티맵은 어떻게 지도 데이터를 구축할까?
15편 - 티맵러들의 빠르고 안전한 운행을 위하여
TMAP 내비게이션을 사용하다 보면 자주 가던 길에 새로 설치된 과속 단속 카메라가 나오거나, 명절 귀성길에 새로 개통한 도로가 안내되거나, 얼마 전 오픈한 대형마트가 이미 반영되어 있는 경험을 한적이 있을 텐데요.
오늘은 TMAP이 고객 분들의 빠르고 안전한 운행을 위해 어떤 활동과 방법으로 지도 데이터를 구축하는지 소개해보겠습니다.
지도 데이터에는 차량이 다니는 도로를 데이터로 제작한 네트워크 데이터, 도로 위에 설치된 과속단속카메라, 과속방지턱, 어린이보호구역 등으로 구성된 안전운행 데이터, 도로의 주변에 있는 건물, 공원, 아파트 단지, 하천 등을 표시하는 배경 데이터가 있습니다. 바로 이 3종 세트가 내비게이션 지도 데이터의 기본 요소라 할 수 있고요.
부가 데이터로 C-ITS 실시간 신호등 정보, 복잡교차로 이미지, CCTV 등 부가 데이터가 있습니다. (이외에도 여러 데이터가 있지만 오늘은 이 정도만 알아보겠습니다.)
TMAP 내비게이션에 사용되는 지도 컨텐츠 종류1. 사전 정보 수집
지도 데이터를 잘 만들기 위해서는 우리가 살아가고 있는 실세계(Real World)를 이해하고 파악하고 있어야 합니다.
좀 더 쉽게 이야기하면 어디에 도로가 새로 개통했는지, 또 카메라는 어디에 설치되었는지 등의 변화 정보를 개통 또는 설치 시점에 앞서 미리 알아야 하는데요. 이런 변화 정보를 찾는 활동을 ‘사전 정보 수집’이라 하고, 여기서 취득된 정보를 ‘예정 정보’라 합니다.
사전 정보 수집은 크게 모니터링, VoC, 사용자 행태 분석 등을 통해 진행되는데, 수집된 정보가 신뢰할 수 있는 출처인지, 문제가 없는 데이터인지 등을 종합적으로 판단하여 진행합니다.
모니터링: 뉴스 등의 미디어, 관공서의 정보공개청구 및 공공데이터, 포털의 커뮤니티나 블로그 등을 통해 정보를 수집
VoC (Voice of Customer): 사용자로부터 지도 변화 정보를 제보 받아 정보를 취득
사용자 행태 분석: 사용자의 주행 패턴 데이터를 활용하여 신규 도로 개통이나 카메라 설치 후보 지점을 추출
실세계의 변화 정보를 수집하는 과정이 없다면 ‘서울에서 김서방 찾기’처럼 아무런 정보도 없이 전국 44만 Km의 도로를 샅샅이 뒤져야만 할 것입니다.
사전 정보 수집 과정은 지도 데이터의 최신성과 적시성을 높여주는 방법론이자 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 아주 필수적인 과정이죠.
사용자 이동 궤적과 네트워크 데이터를 비교하여 신규 도로 후보 지점 추출
특정 지점에서 이동 속도를 시계열로 분석하여 신규 과속 카메라 설치 후보 지점 추출2. 현장 조사
사전 정보 수집 과정을 통해 취득된 변화 예정 정보는 어디에 도로가 생겼다 또는 카메라가 생겼다 정도의 수준입니다. 도로가 생겼다면 교차로는 어디에서 어디로 연결되는지, 카메라는 제한속도가 몇 Km/h인지 등의 정보는 현장을 가봐야만 알 수 있죠.
TMAP은 현장의 정보를 신속하고 정확하게 취득하기 위해 안양과 부산, 두 개의 지역 거점을 운영하고 거점마다 다수의 현장 조사팀을 배치하고 있습니다. 현장 조사팀은 매주 월요일이면 전국의 예정 정보가 취득된 지점으로 이동하여 4박 5일 간의 일정으로 현장의 생생한 정보를 취득하게 됩니다.
현장 조사 차량에는 전/후/좌/우의 영상을 촬영하는 4대의 카메라와 차량의 정확한 3차원 위치를 파악하는 GPS/INS 장비가 탑재되어 있습니다.
