구글 지도 플랫폼의 온디맨드(On-Demand) 승차 & 딜리버리 솔루션

 

2018년 구글은 전 세계 기업들이 구글 지도를 앱에 통합하여 신뢰할 수 있는 실시간 라우팅을 할 수 있도록 승차 공유 솔루션을 출시했습니다. 그 이후 승차 공유 서비스가 크게 증가했고, COVID-19로 인한 어려움에도 불구하고 이러한 교통의 변화는 당연스러운 현상이 되었습니다. 또한 코로나 이후 배달은 편리함에서 필수가 되었습니다. 구글은 그 이후에도 계속해서 업계에서 가장 큰 규모의 운영자들과 긴밀히 협력하여 급변하는 온디맨드 승차 및 딜리버리 회사의 요구를 해결하기 위한 새로운 방법을 모색해 왔습니다.

2020년 10월에는 새로운 온디맨드 승차 및 딜리버리 솔루션이 출시되었습니다. 15년 간의 세계 지도 제작 경험을 바탕으로 구축된 온디맨드 승차 및 딜리버리 솔루션은 완료된 주행 거리 당 가격 예측과 함께 기업이 운영을 개선하고 예약에서 도착 또는 배송까지의 운전자와 고객 여정을 혁신할 수 있도록 지원합니다. 전과 비교하여 솔루션이 어떻게 향상 되었는지, 새로운 기능들을 함께 살펴봅시다. 

 

 

고객이 필요로 하는 예약 및 주문 정보를 제공합니다 

고객 경험은 고객이 주문을 하려고 앱을 켜는 순간 시작됩니다. 앱의 첫 인상은 고객들에겐 매우 중요합니다 – 만약 고객이 필요한 정보를 얻지 못한다면 아예 주문을 하지 않을 확률이 높겠죠. 그래서 실시간 정보가 중요합니다. 구글의 경로 API를 기반으로 한 선호 경로는 익숙한 구글 지도에서 운전자의 예상 경로 및 도착 예상 시간을 보여줍니다. 선호 경로를 사용하면 오토바이 라우팅 및 사용자 정의된 경로와 같은 주요 기능에 액세스하여 가장 빠른 경로 또는 가장 통행료가 저렴한 경로 등을 볼 수 있습니다.

 

시장 운영을 최적화합니다 

적당한 드라이버를 배치하는 것은 긍적적인 고객 경험으로 이어집니다. Nearby Driver 기능을 통해 더 빠르고 경로에 맞는 드라이버를 찾을 수 있습니다.  Nearby Driver 앱 내 내비게이션과 완전히 연동되어 자동으로 드라이버 위치를 갱신하고, 한 번의 API 호출로 가장 가까운 픽업 장소를 찾을 수 있습니다. 실시간 교통량 및 커스텀 랭킹 기능과 함께, Nearby Driver는 서비스 지역의 고유한 요구에 맞는 시장 효율을 극대화할 수 있습니다. 

 

드라이버 경로와 경험을 개선합니다

이제 온디맨드 승차 & 딜리버리 솔루션으로 가능해진 앱 내 내비게이션은 드라이버 앱과 내비게이션 사이를 왔다갔다 하면서 발생하는 비효율성을 없애줍니다. 내장 내비게이션을 통해 드라이버 경험을 향상시킬 수 있고 헤더, 푸터, 버튼, 마커 등을 변경하여 룩앤필을 커스터마이징할 수도 있습니다. 드라이버는 효율적으로 경로나 중요한 배달 등을 관리할 수 있고, 앱 내에서 경고 알림 등을 받을 수 있습니다. 경로 우회나 경로 유지 등의 기능을 통해 픽업과 배달지 경로를 최적화할 수도 있습니다. 이는 결국 더 많은 배달과 더 높은 고객 만족도로 이어집니다. 

