빛으로 세상에 데이터 그림을 그리는 로봇 T map “T-Rover”를 소개합니다

빛으로 세상에 데이터 그림을 그리는 로봇 T map “T-Rover”를 소개합니다

순수 가입자 천칠백만, 하루 백만 명 이상의 액티브 유저, 매일 수십 GB, 월 평균 2TB의 텍스트 데이터를 만들어내는 T map. “진리의 T map”이라고 불릴 정도로 국민 네비게이션으로 사랑 받고 있는 T map의 데이터를 사용한 재미있는 작업이 최근 진행되었습니다.
이름하여 T map data visualization. 줄여서 TDV project라고 하는데요.
한 마디로 설명 하자면 “T map의 데이터 중 주행 경로 데이터를 3D로 시각화한 비주얼 아트 작업”입니다.
그런데 왜 T map에서 이런 시도를 했을까요? 그리고 이 것을 통해 얻은 것은 무엇일까요?

안녕하세요. 광고사업부인 M&C부문 Creative Solution 본부의 김신혜 플래너입니다.이번 포스팅에서 소개해드릴 TDV project의 기획과 실행에 참여했습니다.
블로그를 통해 개발자분들과 만나 뵙게 되어 무한 영광입니다. ^^

깨알 같이 제 소개를 하자면, 제가 속해 있는 Digital Studio는 기술을 기반으로 한 재미있는 아이디어로 새로운 마케팅 가치를 만들어 내기 위해 만들어진 그룹 입니다.
아이디어의 범위는 광고영역을 넘어 새로운 프로덕트, 플랫폼의 개발까지 폭 넓게 고민하고 있습니다. 저는 그 곳에서 기술기획을 맡고 있는 Creative Technologist 라는 포지션을 맡고 있습니다.
(더 자세한 내용은 http://d-rink.com/about/ 에서 보실 수 있습니다!)

이번 TDV프로젝트를 진행하면서 제일 많이 들은 질문이 “이게 광고야?” 였습니다. 캠페인도 아니고 CF도 아닌 약간은 난해한(?) 설치물을 만들고 있으니까요.
보통 광고라고 생각하시면 TV, 신문,잡지 등의 전통매체와 웹, 모바일 배너 등을 생각하시는데요.
매체를 통해 일반 광고를 노출 하는 것 외에 디지털 분야를 이용한 많은 활동들이 광고업계에서 일어나고 있습니다. 구글 크리에이티브랩의 작품들이나 AKQA라는 디지털 광고 대행사가 나이키와 함께 만든 나이키의 퓨얼밴드가 바로 그 예 입니다.
제가 속해 있는 디지털 이노베이션 그룹 역시 기술기반의 다양한 마케팅 아이디어를 고민하고 있습니다.
이번 TDV 프로젝트가 바로 고민의 그 결과물 중 하나라고 말씀 드릴 수 있겠네요. 그런 본격적인 설명에 들어가겠습니다.

미션! T map을 쿨하게 만들어라
T map은 네이트 드라이브 시절부터 10년이 넘어가는 네비게이션 서비스 입니다. 덕분에 네비게이션 어플의 대표 주자가 되었지만. 제품의 기능으로 해결하지 못한 몇 가지 고민이 있었습니다.
오래 되었다는 인지와 어플리케이션 마켓의 특성 상 안드로이드에서 더 빠른 대응을 하다 보니 아이폰 유저들의 호응도가 안드로이드 유저들에 비해 저조하다는 게 문제였습니다.
사실 아이폰 유저들의 피드백의 대부분이 기능적인 것 보다는 브랜드 인식에 대한 피드백이 많았던 것이 더 문제였는데요.
브랜드에 대한 소비자의 인지는 쓰고있는 디바이스나 OS와 상관없는 심리적 인식으로 굳어질 수 있기 때문이었습니다.
그러다 보니 T map의 제품력 홍보와는 다른 방향으로 T map에 대한 새로운 이미지를 만들기 위한 작업이 필요했습니다.
그래서 기존 광고가 아닌 다른 방법으로 T map을 “엣지있고 쿨하게” 만드는 방법을 찾아보기로 했습니다.

