장소 데이터를 수집했다면, 이제 이를 실제 지도 위에 시각화하는 단계가 남았습니다. 이번 포스팅에서는 네이버 Static Map API를 활용해 여러 장소를 한 번에 지도 이미지에 마커로 표시하는 방법, 다양한 파라미터와 마커 옵션의 실무적 응용, 한계와 극복 노하우까지 체계적으로 안내합니다. 특히 파이썬 자동화 코드와 다양한 실전 활용 시나리오를 중심으로 실무와 개인 개발 모두에 바로 적용할 수 있도록 구성했습니다.Static Map API란 무엇인가?네이버 Static Map API는 복잡한 웹 개발이나 자바스크립트 없이, 단순한 HTTP GET 요청만으로 위치 기반 지도 이미지를 반환하는 네이버 클라우드 서비스입니다. 아래와 같은 특징을 가지고 있습니다.간편한 지도 생성: 좌표, 줌 레벨, 지도 종..
네이버 지도 API를 활용한 자동화 프로젝트의 첫걸음은 바로 ‘장소 검색’입니다. 이 포스팅에서는 파이썬을 이용해 네이버 검색 API(Local)를 호출하고, 원하는 장소 데이터를 효과적으로 수집‧활용하는 모든 과정을 실무 관점에서 상세히 안내합니다. API의 구조와 파라미터, 페이징 및 대량 수집, 좌표 변환, 데이터 정제, 엑셀 연동까지 실제 현업 자동화나 데이터 분석에 곧바로 응용할 수 있도록 구성했습니다.네이버 장소 검색 API 개요 및 파라미터네이버 장소 검색 API(Local)는 RESTful 방식으로 동작하며, 전국의 다양한 장소·업체 정보를 파이썬 등 다양한 환경에서 쉽게 가져올 수 있습니다. 주요 파라미터는 아래와 같습니다.query: 검색 키워드(예: “강남역 카페”, “부산 해운대 맛..
지도 데이터를 활용한 서비스 개발과 데이터 분석, 그리고 업무 자동화는 IT 실무자와 개인 개발자 모두에게 점점 더 중요한 역량이 되고 있습니다. 특히 국내 환경에 최적화된 장소 데이터와 다양한 지도 기능을 제공하는 네이버 지도 API는, 위치 기반 앱, 비즈니스 자동화, 데이터 시각화 등에서 매우 효과적인 도구입니다. 하지만 네이버 지도 API를 제대로 활용하기 위해서는 API Key 발급과 환경 세팅에 대한 정확한 이해가 반드시 필요합니다. 이번 글에서는 계정 생성부터 API 구조와 종류, Key 발급 방법, 실무 환경 준비까지 전 과정을 단계별로 자세하게 안내합니다.네이버 지도 API란 무엇인가?네이버 지도 API는 네이버가 보유한 다양한 위치 기반 데이터를 외부 시스템(파이썬, 웹, 앱 등)에서 ..
지도는 단순히 길찾기나 위치 확인의 도구를 넘어, 데이터 분석과 서비스 개발, 개인 프로젝트 등 다양한 분야에서 강력한 도구로 활용될 수 있습니다. 이 시리즈에서는 파이썬, 네이버 지도 API, 그리고 Streamlit을 결합하여, 원하는 장소 데이터를 프로그래밍적으로 검색하고, 이를 지도 위에 시각화하는 방법을 체계적으로 소개합니다. 실무 자동화와 데이터 시각화에 처음 도전하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록, 모든 과정을 흐름에 따라 단계별로 다루겠습니다.네이버 지도 API의 활용 가치한국에서 위치 기반 데이터를 다루거나, 지도 서비스를 개발할 때 네이버 지도 API는 매우 강력한 선택지입니다. 그 이유는 단순히 한두 가지 기능 때문이 아닙니다. 다음과 같은 다양한 장점을 제공합니다.풍부한 장소 데이터:..
Apache Superset Embedded SDK는 Superset 대시보드를 외부 애플리케이션에 임베드할 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 사용자는 자신의 애플리케이션 내에서 Superset의 강력한 시각화 및 분석 기능을 활용할 수 있습니다.Embedded SDK의 주요 기능Embedded SDK를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:대시보드 임베딩: Superset 대시보드를 외부 애플리케이션에 삽입인증 관리: 게스트 토큰을 통한 인증 처리UI 커스터마이징: 대시보드 UI 요소 표시/숨김 설정필터 관리: 임베디드 대시보드의 필터 설정 제어사용 방법1. 설치npm을 사용하여 SDK를 설치합니다:npm install --save @superset-ui/embedded-sdk또는 CD..
자체 개발한 BI 제품과 Apache Superset을 통합하여 더 높은 가치를 제공할 수 있는 여러 방법이 있습니다. 다음은 효과적인 통합 방법들입니다:1. REST API를 통한 통합Superset은 프로그래매틱 통합을 위한 공개 REST API를 제공합니다:API 활성화: superset_config.py에 FAB_API_SWAGGER_UI = True 설정 추가API 문서: /swagger/v1 경로에서 API 문서 확인 가능주요 API 기능: 차트, 대시보드, 데이터셋 관리 등 다양한 기능 제공Superset API를 통해 자체 BI 제품과 데이터 및 시각화를 공유할 수 있습니다.2. 임베딩을 통한 통합Superset 대시보드를 자체 BI 애플리케이션에 임베드:iframe 임베딩: 대시보드나 차..
이Apache Superset은 다양한 방법으로 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다. 주요 확장 방법을 알려드리겠습니다.1. 시각화 플러그인 개발Superset은 커스텀 시각화 플러그인을 개발할 수 있는 아키텍처를 제공합니다:새로운 시각화 플러그인 아키텍처: 커스텀 시각화를 더 쉽게 구축, 테스트, 스타일링 및 구성할 수 있습니다 Release Notes 1.0동적 시각화 플러그인 가져오기: 개발자가 커스텀 플러그인을 더 쉽게 사용하거나 공유할 수 있습니다 Release Notes 1.0온디맨드 플러그인 로드: 웹의 어디서나 커스텀 플러그인을 로드할 수 있습니다 Release Notes 1.0시각화 플러그인 개발에 대한 자세한 정보는 Creating Viz Plugins 문서에서 확인할 수 있습니다.2...
Apache Superset을 사용하면서 발생할 수 있는 일반적인 문제와 해결 방법을 알려드리겠습니다.1. Docker 관련 문제Docker 빌드 실패Docker 빌드가 실패하는 경우 다음 사항을 확인하세요:Docker에 최소 12GB RAM이 할당되어 있는지 확인Node 버전이 최신 버전(v20)인지 확인Debian 패키지 업데이트 중 발생하는 문제일 수 있으므로 재빌드 시도Github Issue #301892. 성능 관련 문제대시보드 로딩 속도가 느린 경우데이터베이스 성능 확인 및 최적화쿼리 타임아웃 설정 조정: SUPERSET_WEBSERVER_TIMEOUT 값을 조정필터 설정 확인: "Select first filter value by default" 옵션이 활성화된 경우 로딩 지연 발생 가능Gi..