 

드라이버 경로와 진행 상황을 시각화합니다

온디맨드 세계에서 드라이버의 위치를 파악하는 것은 매우 중요합니다.  Trip & Order Progress를 통해 고객의 현재 위치, 경로 및 도착 예정 시간을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 또한 변화하는 도착 예정 시간을 상황별로 파악하는 데 도움이 되는 트래픽 조건도 확인할 수 있습니다. 이제 고객은 운전자가 어디에 있는지 걱정할 필요가 없으며, ‘배달이 올 때 내가 집에 없으면 어떡하지’ 하는 고민도 할 필요가 없어졌습니다. 고객에게 필요한 실시간 정보를 제공하면 문의 전화가 줄어들고, 배달 취소도 감소하게 됩니다. 

 

구글 지도를 통해 드라이버 픽업 속도를 20%나 향상 시킨 Gojek

인도네시아의 첫 유니콘 기업 Gojek은 교통 체증이 심한 인도네시아의 특성을 잘 반영한 공유 차량 서비스입니다. 오토바이 호출 서비스로 시작하여 지금은 딜리버리 서비스를 포함한 20개 이상의 서비스를 제공하는 원스톱 플랫폼(“슈퍼앱”)으로 성장했죠. Gojek의 목표는 고객과 상품,서비스 공급자를 연결하여 삶의 일상적인 마찰을 제거하는 것입니다. 

Gojek은 구글과의 파트너십을 통해 Gojeck 소비자와 드라이버를 위한 앱 환경을 개선했습니다. 구글 지도 플랫폼의 라우팅 기술을 활용하여 더 나은 앱 내 내비게이션 시스템을 만들어, 더 이상 운전자들이 자신의 지식에 의존하는 것이 아니라 데이터에 기반하여 움직이도록 했습니다. 

또한 고객들이 앱에서 드라이버의 실시간 위치, 경로, 도착 예상 시간을 볼 수 있게 하여 고객과 드라이버 간의 마찰을 줄였습니다. 

Gojek은 구글 지도 플랫폼의 온디맨드 승차 & 딜리버리 솔루션을 통해 신호 품질이 떨어지거나 도로 상황이 좋지 않은 곳에서도 정확한 운전자 위치를 파악할 수 있게 되었다고 말했습니다. 구글 지도의 지속적인 업데이트는 끊임없이 변화하는 딜리버리와 승차 환경에도 아주 적합하여, 앞으로가 더욱 기대됩니다. 

 

 

SPH는 Maxar Technologies, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

[Google Maps 이야기] AI와 항공 이미지로 나무 그늘 만들기

“나무를 심기 가장 좋은 때는 20년 전이었고, 두 번째로 좋은 때는 바로 지금이다.”라는 속담을 들어보셨을 겁니다. 지구온난화가 큰 문제가 되고 있는 요즘, 전세계의 정책 입안자와 도시는 더 많은 나무를 심으려 노력하고 있습니다.

콘크리트와 인프라가 열섬을 형성하고 있는 도시에서는 극한 기온이 점점 더 빈번해지고 있습니다. 온도가 너무 높아져서 공기가 나빠지고, 탈수 및 기타 공중 보건 문제가 발생하는 것이죠. 나무 심기는 거리 수준의 온도를 낮추는 동시에 삶의 질을 향상시키는 해결책으로 점점 더 주목받고 있습니다. 그러나 많은 도시들은 나무가 어디에 심어져 있는지, 어디에 나무를 추가로 심으면 좋을지를 계획하기 위한 예산이나 자원을 가지고 있지 않습니다.

Tree Canopy Lab을 통해 구글은 AI와 항공 이미지를 결합하여 도시가 현재 나무 커버리지를 보고 향후 나무 심기 프로젝트를 계획할 수 있도록 지원하고 있습니다. 현재는 로스엔젤레스 지역만 지원하고 있으며, 더욱 넓혀나갈 예정입니다.

Tree Canopy Lab은 LA의 나무들을 볼 수 있습니다. 예를 들어 동네의 몇 퍼센트가 나무가 많은 곳이고, 인구 밀도가 높은 지역은 어디이며, 어떤 지역이 극심한 더위에 취약한지 등과 같은 지역적인 차원에서 나무들을 확인할 수 있습니다.

