티맵은 어떻게 지도 데이터를 구축할까? - 15편 - 티맵러들의 빠르고 안전한 운행을 위하여

간단 소개

티맵은 사전 정보 수집, 현장 조사, AI 영상인식 기술을 활용하여 지도 데이터를 구축하고, 사용자에게 빠르고 안전한 운행을 지원합니다.

AI Summary

지도 데이터 구축 과정
- 사전 정보 수집: 미디어, VoC, 사용자 행태 분석을 통해 도로 개통, 카메라 설치 등의 예정 정보를 수집하여 지도 데이터의 최신성과 적시성을 확보합니다.
- 현장 조사: 안양, 부산 거점에서 현장 조사팀이 GPS/INS 장비와 카메라를 장착한 차량으로 도로 정보를 수집하고, AI 영상인식 기술을 활용하여 지도 데이터 구축 요소를 추출합니다.
- 데이터 구축 및 관리: 수집된 정보를 바탕으로 도로 네트워크 데이터(노드, 링크), 안전운전 데이터(카메라, 과속방지턱), 배경 데이터(건물, 하천, 행정경계) 등을 구축하고, 검증 및 배포 과정을 거쳐 TMAP에 업데이트합니다.
데이터 종류 및 활용
- 네트워크 데이터: 도로를 노드와 링크로 연결하여 서울에서 제주까지 이어지는 도로망을 구축하고, 각 링크에 도로 등급, 속도 제한 등의 속성 정보를 부여합니다.
- 안전운전 데이터: 과속 단속 카메라, 과속방지턱, 어린이 보호 구역 등의 정보를 구축하여 안전 운전을 지원합니다.
- 배경 데이터: 건물, 하천, 행정경계 등 지표면의 다양한 정보를 도형 정보와 속성 정보로 표현하여 지도 시각화에 활용합니다.
지속적인 개선 및 확장
- TMAP은 2주 또는 1개월 단위로 지도 데이터를 업데이트하고, 실시간 변화에 대응하기 위해 즉시 반영 프로세스를 운영합니다.
- 승용차 내비게이션뿐만 아니라 전기차, 화물차, 자율주행 등 다양한 모빌리티 서비스를 지원하기 위해 지도 데이터를 확장하고 있습니다.
- 사용자들의 요구를 반영하여 지도 사용 경험을 개선하고, 새로운 컨텐츠를 지속적으로 개발하고 있습니다.