GPS 궤적을 활용한 맵 고도화 기법

2002년 2월 18일 무선망을 통하여 서버에서 계산된 최상의 경로를 사용자에게 보여주는 ‘네이트 드라이브’ 라는 텔레메틱스 서비스로 시작된 T map 서비스는 2007년 7월 다양한 위치기반 서비스를 통합 제공하는 현재의 T map 서비스로 확대 개편되었습니다. 현재의 T map 서비스는 최단 시간의 주행 경로를 알려주는 ‘빠른 길 찾기’, 주변 POI 정보를 알려주는 ‘플레이스’ 그리고 위험 구간을 알려주는 ‘안전운전도우미’ 가능등을 제공하고 있으며 2010년 스마트폰의 폭발적인 확대와 맞물려 대표적인 네비게이션 서비스로 자리를 잡았습니다.


T map Main 화면 T map 경로안내 화면

T map 서비스는 고객들에게 최단 시간의 주행 경로를 알려주기 위하여 다양한 기술들을 사용하고 있습니다. 전국 도로의 교통 상황을 파악하기 위하여 3만 5천대 가량의 프로브카를 활용하고 있으며, 최신 도로 정보를 유지하기 위하여 단말에서 전달된 통계 목적의 정보를 활용하기도 합니다.주행화면

이번 포스팅에서는, LBS 서비스에 가장 핵심적인  인프라지만 추가적인 업데이트 비용이 많이 들어가는 맵 데이터의 수집 비용을 줄이기 위하여 T map 서비스에서 사용 중인 ‘GPS 궤적을 활용한 도로 정보 고도화 기법’을 소개해 드리고자 합니다.

 기존 맵 데이터의 수집 방법 한계성

기존 맵 데이터의 수집/가공에는 원도 업체(shape정보, POI정보, 도로 네트워크 등 맵의 소스를 제공하는 업체)에서 받은 기본 데이터 외에 현장 실사를 통한 GPS 궤적 조사, 영상데이터 수집, 안전운전 DB 수집 등의 도로조사를 통하여 얻은 데이터가 필요합니다 . 이뿐만 아니라 대부분의 업체에서는 현장 조사 외에도 네트워크 데이터 수집 및 제보 처리를 통하여 부족한 데이터를 보완하고 있습니다. 이러한 기존 방법은 전체적인 범위를 대상으로 실시되기 때문에 신규 맵 데이터의 속성 변경 및 도로 네트워크 신규 추가 시 반영이 늦어질 수 있으며, 운영 비용 또한 많이 발생하게 됩니다. GPS 궤적의 패턴 분석을 통한 맵 데이터 고도화는 업데이트가 예상되는 대상 지역을 축소화시킴으로써 효율적인 맵 업데이트 방안을 제공할 수 있습니다.

GPS 궤적 패턴 인식 활용 기법

GPS 궤적을 활용하여 실제 차량의 주행 궤적을 추출하면, 기존 맵 데이터의 도로 네트워크와 비교가 가능합니다. 즉, 센터에서 내려주는 예측 경로와 GPS 궤적에서 추출된 실제 경로의 비교를 통해 도로 제한속도 개선 및 도로 회전 정보, 선호 경로를 파악할 수 있고, 신규 도로의 생성 등을 파악할 수 있습니다.

  1. 도로등급 속도의 현실성 반영 : 해당도로의 제한속도를 조절하여 현실성 있는 경로탐색에 활용
  2. GPS 이동 경로의 통행 패턴을 분석하여 경로 정보 향상에 반영 : GPS 이동 경로의 통행 패턴을 분석하여 선호 경로를 추출
  3. GPS 궤적을 통한 네트워크 추출은 GPS 궤적에 대한 유효성 검토 후 추출

지금까지 기존 맵 데이터의 수집 방법과 GPS 궤적 패턴 인식 활용 기법에 대한 부분을 알아보았습니다.
다음 포스트에서는 GPS 궤적 패턴 인식 활용 기법을 T map에서 어떻게 활용하고 있는지에 대한 설명을 하도록 하겠습니다.
감사합니다.

이경훈 Open Social기술개발팀

SK플래닛에서 T map 서비스를 포함한 LBS 서비스의 개발 업무를 담당하고 있습니다.

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