Tree Canopy Lab은 도시들이 탄소 배출과 오염을 측정 및 계획하고 줄일 수 있는 도구인 Environmental Insights Explorer 내에 있습니다. 이 플랫폼은 수백 개의 지방 정부가 기후 변화에 맞서 싸우는 것을 돕기 위해 만들어졌습니다.

누구나 태블릿이나 노트북으로 Tree Canopy Lab애 접속할 수 있습니다

 

도시 입업 계획을 위해 나무 커버리지 매핑하기

봄, 여름, 가을철 수집한 항공사진과 구글 AI, 구글 어스 엔진의 데이터 분석 기능을 통해 도시의 모든 나무를 정확히 찾아내고 그 밀도를 측정할 수 있습니다. 우리가 이러한 계산에 사용하는 이미지에는 하늘에서 도시를 내려다보는 각도의 컬러 사진도 포함됩니다. 도시의 나무 커버리지에 대해 더 자세한 정보를 얻기 위해, 근적외선 사진이 육안으로 볼 수 없는 색상을 감지하고 다양한 각도에서 이미지를 비교하여 하이트 맵을 만듭니다.

 

 

그런 다음 이미지를 자동으로 스캔하고 나무의 존재를 감지한 다음 “나무 캐노피”라고도 불리는 나무 감지 AI를 활용하여 나무의 밀도를 보여줍니다.

이 도구를 사용하면 비싸고 시간이 많이 드는 나무 연구에 의존할 필요가 없습니다.

정책 입안자부터 이웃에 이르기까지, 누구나 Tree Canopy Lab에서 로스앤젤레스를 탐험하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 나무를 심으면 좋을 주거용 블록을 식별하고 낮은 캐노피 커버리지로 인해 폭염에 취약한 동네를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

Tree Canopy Lab을 통해 우리는 안젤레노스 인구의 50% 이상이 나무 커버리지가 10% 미만인 지역에 살고 있고, 44%가 열 위험이 매우 높은 지역에 살고 있다는 것을 발견했습니다. 또한 로스엔젤레스의 열 위험이 가장 낮은 지역은 나무 커버리지가 가장 높다는 상관관계를 볼 수 있습니다. 이 지역들은 안젤레노스에서 가장 인구 밀도가 낮은 곳이기도 했습니다.

 

 

새로운 환경 인사이트로 도시 연결하기

로스엔젤레스는 지속가능성을 목표로 할 뿐아니라, 기후 변화로 점점 기온이 올라감에 따라 주변 지역을 미화하고 대기질을 향상시키기 위해 도시 임업에 꾸준히 투자해 왔습니다.

2021년까지 9만 그루의 나무를 심고 503평방 마일 이상의 도시 전역에 매년 2만 그루 이상의 나무를 심는다는 목표를 달성하기 위해, Tree Canopy Lab은 도시 전역의 사람들을 돕고 있습니다. 이웃과 공동체 단위에서부터 에릭 가르세티 시장, 그리고 도시 최초의 산림 관리인 레이첼 말라리히에 이르기까지, 모두 도시의 나무들이 어디에 있고 더 많은 녹지가 필요한 곳이 어디인지 확인할 수 있습니다.

“우리가 심는 모든 나무들은 기후 위기의 물결을 막는데 도움을 줄 수 있고, 기온 상승과 폭염으로 가장 큰 타격을 받는 지역사회를  더 건강하고, 더 지속 가능하게 만들 수 있습니다. 구글의 기술은 로스앤젤레스 전역의 가족과 가정에 나무의 힘을 가져다 줄 것입니다. 우리의 공공 공간에 녹지를 더하고, 도시에 아름다움을 불어넣고, 이웃들에게 더 낮은 온도를 가져다 줄 것입니다.”