현장 조사 장비새로 개통한 도로와 신규 카메라가 설치된 도로를 주행하면 자동으로 주변의 영상이 촬영되고 GPS/INS 장비를 통해 영상을 촬영한 위치 정보가 자동으로 매칭되죠.
이렇게 취득된 영상이 차량당 하루 약 30만 장, 데이터 사이즈는 약 300GB나 됩니다.
조사 장비를 통해 취득된 영상이외에도 예정 정보가 수집되지 않는 부분을 커버하기 위해서 정기 현장 조사라는 방법으로 전국의 주요 도로를 매년 1회 이상 촬영하여 반영하고 있습니다.
3. 영상인식
취득된 현장 영상 자료는 AI 영상인식 기술을 통해서 지도 데이터 구축에 필요한 요소를 추출하는 과정을 거치게 됩니다.
내비게이션 서비스가 점차 고도화되면서 지도 데이터로 구축되는 컨텐츠가 다양해지고, 도로 표지판이나 노면표시 등이 정말 복잡하게 설치되어 있기 때문에 현장 영상을 보면서 실세계가 어떻게 되어있는지 하나하나 확인하기는 현실적으로 불가능한데요.
현장 조사 영상에서 과속 단속 카메라, 제한속도, 과속 방지턱 등이 영상인식된 결과영상인식 기술은 현장 영상을 확인하는 단순/반복적인 작업을 효율적으로 처리하고, 고객에게는 실세계 변화 정보가 내비게이션에 즉시 적용되는 경험을 제공하며 TMAP 내부적으로는 지도 품질 및 구축 생산성 향상에 도움을 줍니다.
현장 조사 차량이 주행한 경로 상에 영상인식된 객체들영상인식 유형 및 객체
표지판: 방면명칭, 속도제한, 도로명, 유턴, 좌회전, 높이제한, 이륜차 통행 정보 등
카메라: 고정식 카메라, 이동식 박스형 카메라, 교통정보수집장치 등
Safety: 과속방지턱, 어린이보호구역, 횡단보도 등
4. 네트워크 데이터
차량이 다니는 도로를 데이터로 제작한 네트워크 데이터는 노드와 링크라는 구조를 가지고 있습니다.
네트워크라는 단어에서 알 수 있듯이 모든 노드와 링크는 서로 연결되어 있어 서울에서 제주까지, 고속도로에서 집 앞의 주차장까지 모두 이어져 있죠. (물론, 배에 차량을 선적할 수 있는 Car-ferry 항로도 포함해서요.)
네트워크: 점(Point) 형태의 노드 데이터와 선(Line) 형태 링크 데이터가 있으며, 두 데이터 모두 위치와 모양을 나타내는 형상 정보와 각 객체마다 특성을 담고 있는 속성 정보로 구성되어 있음
노드: 교차로와 같이 도로가 연결된 지점에 정보를 담고 있는 객체로 노드 유형, 교차로명, 회전 제한, 음성 안내 멘트 등 13개의 속성을 가짐
링크: 교차로와 교차로 사이의 도로를 선으로 연결한 객체로 도로 등급, 도로명, 최고 속도, 시설물 유형 등 37개의 속성을 가짐
현장 조사 차량의 GPS/INS 장비를 통해 취득된 도로의 형태는 링크 데이터로 구축이 됩니다.
도로의 형태가 직선으로 뻗은 도로라면 링크의 시작점과 종료점으로 구성된 객체를 생성하고, 고속도로의 IC나 JC와 같이 커브가 심한 도로라면 링크 중간에 보간점(Vertex)을 추가해서 실제 도로의 구조에 맞춰 형상 정보를 구축합니다.
노드 데이터는 링크와 링크가 연결된 지점에 구축되므로 링크 양쪽 끝에서 다른 링크와 만나는 지점에 생성되죠.
이제 새로 생성된 링크와 노드에 개별 객체마다의 특성인 속성 정보를 입력해 줄 차례인데요.
링크에 도로등급은 국도, 링크 유형은 연결로, 차로 수는 1차로 등의 속성 정보와 노드에는 도로교차점이라는 노드 유형 정보와 교차로명칭, 연결된 링크마다의 통행 가능 여부, 교차로를 통과할 때 음성 안내될 멘트까지 입력하게 됩니다.
