Geocode_Intersection — 교차하는 도로 2개와 주, 시, 집코드를 입력받아 NAD83 경위도로 투영된 포인트 위치인 geomout, 각 위치에 대한 normalized_address (addy) 및 순위도 포함하는, 교차점에서 처음 가로지르는 도로에 있는 가능성 있는 위치들의 집합을 출력합니다. 순위가 낮을수록 주소와 위치가 일치할 가능성이 커집니다. 결과를 순위가 낮은 순서로 정렬합니다. 결과의 최대 개수(기본값 10) 옵션 파라미터를 넘겨줄 수 있습니다. TIGER 데이터(edge, face, addr) 및 PostgreSQL 퍼지 문자열 매칭(soundex, levenshtein)을 이용합니다.
setof record geocode_intersection(text roadway1, text roadway2, text in_state, text in_city, text in_zip, integer max_results=10, norm_addy OUT addy, geometry OUT geomout, integer OUT rating);
교차하는 도로 2개와 주, 시, 집코드를 입력받아 각 위치에 대한 normalized_address (addy), NAD83 경위도로 투영된 포인트 위치인 geomout, 그리고 순위(rating)도 포함하는, 교차점에서 처음 가로지르는 도로에 있는 가능성 있는 위치들의 집합을 출력합니다. 순위가 낮을수록 주소와 위치가 일치할 가능성이 커집니다. 결과를 순위가 낮은 순서로 정렬합니다. 결과의 최대 개수(기본값 10) 옵션 파라미터를 넘겨줄 수 있습니다. TIGER 데이터(edge, face, addr) 및 PostgreSQL 퍼지 문자열 매칭(soundex, levenshtein)을 이용합니다.
2.0.0 버전부터 사용할 수 있습니다.
매사추세츠(MA) 주의 모든 TIGER 데이터를 로드한 PostgreSQL 9.0/PostGIS 1.5가 실행되고 있는 3.0 GHZ 단일 프로세서 및 2GB 램 윈도우7 컴퓨터에서 다음 예시를 실행시키는 데 걸리는 시간을 측정했습니다. 현재 조금 느린 편입니다(3,000밀리초).
TIGER 2011 데이터를 로드한 PostGIS 2.0과 PostgreSQL 64비트 버전을 실행중인 8GB 램 윈도우 2003 64비트 컴퓨터에서 테스트한 결과는 더 빠릅니다(41밀리초).
SELECT pprint_addy(addy), st_astext(geomout),rating
FROM geocode_intersection( 'Haverford St','Germania St', 'MA', 'Boston', '02130',1);
pprint_addy | st_astext | rating
----------------------------------+----------------------------+--------
98 Haverford St, Boston, MA 02130 | POINT(-71.101375 42.31376) | 0
지오코딩 도구에 집코드를 넘겨주지 않더라도 추측할 수 있습니다. 윈도우 7 컴퓨터에서는 3,500밀리초, 윈도우 2003 64비트 컴퓨터에서는 741밀리초 걸립니다.
SELECT pprint_addy(addy), st_astext(geomout),rating
FROM geocode_intersection('Weld', 'School', 'MA', 'Boston');
pprint_addy | st_astext | rating
-------------------------------+--------------------------+--------
98 Weld Ave, Boston, MA 02119 | POINT(-71.099 42.314234) | 3
99 Weld Ave, Boston, MA 02119 | POINT(-71.099 42.314234) | 3