– 에릭 가르세티 로스앤젤레스 시장

 

더 많은 도시를 위한 더 많은 인사이트

Tree Canopy Lab의 인사이트를 올해에는 수백 개의 더 많은 도시에서 이용할 수 있도록 할 것입니다. 로스엔젤레스와 같은 도시들이 나무 심기와 유지 보수 이니셔티브에 착수하기 위해 하고 있는 야심찬 작업을 계속 지원하겠습니다.

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

Google Maps 101: 비하인드 스토리, 사람이 붐비는 시간 및 실시간 정보!

빠른 식사를 위해 서두를 때 선택한 식당이 사람으로 꽉 차 있고 앉을 곳이 없다는 사실을 알게 될 때 굉장히 짜증나는 순간입니다.  또는 식료품 점에서 단 하나의 물품만 후딱 사가야할 수 밖에 없습니다.  길게 늘어선 줄이 문 밖에까지 있다는 것을 알게 될 때 나의 소소한 계획이 깨지고 불필요한 스트레스를 받게됩니다.

이러한 문제는 Google지도가 인기있는 시간과 실시간 바쁜 정보를 출시했을 때 가장  먼저 떠 올랐습니다. 특정 날짜와 시간 또는 특정 순간에 장소가 얼마나 바쁜지 알 수있는 유용한 기능입니다. 이 정보는 특별하게 코로나 바이러스가 유행하는 동안 강력한 도구가되었으며 장소가 얼마나 혼잡 할 것인지 미리 알기 때문에 사회적 거리를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 오늘은 데이터를 비공개로 안전하게 유지하면서 사용량 정보를 계산하는 방법을 자세히 살펴 보겠습니다.

인기있는 시간대 : 기록을 통해서 바쁜 시간 정보 이해하기

바쁨 통계를 계산 하기 위해 Google 계정에서 이 설정을 사용하도록 선택한 사용자의 집계 및 익명 위치 기록 데이터를 분석 합니다. 이 데이터는 한 주 동안 한 장소가 일반적으로 얼마나 바쁜지 계산하는 데 도움이됩니다. 가장 바쁜 시간이 우리의 벤치 마크가되고 우리는 그 시간을 기준으로 나머지 주의 바쁜 시간 데이터를 표시합니다.

예를 들어, 수제 와플 콘으로 유명한 새로운 아이스크림 가게가 있다고 가정 해 봅시다 🍦. 위치 기록 인사이트를 통해 Google 시스템은 토요일 오후 4시에 상점이 지속적으로 가장 혼잡함을 알고 있습니다. 따라서 나머지 한주의 인기 시간 정보는 대략 다음과 같을 때 “보통 바쁜 시간”으로 표시됩니다. 토요일 오후 4시에 바쁘고, 훨씬 덜 바쁠 때는 “별로 바쁘지 않다”, 중간 어딘가에는 “조금 바쁘다”. 이 데이터는 또한 사람들이 아이스크림 가게에서 보내는 시간을 보여줄 수 있는데, 이는 여러 활동으로 하루를 계획하고 각 장소에 소요될 시간을 알고 자 할 때 유용합니다.

인기 시간대 정보는 장소가 얼마나 바쁜지 보여줍니다.

코로나 바이러스 시기 조정

Google 지도의 인기있는 시간 알고리즘은 오랫동안 장소의 바쁜 패턴을 식별 할 수있었습니다. 사회적 거리두기 조치가 시행되고 각 업체들이 영업 시간을 조정하거나 코로나 바이러스로 인해 일시적으로 폐쇄됨에 따라 과거 데이터는 더 이상 현재 상황을 예측하는 데 신뢰할 수 없었습니다. 시스템을 보다 민첩하게 만들기 위해 우리는 인기 시간 및 실시간 바쁜 정보의 변화하는 패턴에 빠르게 적응하기 위해 이전 4 ~ 6 주 동안의 최신 데이터를 선호하기 시작했습니다. 곧 대기 시간과 같은 다른 기능에도 유사한 접근 방식을 적용할 계획입니다.