네비게이션을 떠나 T map만의 특징에 대해 고민하던 중 찾아낸 팁은 바로 빅 데이터였습니다.
“진리의 T map”이라는 별명은 실시간 교통정보 + 정확한 길안내가 만들어준 것일 텐데요.
이 모든 것이 수 년간 T map이 쌓아온 빅 데이터에서 기인한 것이라고 해도 과언이 아닐 정도로 데이터 관리는 T map에서 제일 중요한 부분입니다.
앞서 말씀드린대로 T map은 하루에 수십GB 한 달에 수천GB 이상의 데이터가 쌓입니다.
그 데이터의 대부분은 실제로 사용자들이 T map을 이용하면서 만들어내는 사용자 데이터와 실시간 교통정보로 구성되어 있습니다. 말 그대로 클라우드 빅데이터 인 것이죠.
T map은 실시간 교통정보는 그 엄청나게 많은 데이터들을 토대로 만들어 진다는 것은 서비스 운영자나, 개발하시는 분들에게는 큰 일이 아닐 지 몰라도 일반 사용자의 입장에서는 꽤 놀랄만한 내용 이었습니다.

눈에 보이지 않아 일반 사용자들이 실감하지 못했던 T map의 빅데이터를 눈에 보일 수 있도록 시각화 한다면 사람들이 어떻게 반응 할까 궁금했습니다.
빅 데이터는 이제 대중적으로 익숙한 단어가 되었지만, 빅 데이터가 실제로 사용되는 모습이 가시적으로 사용자들에게 보여진 적이 없으니까요.
그리고 데이터를 예쁘게 가공하면 우리가 몰랐던 재미있는 컨텐츠들이 나오게 될 거라는 기대도 있었습니다.
(그 이면에는 T map이 엄청난 데이터를 처리해서 사용자들에게 편의를 제공한다는 점을 알려 T map의 기술력을 자랑하자는 꼼수도 숨어있었지만요.)

우리가 많이 접하는 2D 인포그래픽 부터 3D데이터 패턴 프린트 까지 평면에 데이터를 시각화한 작업들은 이미 많이 진행되어 있었습니다.
2차원에 T map의 데이터 패턴을 그리는 것 만으로는 특별한 점이 없었습니다. 더 아름답고 특이한 방법이 필요했지요.
“그렇다면 우린 시간축을 더해 3D로 영상으로 구현하자!” 라고 결론을 내렸습니다.
그리고 미디어 아티스트팀 에브리웨어와 함께 쿨하고 아름답게 데이터를 시각화 하는 방법을 찾기 시작했습니다.
그리고 산고끝에 T-Rover라는 T map의 데이터로 공중에 그림을 그리는 머신이 탄생하게 되었습니다.
(정말 쿨하다는 평가도 받았습니다. 신기했어요!)

T-Rover Teaser from TDV on Vimeo.

데이터를 그리는 머신 T-Rover
T-Rover는 소형 골프카트를 개조하여 65인치 LED패널을 설치 했습니다. 마치 거대한 스마트폰이 작은 자동차에 달려있는 형상이지요.
수천 수만대의 스마트폰에서 모인 데이터가 하나의 거대한 스마트폰을 통해 다시 ‘실제 공간에 빛으로 그리는’ 작업을 하는 자그마한(?) 로봇 이라고 설명드릴 수 있습니다.

높이 2m 폭 1.2m 길이 2m 의 꽤 큰 위용의 T-Rover

LED 패널에 교통정보를 뿌려줄 프로그램은 위도와 경도 값을 이용하여 경로 정보를 그리는 2D 프로그램과 시간축을 적용해 3D로 구현한 프로그램 두 가지로 구현 되었습니다.
프로세싱과 자바로 코딩했습니다. 그래픽 엔진은OpenGL이 사용되었습니다.

