germany". The Bulletin of the Society of University Cartographers. 52 (2): 15–25.
  7. ^ Bailey, William B. (April 6, 1911). "Apportionment Map of the United States". The Independent. 70 (3253): 722.
  8. ^ "Electrical Importance of the Various States". Electrical World. 77 (12): 650–651. March 19, 1921.
  9. ^ a b Raisz, Erwin (Apr 1934). "The Rectangular Statistical Cartogram". Geographical Review. 24 (2): 292–296. doi:10.2307/208794. JSTOR 208794.
  10. ^ Raisz, Erwin (1936). "Rectangular Statistical Cartograms of the World". Journal of Geography. 34 (1): 8–10. doi:10.1080/00221343608987880.
  11. ^ Funkhouser, H. Gray (1937). "Historical Development of the Graphical Representation of Statistical Data". Osiris. 3: 259–404. doi:10.1086/368480. JSTOR 301591. S2CID 145013441.
  12. ^ Krygier, John. "More Old School Cartograms, 1921-1938". Making Maps: DIY Cartography. Retrieved 14 November 2020.
  13. ^ Raidz, Erwin, General Cartography, 제2판, McGraw-Hill, 1948, 페이지 257
  14. ^ Raisz, Erwin (1962). Principles of Cartography. McGraw-Hill. pp. 215–221.
  15. ^ a b c d Tobler, Waldo R. (Jan 1963). "Geographic Area and Map Projections". Geographical Review. 53 (1): 59–79. doi:10.2307/212809. JSTOR 212809.
  16. ^ a b c 덴트, 보든 D, 제프리 S.토거슨, 토마스 W.Hodler, 지도 제작: 주제 지도 설계, 제6판, McGraw-Hill, 2009, 페이지 168-187
  17. ^ Nusrat, Sabrina; Kobourov, Stephen (2015). "Visualizing Cartograms: Goals and Task Taxonomy". 17th Eurographics Conference on Visualization (Eurovis). arXiv:1502.07792. Retrieved 15 November 2020.
  18. ^ a b Nusrat, Sabrina; Kobourov, Stephen (2016). "The State of the Art in Cartograms". Computer Graphics Forum. 35 (3): 619–642. arXiv:1605.08485. doi:10.1111/cgf.12932. hdl:10150/621282. S2CID 12180113. 특집호 : 제18회 Eurographics Conference on Visualization (EuroVis), 최첨단 보고서
  19. ^ a b Markowska, Anna (2019). "Cartograms - classification and terminology". Polish Cartographical Review. 51 (2): 51–65. doi:10.2478/pcr-2019-0005.
  20. ^ Bortins, Ian; Demers, Steve. "Cartogram Types". Cartogram Central. National Center for Geographic Information Analysis, UC Santa Barbara. Retrieved 15 November 2020.
  21. ^ Tobler, Waldo R. (1973). "A Continuous Transformation Useful for Districting". Annals of the New York Academy of Sciences. 219 (1): 215–220. Bibcode:1973NYASA.219..215T. doi:10.1111/j.1749-6632.1973.tb41401.x. hdl:2027.42/71945. PMID 4518429. S2CID 35585206.
  22. ^ a b Michael T. Gastner; Vivien Seguy; Pratyush More (2018). "Fast flow-based algorithm for creating density-equalizing map projections". Proceedings of the National Academy of Sciences. 115 (10): E2156–E2164. arXiv:1802.07625. Bibcode:2018arXiv180207625G. doi:10.1073/pnas.1712674115. PMC 5877977. PMID 29463721.
  23. ^ Gastner, Michael T.; Newman, M.E.J. (May 18, 2004). "Diffusion-based Method for Producing Density-Equalizing Maps". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 101 (20): 7499–7504. arXiv:physics/0401102. doi:10.1073/pnas.0400280101. JSTOR 3372222. PMC 419634. PMID 15136719. S2CID 2487634.
  24. ^ Paul, John & Hennig, Benjamin (2016) Atlas of Organics: 유기농업 저널의 세계지도. 3(1): 25~32.
  25. ^ House, Donald H.; Kocmoud, Christopher J. (October 1998). "Continuous cartogram construction". Proceedings Visualization '98: 197–204. doi:10.1109/VISUAL.1998.745303. ISBN 0-8186-9176-X.