실시간 바쁨 정보 : 현재 장소가 얼마나 바쁜지

인기있는 시간으로 식별 된 바쁜 패턴이 유용합니다.하지만 예외 적이 상황이있는 경우에는 어떻습니까? 피난처에서의 주문은 사람들이 물품을 비축하려고 하기 때문에 현지 식료품점들이 평소보다 훨씬 더 바빴습니다. 따뜻한 날씨로 인해 많은 사람들이 인근 공원으로 몰려들 수 있습니다. 그리고 새로운 프로모션이나 할인으로 더 많은 고객을 인근 상점과 레스토랑으로 유도 할 수 있습니다.

다시 아이스크림 가게 이야기를 해보겠습니다. 화요일에 손님이 적은 사실을 알고 상점 주인이 화요일에 3 스쿱 선데 아이스크림 무료 행사를 개최하기로 결정했다고 가정해보세요. 모두가 무료 아이스크림을 좋아합니다!! 프로모션을 통해 해당 날짜와 시간에 일반적으로 오는 고객 수가 두 배 이상 증가합니다. 위치 기록 데이터에서 실시간으로 인사이트를 수집하는 Google 시스템은 사용량이 급증하는 것을 감지하고 이를 Google지도에 ‘라이브’데이터로 표시 할 수 있습니다.

실시간 바쁨 정보는 현재 장소가 얼마나 바쁜지 보여줍니다.

데이터가 비공개이고 안전하게 보호되는 지 확인

개인 정보는 바쁘다는 것을 계산할 때 최우선 순위이며 프로세스의 모든 단계에 통합되어 있습니다. 우리는 바쁜 데이터를 익명으로 유지하기 위해 차등 프라이버시 로 알려진 고급 통계 기술을 사용합니다 . 차등 프라이버시는 우리의 위치 기록 데이터 세트에 인위적으로 “노이즈”를 추가하여 개인을 식별하지 않고 바쁜 인사이트를 생성하는 등 다양한 방법을 사용합니다. 또한 Google 시스템에 정확히 제공할 충분한 데이터가 없는 경우 이를 게시하지 않습니다. 따라서 특정 장소에 대한 바쁨 정보를 전혀 볼 수 없는 경우가 있습니다.

Google 지도는 항상 문제가 크든 (어떻게 안전하게 돌아 다닐 수 있을지?) 작은 것이든 (좋아하는 아이스크림 한 스쿱을 먹을지?) 하루 동안 직면하는 문제를 해결하는 방법을 생각합니다.

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

기술 전문가에게 물어보세요: 위성 사진은 어떻게 작동하나요?

 

비행기를 탈 때 저는 언제나 창가 쪽 좌석에 앉습니다. (그리고 다시 비행기를 탈 수 있을 날만을 기다리고 있어요…아니면 적어도 아파트 밖이라도 나갈 수 있으면 좋겠네요..) 그건 제가 통로에 지나가는 음료 카트가 짜증나서도 아니고, 멍하니 광활한 하늘을 쳐다보는 게 좋아서도 아니고 (그건 좀 좋아하긴하지만요), 착륙할 때 볼 수 있는 목적지의 자동차들이 움직이는 모습, 고층 빌딩이 거리에 그림자를 드리우는 모습, 햇빛이 물에 반사되는 모습들이 좋아서입니다. 인간 역사의 대부분의 시간동안 지구를 위에서 바라보는 모습은 상상하는 것조차 어려웠습니다. 그걸 볼 수 있게 된지는 고작 한 세기도 안되었으니까요.

오늘날 위성 사진은 구글 지도의 가장 인기있는 기능 중 하나입니다. 위에서 세상을 포착하여 수백만 개의 이미지를 정확한 위치에 맞추는 것은 엄청난 일입니다. 그런데 위성 사진은 실제로 어떻게 작동할까요? 이미지는 얼마나 자주 업데이트 될까요? 10억 명 이상의 사용자에세 위성 사진을 제공하는 데 있어 가장 큰 어려움은 무엇일까요?