신규 노드의 통행 가능 여부 및 음성 안내 멘트마지막으로 링크와 노드의 연결성을 고려하여 입력하는 방면명칭과 차로별 진행 방향 정보 등을 입력하게 되는데요. 이 외에도 톨게이트 노드에 하이패스 차로는 몇 차로인지, 시간에 따라 좌/우 회전이 가능 여부가 달라지는 시간제 회전 정도 등도 구축하게 됩니다.
TMAP에는 지난 20년 간, 한 땀 한 땀 생성한 데이터가 전국 약 44만Km의 링크 470만 건이 구축되어 있습니다.
5. 안전운전 데이터
도로 네트워크 데이터가 구축되고 나면, 도로에 설치되어 있는 과속 단속 카메라나 과속방지턱, 어린이 보호 구역 등의 안전운전 데이터가 구축됩니다.
카메라를 예로 들면, 도로 위의 카메라가 설치된 위치를 확인하여 링크 상에 안전운전 데이터를 추가합니다. 네트워크 데이터와 마찬가지로 위치를 나타내는 형상 정보가 먼저 구축되고 카메라 유형과 설치 각도, 제한 속도 등의 속성 정보가 구축됩니다.
안전운전 데이터 구축 개념TMAP 안전운전 데이터는 3종의 대분류와 27종 세부 유형으로 구분되어 있고요. 데이터의 수량은 약 67만 건 정도가 됩니다.
Camera : 과속 단속 카메라, 구간 단속 카메라, 신호 위반 과속 단속 카메라 등
Safety : 과속 방지턱, 어린이 보호 구역, 사고 다발 지점, 안개 지역, 철도 건널목 등
Facility : 졸음 쉼터, 톨게이트, 휴게소 등
6. 배경 데이터
Everything is somewhere.
(Nat Torkington)
“이 세상 모든 것은 위치를 가진다”는 말처럼 배경 지도는 TMAP 내비게이션을 실행하고 종료할 때까지 지도에 보이는 명칭을 제외한 모든 형상을 담아내는 지도입니다.
TMAP 지도에는 건물과 단지, 도로, 시설, 하천, 공원, 철도 심지어 등고나 시가지, 행정경계, 국경선까지 우리 눈에 보이거나 보이지 않는 지표 상의 많은 정보들을 수십, 수백가지로 구분하여 담고 있습니다.
도형정보, 속성정보
지도에 보이는 모든 객체들은 형상을 표현하는 도형정보와 도형정보를 설명하는 속성정보를 가지고 있습니다.
먼저, 우리 주위에 있는 눈에 보이는 복잡한 객체들을 TMAP 지도에 표현하기 위해, 선(Line)과 면(Polygon)으로 입력하며 이를 도형정보라고 합니다. (**점(Point)데이터는 본편에서는 제외하였습니다.)
아래 사진을 보시면 우측에 등산로와 경기장 규격, 좌측에 지하철 노선, 지하주차장 출입구는 선형(Line)으로 구축된 것을 확인하실 수 있으며, 도로, 건물, 역사, 녹지, 하천은 면(Polygon)으로 구축된 것을 확인하실 수 있습니다.
배경 사진1다음으로 속성정보는 각각의 도형정보를 설명하는 정보인데요.
지하철 노선이 1호선인지 2호선인지, 도로가 고속도로인지 국도인지, 만약 건설 중인 도로라면 개통은 언제 하는지 등의 속성을 저장하는 정보를 말합니다.
아래 사진에서 복정역에 8호선과 수인분당선이 지나고, 인근에 수도권제1순환고속도로(고속도로), 분당수서로(도시고속)가 지나는데 같은 지하철 노선형상이라도 8호선과 수인분당선을 구분하는 정보가 필요하며, 같은 도로 형상이라도 고속도로, 도시고속도로를 구분하는 정보가 필요한데요. 이런 정보들을 속성 테이블에 입력하는 것을 말합니다.
배경 사진2배경 데이터의 종류
배경 데이터의 종류는 다양한데요, 앞서 말씀드린 것처럼 크게는 눈에 보이는(유형) 데이터와 보이지 않는(무형) 데이터로 나눌 수 있습니다.