위도,경도 베이스로 교통량을 그리는 2D프로그램

시간 축이 더해진 3D프로그램

압도적인 T map의 데이터
단일 목적지 검색 순위 TOP 10에 들어있는 인천공항, 서울역, 강남역, 코엑스의 6월 데이터가 사용되었습니다.
T map사용자들이 주로 서울 수도권에 집중되어 있었던 터라 대부분의 검색상위 데이터들이 서울 시내에 집중되어 있었습니다. 모든 데이터는 개인정보가 일체 들어가지 않은 순수한 경로 정보만을 사용했습니다.
앞에 말씀 드린 것처럼 T map은 매 시간 엄청난 양의 데이터를 쏟아내고 있는데요. 구현이 결정된 스팟 당 1달 분량의 경로데이터가 10GB가 훌쩍 넘어서 데이터를 전달받는데 만도 적지않은 시간이 소요되었습니다. 이 데이터가 T map 전체 데이터의 아주 작은 일부분 이라니 새삼 놀라울 수 밖에 없었어요.



처음 테스트한 데이터시트는 서울역을 목적지로 한 경로데이터 였습니다.
10GB가 넘는 텍스트 데이터가 무얼 의미하는지 일일이 읽어서 알 수가 없기에 우선 위도 경로값을 읽어 화면에 그려보았습니다.
아무것도 없는 까만 화면에 순식간에 서울 지도가 만들어졌습니다. 서울 각지의 구불구불한 길이 표시되고 한강과 한강다리도 선명하게 그려졌고요.
선의 굵기와 진하기에 따라 어디에서 서울역을 더 많이 왔는지, 차가 어느 구간이 평균적으로 더 막히는지도 유추할 수 있습니다.

서울이 목적지인 교통데이터로 그린 서울의 모습

여기에 시간 축을 넣어 시계열로 데이터 정렬을 하면 거리와 운행 시간에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
가운데 시간 축에서 멀리 떨어질 수록 서울역에서 먼 곳에서 출발했고, 경사가 급할 수록 빠른 속도로 운전했다는 뜻 입니다.
선이 많이 모여있을 수록 서울역으로 운전해 간 T map 사용자가 많았다는 뜻 입니다 새벽과 낮 그리고 밤의 통행량의 차이도 볼 수 있습니다.

데이터를 그려본 것 만으로도 교통 상황에 관련된 여러가지 패턴을 발견하였고, 이런 패턴에 기초해 T map 데이터 분석에 대한 새로운 가설을 만들 가능성을 보게 되었습니다.
이번 프로젝트에서는 사용자들의 운행 정보가 나타내는 패턴들을 아름답게 가공하는 것에 집중하였기 때문에 데이터의 실용적 분석에 대한 부분은 차후 발전과제로 남겨두었습니다.

실제의 장소에 그려지는 우리의 모습
3D로 가공된 주행 데이터들은 데이터의 목적지였던 서울역, 인천공항, 강남역, 코엑스에서 T-Rover로 그리는 작업을 진행했습니다.
실제 우리가 살아가는 모습의 일부분을 스냅샷으로 남기자는 미디어아트적인 작업을 우선 시 했기 때문에 각 스팟의 데이터를 실제 공간에서 그렸습니다.

실제 공간에서 그려진 TDV영상

현장에서 T-Rover는 데이터의 시간축을 따라 움직이면서 시간에 따라 각 데이터가 움직이는 좌표를 점으로 표시했습니다.
그 장면을 DLR카메라로 장노출로 잡았고, 촬영 후에 프레임 단위로 잘라서 좌표가 찍힌 점을 더 강하게 만드는 후보정 작업을 하고 다시 영상으로 재가공하였습니다.
마치 사진의 원리처럼, 빛으로 된 데이터를 현실의 세계에 인화하는 작업을 한 것이지요.

사진의 인화작업 같은 TDV영상제작

각 스팟별 데이터가 너무 많았던 지라 컴퓨터에서 시각화 시켰던 모든 데이터를 화면에 그려보았더니 너무 많은 경로가 얽혀서 커다란 구름모양이 되었습니다.
그래서 시각화 영상 구현 때는 랜덤하게 데이터를 선별해서 구현했습니다.

