ShadeMap: 특정 날짜와 시간의 산·건물·나무 그림자 지도

• ShadeMap은 지구 어디서나 원하는 날짜와 시간 기준으로 산·건물·나무 그림자를 시뮬레이션해 일조 조건을 확인하는 온라인 도구임
• 집이나 정원을 대상으로 그림자 지도와 태양 지도를 만들고, 태양 위치·경로·일조 노출을 함께 계산할 수 있음
• 건물, 나무, 지형이 만드는 그림자를 3D로 시뮬레이션해 실제 공간의 햇빛과 그늘 변화를 파악할 수 있음
• 일출·일몰 사진 촬영, 그림자 조사, 그림자 분석, 태양광 분석처럼 시간대별 빛 조건이 중요한 작업에 활용 가능함
• Google Earth Pro를 설치하거나 구매하지 않아도 온라인에서 동작하며, 그림자 누적 지도 생성도 지원함

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날짜·장소별 그림자 시뮬레이션

• 지구상의 산·건물·나무 그림자를 날짜와 시간에 맞춰 시뮬레이션함
• 집이나 정원을 대상으로 그림자 지도(shadowmap)와 태양 지도(sunmap)를 만들 수 있음
• 태양 위치, 태양 경로, 일조 노출을 계산하는 그림자 계산기로 사용할 수 있음
• 건물, 나무, 지형이 만드는 그림자를 3D로 확인할 수 있음

활용 사례와 실행 방식

• 일출과 일몰 사진 촬영 전 햇빛·그늘 조건을 확인하는 데 쓸 수 있음
• 그림자 조사, 그림자 분석, 태양광 분석 준비에 활용 가능함
• Google Earth Pro를 설치하거나 구매하지 않아도 온라인에서 동작함
• shadow accumulation과 shadow accrual 지도를 생성할 수 있음

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• 페루의 Nazca Lines가 산 그림자와 맞아떨어지는 것처럼 보임. 이를 보여주려고 영상 두 개를 만들었음: https://x.com/janBuild/status/1796472554905022785
  두 번째 영상에서는 하지에 그림자가 곡선과 맞는 것처럼 보임: https://x.com/janBuild/status/1796473232658518133

  • 영상에 보조선을 넣고 더 시각적으로 만들어야 할 듯함. 20번 넘게 봤는데도 선과 그림자가 맞는다고 느껴지지 않음. 물론 근사치라는 점은 이해함
  • 잘 안 보임. 누군가 특정 선과 그림자를 강조해주면 도움이 될 듯함. 맞는 부분만 보려고 하고 대부분 안 맞는 부분을 무시하면 어느 정도 보일 수도 있음
  • 천문학자는 아니지만 예전에는 더 정확히 맞았을 가능성이 있는지 궁금했음. 지구 궤도에는 장기 변화가 있지만, 세차 운동도 2만 6천 년 주기라 Nazca Lines의 추정 연대인 1,500~2,500년보다 훨씬 김
  • 흥미로움. 이 지역은 열대라 하루 대부분은 그림자가 길게 생기지 않고, 이런 그림자는 아주 이른 아침에만 나타나는 듯함. 시간 변화가 조금만 있어도 그림자가 크게 바뀌고, 산과 평지의 고도 차이가 아주 조금 달라도 결과가 달라질 수 있음
  • 그림자를 자처럼 써서 선을 곧게 유지했을 수도 있지 않을까 싶음

• 이 사이트는 훌륭하지만 어디까지나 근사치임. 몇 년 동안 집이나 휴가 렌털 후보지의 햇빛을 확인하는 데 써왔는데, 꽤 괜찮은 참고 자료지만 제대로 된 높이 데이터는 없는 듯함
  OpenStreetMap 데이터의 표준 건물 분류를 쓰는 것 같고, 그래서 안내용 정도로 봐야 함

  • 거리의 나무도 상당히 많이 빠져 있는 듯함. 그래도 전체적으로는 꽤 멋지고, 새집을 찾는 중이라 기억해둘 생각임
  • 데이터 출처가 뭔지 궁금함. 프리미엄 지도는 우리 동네 기준으로 정말 좋음
    Planet 데이터 같은 위성 이미지에서 영상 처리를 한 건지, 그림자로 형태를 추정한 뒤 다시 그림자를 계산한 건지도 궁금함
  • 의외임. 맑은 날 위성 사진을 몇 장 사서 코드로 그림자가 어디 있는지 그냥 보는 방식일 줄 알았음
    거기서 역으로 계산하면 건물 높이를 추정하는 데 피드백으로 쓸 수도 있을 듯함
  • 웃기게도 이웃이 지은 휴가 렌털용 미니 샬레가 완전히 빠져 있음. 그 건물이 우리 뒷마당 대부분에 그늘을 드리우는데, 미스터리하게 무너져도 조사에서 빠질 수 있겠다는 뜻일지도 모름
  • 확실히 지붕 형태 데이터는 없는 듯함

• 시크릿 창에서 페이지를 열자마자 어떻게 내 현재 위치인 작은 마을로 지도가 자동 이동했는지 놀랐음
  요즘 IP 위치 추정이 이렇게 정확하고 모든 웹사이트에서 접근 가능한 건가? 이 사이트가 할 수 있다면 내가 방문하는 모든 사이트도 할 수 있다고 봐야 하나?

