c2g-dev/city2graph

해결하는 문제

City2Graph는 건물, 도로, 대중교통 데이터와 같은 복잡한 지리공간 데이터를 네트워크 분석 및 그래프 신경망(GNN)에서 사용할 수 있는 그래프 구조로 변환하는 어려움을 해결합니다. GeoPandas와 같은 지리공간 라이브러리와 PyTorch Geometric과 같은 머신러닝 프레임워크 사이의 격차를 메웁니다.

작동 방식

이 라이브러리는 다양한 도시 데이터 소스를 공간적이고 이질적인 그래프로 변환합니다. OpenStreetMap, Overture Maps, GTFS(대중교통), GBFS(공유 이동수단) 피드 및 출발지-도착지 매트릭스의 데이터를 수용합니다. 형태, 근접성(KNN, Delaunay 등), 인접성(퀸/룩 등)을 기반으로 연결을 생성하며, 유클리드 거리나 맨하탄 거리와 같은 다양한 거리 메트릭을 사용합니다.

대상 사용자

도시 연구자, 지리공간 데이터 과학자, GNN을 활용한 도시 시스템 및 네트워크 분석에 집중하는 AI 연구자들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 이질적 그래프: 하나의 그래프 내에서 여러 종류의 노드와 엣지 타입을 지원하여 복잡한 도시 관계를 표현 가능.
• GNN 통합: GeoDataFrames, NetworkX, PyTorch Geometric의 Data/HeteroData 텐서 간 양방향 변환 제공.
• 다양한 데이터 지원: 건물 형태, 도로망부터 대중교통 피드, 이동 흐름 데이터까지 포괄적 지원.
• 근접성 분석: KNN 및 Delaunay 그래프를 포함한 다양한 공간 그래프 생성 방법 내장 지원.