먼저 눈에 보이는 데이터에는 건물이나 도로, 단지, 철도, 하천, 골프장, 공원 등이 있습니다. 이런 데이터들은 선으로 표현할 것인지, 면으로 표현할 것인지, 어떤 속성정보를 입력할지를 미리 정하고 구축하게 됩니다.
아래 사진을 예로, 골프장의 구성을 보시면 골프장 경계 구역(Polygon), 클럽하우스(Polygon), 코스경계(Line)와 벙커(Polygon), 러프(Polygon), 그린(Polygon), 워터해저드(Polygon), 카트도로(Polygon) 등 다양한 도형정보와 속성정보로 구성됨을 알 수 있습니다.
배경 사진3다음으로 눈에 보이지는 않지만 배경에서 구축하는 대표적인 데이터는 행정경계 데이터입니다. 행정경계 데이터는 국경선을 비롯하여 행정동과 법정동 경계, 지번 등을 포함한 전국의 최신 행정 경계를 구축 및 관리하고 있습니다. 또 다른 눈에 보이지 않는 데이터로는 등산로와 같은 표출용 경로 데이터가 있습니다. 등산로의 시점, 기점부터 등산로 노선(Line)과 산불통제구간(Line), 수상택시 노선(Line), 페리 항로 노선(Line) 등 다양한 노선 데이터들도 서비스하고 있으며, 아직 개통되지 않은 건설중인 도로(Polygon) 또한 서비스하고 있습니다.
배경 사진4배경지도 제작 과정
앞에서도 언급하였듯 배경 지도에서는 수십, 수백가지로 지표 상의 객체를 구분하여 표현하고 있는데요. 모니터링된 수많은 객체들의 도형정보와 속성정보를 담아내는 배경 지도를 제작하는 과정은 아래와 같습니다.
사전 정보 수집으로 모니터링된 정보들을 배경 작업자가 지도에 도형정보와 속성정보로 구축합니다.
구축에 앞서 미리 설계된 데이터 입력 사양 및 지침에 따라 GIS 소프트웨어를 활용하여 지도에 정보를 입력하는데요. 예를 들어, 도로라는 큰 카테고리 안에 고속도로도 있고 국도도 있고 지방도도 있을 텐데요. 지도에서 도로라는 도형정보에 고속도로/국도/지방도라는 각각의 속성정보를 입력하는 것을 말합니다.
여기서 말하는 지도는 TMAP에 서비스되고 있는 색상이나 표출레벨 등이 정리된 우리가 실제로 사용하는 지도가 아닌, 아무것도 정해지지 않은 오직 데이터만 존재하는 지도를 말합니다.
일부 데이터는 가공의 과정도 거치게 되는데요, 외부에서 수집된 데이터나 내부에서 추가로 처리가 필요한 데이터들은 다양한 GIS 기법들을 활용하여 일련의 가공 과정을 거친 후 지도에 구축됩니다.
중요한 포인트는 항상 대용량의 공간정보 데이터를 운영하고 배포해야 하기 때문에 어떻게 사양을 정할지, 어떤 방법으로 핸들링을 할지, 관리는 어떻게 할지를 꼼꼼하게 살피는 것이 관건이겠습니다.
최근에는 사용자들이 어떤 상황에서 배경 지도를 참고할지를 고민하며 관련 컨텐츠들을 추가하고 있는데요. 대표적으로 아래 사진처럼 지도를 축소했을 때 시가지 범위를 표출하여 탐색에 도움을 준다든지, 전기차 충전을 위한 실제 주차면형을 구축하는 등의 서비스를 확대해가고 있습니다.
배경 사진 5지도를 축소했을 때에도 시가지를 쉽게 찾을 수 있게 SGIS(통계지리정보서비스) 자료를 활용하여 시가지 면형을 추가하였습니다.
배경 사진 6전기차 충전구역도 쉽게 확인할 수 있도록 전기 충전을 위한 충전 면형(Polygon)들도 구축하고 있습니다.
7. 부가 데이터
부가 데이터는 TMAP 내비게이션이 고도화됨에 따라 특정 서비스를 지원하기 위해 별도로 제작되는 데이터입니다.
최근에 적용된 서비스로는 C-ITS 실시간 신호등 서비스가 있는데요. 서울시 642개 교차로에 설치된 신호등별로 현재 신호색이 무엇인지, 남은 신호시간을 얼마나 되는지를 알려주는 서비스입니다.