  • Cloudflare를 통한 Geo-IP임: https://developers.cloudflare.com/network/ip-geolocation/
    내 경우는 100마일 넘게 틀림. Comcast Business fiber라서 그렇고, 마법 같은 건 아님
  • 온라인 IP 위치 추정 데모 몇 개로 자기 IP가 어떻게 나오는지 확인해보면 좋음. 서비스와 지역에 따라 품질 차이가 큼: https://www.maxmind.com/en/locate-my-ip-address
  • 나도 같은 생각을 했음. 집 IP 주소를 정확히 맞힌 건 처음 봤음. 보통은 내가 플로리다에 있는데 노스캐롤라이나라고 나옴
  • 이건 매우 싸고 쉬움. maxmind에서 제공하는 무료 데이터베이스도 마을 단위로는 충분히 정확함
    이전 직장에서 무료 maxmind DB를 쓰고 최신 상태로 유지하는 작은 Docker 이미지를 만들었고, 추정 위도·경도, 도시명, 국가 등을 JSON으로 반환하는 Node 서버를 돌렸음
  • 내 경우는 약 520km 떨어진 다른 도시에서 시작했음. 시크릿 모드도 아니었음. 뭔가 특별한 것보다는 국가, ISP, 우연의 영향이 훨씬 클 듯함

• 먼저 우리 집을 확인해봤음. 주변과 길 건너 공원에 키 큰 참나무가 많음
  그런데 건물 그림자를 제외하면 거의 전부 햇빛이 드는 것처럼 표시됨. 지금도 집 대부분이 나무 그늘에 들어가 있으니 완전히 틀림
  그다음 업그레이드 버튼이 보이고 돈을 내라고 함. 하지만 데이터가 최소한의 검증도 통과하는지 확인할 수 없고, 무료 등급은 전혀 그렇지 못함

  • 우리 지역의 그림자 데이터도 웃길 정도로 틀림. 집과 근처 도로에 그늘을 만드는 숲 전체가 빠져 있음
  • 유료 버전은 실제로 나무 처리가 조금 더 나은 느낌임

• 인상적임. 큰 호수의 말굽 모양 굽이 위쪽 숲이 우거진 능선에 살고, 집 뒤에는 꽤 가파른 언덕이 있음
  집은 큰 참나무들에 둘러싸여 있지만 앞마당은 잔디밭이고, 뒤쪽에는 큰 텃밭이 있는 넓은 열린 공간이 있으며 그 아래 가파른 언덕은 큰 활엽수 숲임. 언제 어디가 그늘지는지 거의 정확히 맞춤

• 우선 멋지고 잘 만든 사이트임. 이상한 점 하나를 보긴 했지만, 우리가 다들 이상한 부분과 경계 사례를 불평하고 있다는 사실 자체가 완성도가 높다는 뜻이기도 함
  내가 본 이상한 점은 숲 가장자리의 그림자는 보여주지만, 적어도 우리 지역에서는 숲 자체 위에는 그림자를 보여주지 않는다는 것임

• 높이 데이터가 없으면 모든 건물을 같은 높이로 설정하는 것처럼 보임. 흥미롭지만 내 나라에서는 부정확해짐

  • OpenStreetMap의 건물 높이 데이터는 꽤 거칠음. 내가 본 바로는 대부분의 건물이 1이라는 정수로 되어 있는데, 아마 층수일 듯함

• 누군가 내가 만들기 전에, 크라우드소싱한 휴대폰 사진을 받아 사진측량으로 정확도를 높이는 버전을 만든다면 shademaps.com을 드리겠음

  • Google 등에 업로드된 이미지에서도 가져올 수 있지 않을까 싶음

• 관련 mapbox-gl-shadow-simulator 소스 코드: https://github.com/ted-piotrowski/mapbox-gl-shadow-simulator

• 아주 외진 곳을 확인해보고 싶어서 티베트의 임의의 마을로 가봤음. 거기에는 나무나 건물 정보가 없고 도로만 있어서, 놀랍지 않게 제대로 동작하지 않음
  빈 마을 도로 격자 한가운데에 지형 높이 기반 그림자만 보여줌. 예상대로 높이 정보가 있으면 그림자를 그릴 수 있지만, 제목이 말하는 것처럼 모든 건물에 대해 그리는 건 절대 아님