이 질문에 답하기 위해 저는 위성 사진 기술자인 Matt Manolides에게 연락했습니다. Matt은 구글의 지리 데이터 전문가입니다. 그는 구글에서 14년이 넘게 일했고, 제게 위성 사진이 어떻게 작동하는지를 보여주었습니다.

 

 

구글 지도에서 사용되는 이미지를 어떻게 모으나요? 실제로 인공위성을 사용하나요?

Google 지도와 Google 어스에서 볼 수 있는 위성 및 항공 사진의 모자이크는 주 정부 기관, 지질 조사 기관 및 상업 이미지 제공업체를 포함한 다양한 제공업체에서 제공됩니다. 이 이미지들은 다른 날짜와 다른 조명 및 날씨 조건에서 촬영됩니다.

사실, 항공 조사를 하는 산업 전체가 있습니다. 회사들은 비행기 바닥에 구멍을 내고, 카메라는 머리 위를 날면서 사진을 찍습니다. 전 세계의 많은 지역에서 이 과정은 끊임없이 반복됩니다. 항공 측량 시장이 확립되지 않은 세계 일부 지역에서는 위성에 의존하고 있습니다. 항공 측량을 통해 상세한 지도를 만들 수 있을 정도로 선명한 고화질 이미지를 얻을 수 있습니다. 위성은 낮은 품질의 이미지를 생성하지만, 전지구적 커버리지를 제공하기 때문에 여전히 유용합니다.

 

 

언제 이미지와 지도를 일치시키나요?

“구글은 다양한 업체로부터 상업적으로 이용 가능한 위성사진을 입수하고 있으며, 우리 팀은 완벽한 지도를 만들기 위해 이미지를 함께 꿰매고 있습니다.”라고 Matt이 말했습니다. 이것은 사진 측량법(photogrammetry)라고 하는 프로세스입니다. 머신러닝을 사용하여 이미지를 정확하게 배치하고 해상도를 향상시키는 데 도움을 주는 사진 측량 프로세스를 점점 더 자동화할 수 있게 되었습니다.

항공 데이터의 경우 이미지가 하드 디스크로 전송되어 구글 클라우드에 업로드됩니다. 위성 이미지를 위해 데이터는 공급업체에서 구글 클라우드로 직접 업로드됩니다. 이미지는 원시 형식으로 전달됩니다. 즉, 아직 지상에 배치되지 않고 빨간색, 파란색 및 녹색 사진뿐 아니라 보다 세부적인 세부 정보를 포함하는 범색상 이미지로 구분됩니다. 그런 다음 우리는 잡동사니처럼 뒤섞인 이미지들을 조합하여 순서를 맞추고 실제 세계와 정확한 위치를 맞추어 전체적으로 아름답게 보이게 만듭니다.

 

하드 드라이브로 가득한 방. 모두 항공 사진으로 가득 차있다

 

 

위성사진을 얼마나 자주 업데이트합니까?

“우리는 가장 많이 변하고 있는 장소의 위성 사진을 업데이트하는 것을 목표로 하고 있습니다.”라고 Matt는 말합니다. 예를 들어, 대도시는 항상 진화하고 있기 때문에, 우리는 매년 위성사진을 업데이트하려고 노력합니다. 중형 도시의 경우 2년마다 이미지를 업데이트하려고 시도하고, 소형 도시의 경우 3년마다 이미지를 업데이트합니다. 전반적으로 우리의 목표는 인구 밀도가 높은 곳을 정기적으로 업데이트하고 변화하는 세상에 발맞춰 나가는 것입니다. 그래서 우리는 건물이나 도로 건설이 많이 진행되고 있는 지역을 더욱 자주 업데이트할 예정입니다.

 

 

지도에 가끔 미스테리한 물체가 보이는데, 그런건 뭔가요?

