어느 나라에 다녀왔는지, 사진은 이미 알고 있습니다

원본 내보내기

macOS의 사진 앱에서 전체를 선택한 뒤(편집 → 전체 선택) 파일 → 내보내기 → 무수정 원본 내보내기를 사용합니다. 빈 폴더로 내보내세요. 무수정 원본으로 내보내는 것이 중요합니다. 편집본으로 내보내면 다시 인코딩될 수 있고, 위치 데이터는 바로 그 과정에서 사라집니다.

사진이 이미 디스크의 폴더에 들어 있다면 이 단계는 통째로 건너뛰세요.

ExifTool로 좌표 꺼내기

ExifTool은 무료이고, 갖고 있을 만한 형식은 모두 읽으며, 읽기만 할 때는 아무것도 수정하지 않습니다. 명령어 하나로 사진 폴더를 좌표와 날짜가 담긴 CSV로 바꿀 수 있습니다.

exiftool -r -m -q -f -n \
  -if '$gpslatitude' \
  -p '$gpslatitude,$gpslongitude,$datetimeoriginal' \
  ~/Desktop/photo-export > coords.csv

-r은 하위 폴더까지 훑고, -if는 GPS 정보가 없는 파일을 건너뛰며, -n은 보기 좋게 꾸민 형식 대신 단순한 십진수 도 단위로 출력하고, -f는 파일에 원본 날짜가 없을 때 그 줄을 빼는 대신 대시를 출력합니다. 파일이 수만 개인 보관함이라도 몇 시간이 아니라 몇 분이면 끝나며, 다음과 같은 결과가 나옵니다.

33.9850,-118.4695,2026:08:31 14:06:22
35.6595,139.7005,2025:04:02 09:11:47
-

오프라인에서 좌표를 나라 이름으로 바꾸기

API 키는 필요 없습니다. 이걸 알아내자고 내 좌표 1만 개를 웹 서비스에 보내서도 안 됩니다. 로컬 조회로 충분합니다.

pip install reverse_geocoder

import csv, collections
import reverse_geocoder as rg          # 오프라인: 데이터셋이 패키지에 들어 있음

rows = [r for r in csv.reader(open("coords.csv")) if len(r) >= 2]
pts  = [(float(r[0]), float(r[1])) for r in rows]
hits = rg.search(pts, mode=1)

days = collections.defaultdict(set)    # 국가 코드 -> 날짜 집합
for row, hit in zip(rows, hits):
    stamp = row[2] if len(row) > 2 else "-"
    day   = stamp[:10].replace(":", "-") if stamp != "-" else None
    days[hit["cc"]].add(day)

for cc, d in sorted(days.items(), key=lambda kv: -len(kv[1])):
    print(f"{cc}\t사진이 있는 날 {len(d)}일")

이렇게 하면 그곳에 있었다는 사진 증거가 남은 날이 많은 순서대로 나라가 출력됩니다. 사람들이 프로필에 적는 그 숫자의 정직한 버전입니다.

1. 위의 조회는 서 있던 나라가 아니라 가장 가까운 도시를 찾습니다

reverse_geocoder는 좌표를 데이터셋 안에서 가장 가까운 거주지와 짝지어 줍니다. 국경에서 10킬로미터 떨어진 곳이나 바다 위에서는 가장 가까운 도시가 옆 나라에 있을 수 있습니다. 해결책은 행정 경계 파일을 가지고 제대로 된 점-다각형 포함 판정(point-in-polygon)을 하는 것입니다. 무료로는 Natural Earth의 admin-0 데이터셋을 흔히 씁니다. 다만 저해상도 버전은 정밀함이 필요한 바로 그 해안선과 월경지를 대충 처리한다는 점을 알아 두세요.

2. 하늘에서 찍은 사진은 들어간 적도 없는 나라를 만들어 냅니다

순항 고도에서 창가 자리에 앉아 찍은 사진은, 착륙하지 않고 지나가기만 한 나라 상공의 완벽하게 유효한 GPS 위치를 담고 있습니다. 가장 가까운 도시를 찾는 조회는 이 사진을 아무렇지 않게 그 나라에 배정합니다. 근거를 댈 수 있는 목록을 원한다면 시간과 공간 양쪽에서 홀로 떨어져 있는 위치를 버리세요. 그날의 다른 지점들과 수백 킬로미터 떨어져 있고 앞뒤로 아무것도 없는 단 하나의 점 같은 것입니다. 아니면 EXIF에 고도가 기록되어 있는 경우 고도로 걸러 내세요.

3. EXIF 타임스탬프에는 시간대가 없습니다

DateTimeOriginal은 현지 시계가 가리키던 시각이며, 어느 시간대의 시계인지 알려 주는 정보는 붙어 있지 않습니다. 최근 파일에는 OffsetTimeOriginal도 들어 있지만, 오래된 파일에는 없는 경우가 많습니다. 그래서 날짜별로 묶으면 여행의 양 끝에서 최대 하루씩 어긋납니다. 날수를 세는 중이라면 아주 큰 문제이고, 나라를 세는 중이라면 전혀 문제가 되지 않습니다.

4. 사진은 여행 단위로 잘 묶이지 않습니다

날짜가 붙은 지점들의 목록을 보면, 자연스럽게 간격을 기준으로 여행을 나누고 싶어집니다. N일 동안 비어 있거나 M킬로미터를 이동하면 새 여행이 시작된다고 보는 식입니다. 두 기준 모두 무너집니다. 휴가 중간에 사진이 없는 날이 하루 끼면 여행 하나가 둘이나 셋으로 쪼개집니다. 경유는 나라 방문이 됩니다. 긴 해외 체류 중간에 집에서 보낸 주말은 모든 것을 다시 쪼갭니다.

5. 사는 도시가 모든 것을 덮어 버립니다

대부분의 사람은 사는 곳에서 찍은 사진이 압도적으로 많습니다. 집 주변 반경을 제외하지 않으면, 현관에서 5킬로미터 안에서 찍힌 수천 개의 지점 아래에 정작 흥미로운 항목이 파묻힌 목록이 나옵니다.