시각화 영상을 보면 목적지가 강남인가 강북인가에 따라 길의 패턴도 보입니다.
서울역은 오래전부터 자연스럽게 형성된 길들이 많아서 모양이 일괄적이지 않고 꼬불꼬불 합니다.
반면에 코엑스와 강남역은 나름 블록별로 설계된 대로로 교통이동이 많기 때문에 서울역에 비해 직선의 모습을 하고 있고 인천공항은 고속도로로 모여서 한 길로 오기 때문에 어느 순간부터 데이터가 합쳐져서 직선을 모습을 보이게 됩니다.

T-Rover #1 incheon airport from TDV

T-Rover #2. coex from TDV

T-Rover #3 gangnam from TDV

T-Rover #4 seoul station from TDV

TDV 시각화 영상은 단순히 교통량과 사람들의 목적지 도착지만을 보는 것이 아니라 자동차를 운전하는 순간들이 모인 큰 궤적, 자동차를 타고 사람들이 그려내는 일종의 삶의 궤적 같은 모습을 담아내기 위해 노력했습니다.
스마트폰에 입력되고 기록된 사람들의 삶의 작은 단편들을 다시 거대한 스마트폰이 달려있는 T-Rover가 현실세계에 빛으로 보여주는 것이죠. ‘우리가 이 시간 이런 모습으로 살아가고 있다’는 모습을 사람들에게 보여주고 싶었습니다.
더 많은 내용은 www.t-rover.com에서 보실 수 있습니다.

앞으로 남은 숙제
TDV프로젝트는 T map의 매력을 찾다가 빅데이터의 새로운 가치를 발견한 우연의 산물이기도 합니다.
이번 작업에서는 그 수 많은 가치 중에 아름다움과 정서적인 의미를 강조했다고 말씀드릴 수 있겠네요. 하지만 그저 예쁜것 만 만들어낸다고 해서 그 가치가 계속 될 것이라고 생각되지 않습니다. 먼저 만들어놓은 TDV 영상의 희소성도 떨어질 것 이구요.(^^)
그렇다면 우리는 무얼 해야할까요? 앞에 말씀드린대로 T map이 엄청난 데이터를 생성해 내는 것은 알게 되었고 그 데이터들이 다양한 패턴을 나타낼 수 있겠다 라는 가설도 생겼습니다. 이제 다른 방식의 작업을 계획해야 겠지요. 그것이 T-Rover 시즌2가 될지, 또 뭔가 새로운 것을 만들어 낼 지는 많이 고민해야 할 듯 합니다.

저희 디지털 이노베이션 그룹에서 T map의 빅데이터로 진행했던 TDV프로젝트는 단순히 제품을 알리는 마케팅 활동이 아니라, 그 자체에서 새로운 가치를 찾는 일 이었습니다.
돌려말하자면 제품 서비스 기획자 개발자 여러분들이 오랜시간 머리 아프게 만들어낸 소중한 자산들을 더 멋지게 쓸 수 있는 방법을 고민했다고 할 수 있습니다.
빠른 시일 내에 또 다른 서비스들과 멋진 프로젝트를 기획할 기회를 계속 노리고 있습니다.
많은 관심과 애정 부탁드립니다.

마지막으로 T-Rover 다큐멘터리 공유 드리면서 인사드릴께요. 다음 기회에 또 뵈어요!

T-Rover Official Video from TDV .

* 이번 작업은 M&C부문 DI 그룹의 채용준/ 안준호/ 김신혜 플래너, LBS사업부 T map팀의 임동관 매니저, 미디어 아티스트 그룹 에브리웨어가 함께 작업했습니다. 이 자리를 빌어 고생하신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다.

김신혜 Digital Studio

광고 사업부 m&C 부문에서 기술 기반으로 실용적이고 새로운 마케팅 기법을 기획, 실행하는 Creative Tech영역을 담당하고 있습니다.
H/W , S/W 무관하게 마케팅 아이디어에 접목시킬 수 있는 기술을 토대로 아이디어를 내고 있습니다.
뭔가 재미있는 것 들을 함께 만들고 싶으신 분들의 관심과 연락 기다리고 있습니다!

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