  26. ^ a b Dorling, Daniel (1996). Area Cartograms: Their Use and Creation. Concepts and Techniques in Modern Geography (CATMOG). Vol. 59. University of East Anglia.
  27. ^ Bliss, Laura; Patino, Marie. "How to Spot Misleading Election Maps". Bloomberg CityLab. Bloomberg. Retrieved 15 November 2020.
  28. ^ "Poll: Redrawing the Electoral Map". Washington Post. Retrieved 4 February 2018.
  29. ^ "2016 Election Forecast". FiveThirtyEight blog. Retrieved 4 February 2018.
  30. ^ "Draw the 2016 Electoral College Map". Wall Street Journal. Retrieved 4 February 2018.
  31. ^ Cano, R.G.; Buchin, K.; Castermans, T.; Pieterse, A.; Sonke, W.; Speckman, B. (2015). "Mosaic Drawings and Cartograms". Computer Graphics Forum. 34 (3): 361–370. doi:10.1111/cgf.12648. S2CID 41253089. 2015 Eurographics Conference on Visualization (EuroVis)의 진행
  32. ^ Florin, Adam; Hamel, Jessica. "Tilegrams". Pitch Interactive. Retrieved 15 November 2020.
  33. ^ 스케이프토드
  34. ^ "The Art of Software: Cartogram Crash Course". Archived from the original on 2013-06-28. Retrieved 2012-08-17.
  35. ^ 카트: 지도 작성용 컴퓨터 소프트웨어
  36. ^ Cartogram Geoprocessing(카트그램 지오프로세서) 도구
  37. ^ Hennig, Benjamin D.; Pritchard, John; Ramsden, Mark; Dorling, Danny, "Remapping the World's Population: Visualizing data using cartograms", ArcUser (Winter 2010): 66–69
  38. ^ a b Sun, Shipeng (2013), "A Fast, Free-Form Rubber-Sheet Algorithm for Contiguous Area Cartograms", International Journal of Geographical Information Science, 27 (3): 567–93, doi:10.1080/13658816.2012.709247, S2CID 17216016
  39. ^ Shipeng Sun 개인 웹사이트
  40. ^ a b Sun, Shipeng (2013), "An Optimized Rubber-Sheet Algorithm for Continuous Area Cartograms", The Professional Geographer, 16 (1): 16–30, doi:10.1080/00330124.2011.639613, S2CID 58909676
  41. ^ a b Dougenik, James A.; Chrisman, Nicholas R.; Niemeyer, Duane R. (1985), "An Algorithm to Construct Continuous Area Cartograms", The Professional Geographer, 37 (1): 75–81, doi:10.1111/j.0033-0124.1985.00075.x
  42. ^ a b Heilmann, Roland; Keim, Daniel; Panse, Christian; Sips, Mike (2004). RecMap : Rectangular Map Approximations. Proceedings of the 10th IEEE Symposium on Information Visualization. pp. 33–40. doi:10.1109/INFVIS.2004.57. ISBN 978-0-7803-8779-9. S2CID 14266549.
  43. ^ Keim, Daniel; North, Stephen; Panse, Christian (2004). "CartoDraw: a fast algorithm for generating contiguous cartograms". IEEE Trans Vis Comput Graph. 10 (1): 95–110. doi:10.1109/TVCG.2004.1260761. PMID 15382701. S2CID 9726148.
  44. ^ Gastner, Michael T.와 Mark E. J. Newman, "밀도 균등화 지도를 만들기 위한 확산 기반 방법. 2004년 미국 국립과학원 회의; 101: 7499–7504.
  45. ^ van Kreveld, Marc; Speckmann, Bettina (2004). On Rectangular Cartograms. In: Albers S., Radzik T. (Eds) Algorithms – ESA 2004. ESA 2004. Lecture Notes in Computer Science. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3221. pp. 724–735. doi:10.1007/978-3-540-30140-0_64. ISBN 978-3-540-23025-0.
  46. ^ Keim, Daniel; Panse, Christian; North, Stephen (2005). "Medial-axis-based cartograms". IEEE Computer Graphics and Applications. 25 (3): 60–68. doi:10.1109/MCG.2005.64. PMID 15943089. S2CID 6012366.

추가 정보

외부 링크

Wikimedia Commons에는 Cartogram 관련 미디어가 있습니다.