Google Maps가 왜 그렇게 정확한 길찾기를 제공할 수 있을까요?

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이는 위성 이미지, 항공 사진, 거리 지도, 360도 파노라마 뷰, 지리 정보 시스템(GIS) 데이터 등 다양한 기술을 결합한 결과로, 다양한 수단으로 이동한 경로를 조사하는 목적을 가진 포괄적인 디지털 지도를 만들어냅니다.

Google 지도는 유용성을 최적화하고 향상시키기 위해 새로운 기능과 데이터로 끊임없이 업데이트되어 전 세계 수십억 명의 사람들에게 현대 여행에 없어서는 안 될 부분이 되었습니다.

이처럼 간단해 보이는 애플리케이션 뒤에는 이전 사용자, 위성, 차량 등 다양한 출처에서 고품질 정보를 수집하는 복잡한 프로세스가 숨어 있습니다. 이를 통해 사용자가 원하는 길찾기 질문에 답할 수 있습니다.

시대를 앞서가는 살아있는 지도

얼마 전까지만 해도 지도에서 위치를 찾으려면 거대한 종이를 펼쳐 점, 선, 그리고 작은 글자들을 헤아리며 수많은 시간을 보내야 했습니다. 구글이 디지털 지도 제작을 구상한 최초의 기업은 아니었지만, 2000년대 중반 구글 지도가 출시되었을 때 이전에는 볼 수 없었던 기술이 탑재되었습니다. 심지어 브라우저 내 위성 이미지까지 탑재된 구글 지도는 시대를 앞서가는 기술 시스템이었습니다.

아무도 자기 집을 위성 사진으로 본 적이 없었고, 하물며 컬러 사진으로 본 적도 없었다. 세상을 바라보는 완전히 새롭고 흥미로운 시각이었다. 하지만 그것은 시작에 불과했다.

Google은 여러 차례의 현명한 인수를 통해 디지털 지도 제품을 개선하고 강화하기 시작했습니다. 오늘날 Google 지도가 거둔 성공의 상당 부분은 Where 2 Technologies와 Keyhole의 초기 인수에서 비롯되었습니다. 이 두 회사가 Google의 기존 도구에 추가한 기술 덕분에 Google 지도의 품질이 크게 향상되어 소비자가 Google 지도를 더욱 쉽게 이용할 수 있고 인터랙티브하게 이용할 수 있게 되었습니다.

Keyhole을 통해 구글은 사용하기 쉬운 위성 이미지 검토 도구 개발에 필수적인 소프트웨어를 보유하고 있습니다. 한편, Where 2와의 협력은 다른 제품보다 훨씬 뛰어난 사용자 인터페이스를 제공합니다. 이 회사의 페이지를 새로 고침하지 않고도 디지털 지도를 스크롤하고 확대/축소할 수 있는 방식은 구글에게 독보적인 경쟁 우위를 제공합니다.

거대한 "퍼즐" 게임

Google Maps는 자사 기술을 빠르게 확장하고 개발자들에게 공개하여 Android와 iOS에 Streetview를 통합할 수 있도록 했습니다. 하지만 이 모든 기능을 어떻게 결합하여 사용자를 A 지점에서 B 지점으로 이동시킬 수 있을까요?

구글의 Geo 부문 책임자인 크리스토퍼 필립스는 "가장 중요한 것은 도로를 포함한 세계의 디지털 현실인 실제 세계의 모델을 갖는 것입니다." 라고 말했습니다.

구글은 이러한 사실적인 모델을 만들기 위해 위성 이미지와 항공 원격 탐사 이미지를 사용합니다. 그런 다음 사진측량법이라는 과정을 통해 스트리트뷰 데이터를 이미지에 적용합니다. 이 데이터는 GPS 데이터와 결합되어 정확한 좌표를 가진 이미지를 생성합니다. 이를 통해 구글은 이미지와 실제 위치 간의 거리를 측정할 수 있습니다.

Google은 지도를 구성하는 모든 정보와 이미지를 수집한 후, 교통량, 경로, 사업체 관련 데이터를 계층화합니다. 월간 사용자 수가 10억 명이 넘는 Google의 실제 데이터는 지속적으로 업데이트되고 보완됩니다. 또한 버스 및 기차 시간표와 같은 지방 정부 데이터와 사업체 정보도 수집합니다.

하지만 아직 작업이 끝나지 않았습니다. 구글은 외딴 지역이나 접근하기 어려운 지역의 데이터와 이미지 부족을 메울 방법이 필요했습니다. 바로 그때 스트리트뷰가 등장했습니다.

스트리트 뷰는 사용자가 주변 장소를 "가상으로" 탐험할 수 있게 해주는 단순한 모드가 아니라, 포괄적인 이미지 데이터 수집 과정에서도 중요한 역할을 합니다. 구글은 자동차, 오토바이, 스노모빌부터 낙타, 다이버, 심지어 우주비행사까지, 상상할 수 있는 모든 것에 카메라를 부착해 왔습니다.

이러한 카메라 시스템은 단순히 사진을 촬영하는 것 이상의 기능을 합니다. 회사가 최신 지도 데이터를 재확인, 개선 및 최적화하는 데에도 도움을 줍니다. 카메라에 탑재된 AI 기술은 변경 사항을 감지하여 Google 서버로 다시 전송하여 이전 이미지와 비교하고 차이점이나 불일치를 찾아냅니다.

Google Maps는 A지점에서 B지점까지의 이동 시간을 어떻게 추정합니까?
Google에서는 한 지점에서 다른 지점까지 이동하는 데 걸리는 시간을 예측하거나 특정 장소의 혼잡도를 측정하기 위해 리뷰, 제공된 정보, 익명화된 사용자 위치 데이터를 복잡한 알고리즘의 입력으로 사용하여 예측 모델을 개선합니다.
따라서 최종 예측은 수백만 개 계정의 데이터와 매핑 도구, 그리고 사용자의 대략적인 위치를 결합한 결과입니다. 이 정보는 구글이 사용자에게 광고를 타겟팅하는 데에도 도움이 되는데, 이는 구글이 막대한 자금을 투자하는 주요 분야 중 하나입니다.

비엣 (출처: 합성)

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원천