서울시 지역은 서울시의 확대 계획 (’24년까지 4차로 이상의 모든 교차로)에 맞춰 TMAP에 적용될 예정이며, 타 지역의 경우는 일부 광역시 대상으로 추진할 계획을 가지고 있으니 조금만 기다려 주시기 바랍니다.
8. 검증 및 배포
TMAP은 데이터에 따라 2주나 1개월에 한 번 업데이트가 진행됩니다.
데이터별 업데이트 주기
- 2주 단위 : 도로 네트워크, 안전운전 데이터, 복잡교차로 이미지, 통행요금, 하이패스 등
- 1개월 단위 : 배경, 보행자 네트워크 등
지도 구축 과정이 진행되는 동안 실시간으로 서버에 데이터가 저장되고, 구축이 완료되면 지도 업데이트 시점에 맞춰 검증과 검수 과정을 거치게 됩니다.
검증/검수 : 개별 객체에 대한 논리적 오류 및 각 데이터들의 연관성 오류 등을 체크하여 배포 전 데이터의 무결성을 확보하는 과정
지도 데이터는 전국 단위로 업데이트되고, 사람의 손으로 구축되기 때문에 작업 실수로 인한 데이터 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 이를 매의 눈으로 직접 확인하는 육안 검수도 존재하지만 전국 지도를 육안으로만 검수하는 것에는 한계가 있죠.
그렇기 때문에 논리 검수 단계가 존재하는데요. 논리적인 검수도 형상 정보 검수와 속성 정보 검수로 구분 및 수행하게 됩니다. 더 정밀하고 정확한 검수 단계들을 제작하여 오류가 없는 지도를 배포하기 위해 항상 노력하고 있습니다.
검수가 끝난 뒤에는 데이터를 배포 양식에 맞춰서 배포하게 됩니다. 배포된 데이터는 필요에 따라 가공 및 변환 등의 단계를 거쳐 TMAP에 서비스되게 됩니다.
즉시 반영 프로세스
앞서 말씀드린 방법 외에도 여러가지 다양한 방법으로 지도 데이터를 유지 관리하고 있는데요. 그렇다 하더라도 실시간으로 변화하는 실세계를 100% 반영한다는 건 현실적으로 어렵습니다.
하지만, TMAP은 이러한 한계에 도전하기 위해서 지도 데이터에 수정이 필요한 부분이 식별되면 즉시 TMAP 서비스에 반영하는 프로세스가 있습니다. 도로의 폐쇄나 통제, 또는 카메라의 설치나 철거, 제한속도 상/하향 등 중요 정보가 확인되면 바로바로 경로탐색에 반영하죠.
올해는 유독 태풍과 폭우로 인한 피해가 많았는데요. TMAP 고객 분들은 피해를 입지 않도록 상황이 해제될 때까지 24시간 도로 통제 또는 폐쇄 정보를 확인하여 서비스에 반영하였습니다.
이런 특수 상황에서는 상황이 시시각각 변화하기 때문에 TMAP이 다방면으로 노력해도 놓치는 부분이 있을 수 있는데요. 너그러운 마음으로 이해해주시고 TMAP에 제보해 주시면 감사하겠습니다.
마치며
여기까지 TMAP의 지도 데이터에 대해 개략적 알아보았습니다.
승용차 내비게이션을 중심으로 말씀드렸지만, 베이스가 되는 지도 컨텐츠 위에 이동 수단별 특화 컨텐츠를 더해 전기차와 화물차 그리고 자율주행까지 다양한 서비스를 지원하고 있습니다. TMAP은 이제 내비게이션을 넘어 모빌리티 플랫폼으로 진화하고 있는 것이죠.
지도 데이터도 모빌리티 서비스의 근간으로서 역할을 다하기 위해 새로운 컨텐츠를 기획/개발하고 있는데요. 여기서 가장 중요하게 생각하는 부분이 “사용자들이 지도를 사용할 때 어떤 부분에서 지도가 도움이 될 수 있고, 부족한 부분은 무엇인지를 끊임없이 탐구하고 개선하는 것”이라고 생각합니다.
이러한 마음가짐으로 TMAP은 지난 20년 간 그래왔듯 더 좋은 지도를 꾸준히 만들어 가겠습니다. 앞으로도 많은 관심과 애정 부탁드립니다. 감사합니다.