Matt는 때때로 이미지가 수집되는 방식이 착시 현상을 만들 수 있다고 설명합니다. 이것의 가장 흔한 예들 중 하나는 “가라앉는 배”입니다. 이 배는 실제로 일반적인 배이지만, 위성 사진들이 함께 레이어를 이루는 방식 때문에 가끔 이렇게 물 속에 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 어떨 때 햇빛은 반짝이는 무언가를 반사할 수 있고, 그것은 어떤 사람들은 유령 집이나 다른 무서운 하얀 물체처럼 볼 수도 있을 것 같네요.

런던에서 포착된 “가라앉는 배” 착시

 

위성 카메라는 동시에 여러 장의 사진을 찍습니다. 그러나 다른 색 스펙트럼에서는 비행기처럼 빠르게 움직이는 물체는 다른 색상의 비행기 몇 대처럼 이상하게 보일 수도 있습니다.

Matt이 위성 사진에서 가장 좋아하는 부분은 이미지가 수집될 때 발생하는 이벤트를 찾는 것이라고 합니다. 수력 비행기 경주부터 자동차 쇼에 이르기까지, 하늘에서 이벤트를 보는 것은 매우 흥미롭습니다.

 

“시애틀에서 자라던 어린 시절, 저는 여름마다 개최되는 수중 비행기 경주들을 좋아했습니다. 2010년에 위성 사진에서 경기 중인 비행기를 발견했을 때 얼마나 흥분됐었는지요. 이미지는 더 이상 구글 지도에서 볼 수 없지만 구글 어스 프로의 Historical Images 기능을 사용하여 전체 이미지 카탈로그를 찾아볼 수 있습니다.”

 

 

Sammamish 호수에서 포착된 수중 비행기 경기, 2010년 6월 10일.

 

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Google Maps 101: AI가 트래픽을 예측하고 경로를 결정하는 데 어떻게 도움을 주나요?

 

매일, 전 세계 220개 이상의 나라 및 지역의 사람들이 구글 지도와 함께 10억 킬로미터 이상을 운전하고 있습니다. 차나 오토바이에 올라타서 운전을 시작하면 바로 어느 길로 가야할지, 교통량이 많은지, 예상 이동시간과 도착 예정시간은 어떻게 되는지 등을 확인해야 합니다. 이것들은 간단해 보이지만, 이 정보를 단 몇 초 만에 전달하기 위해 뒤에서 많은 작업이 진행되고 있습니다.

 

오늘은 우리가 좋아하는 주제 중 하나인 트래픽과 라우팅에 대해 알아보겠습니다. 구글 지도가 엄청난 교통 체증이 언제 발생하는지를 어떻게 아는지, 적합한 경로를 어떻게 찾는지 궁금했던 적이 있다면 계속 읽어보세요.

 

실시간 트래픽은 전 세계 운전자에 의해 구동됩니다.

사람들이 구글 지도로 길을 찾을 때, 집계된 위치 데이터를 사용하여 전 세계 도로의 교통 상황을 파악할 수 있습니다. 그러나 이 정보로는 현재교통량 예측은 가능하지만 10분, 20분, 또는 50분 뒤의 상황에 대해서는 예측할 수가 없습니다. 바로 여기서 기술을 활용해야 합니다.

 

고급 머신러닝 기술과 약간의 역사를 통해 트래픽을 예측합니다.

구글 지도는 가까운 미래의 교통량을 예측하기 위해 시간에 따른 도로의 과거 트래픽 패턴을 분석합니다. 예를 들어, 캘리포니아 북부 280개 고속도로의 경우 일반적으로 오전 6-7시에는 차량이 65mph의 속도로 달리고, 오후 늦게는 15-20mph의 속도로 주행합니다. 이러한 두 데이터 집합에 기반한 예측을 생성하기 위해 머신러닝을 사용하여 과거 트래픽 패턴의 데이터베이스를 실시간 트래픽 조건과 결합합니다.

최근에는 교통량 예측 기능의 정확성을 높이기 위해 Alphabet AI 연구실인 DeepMind와 파트너십을 맺었습니다. 구글의 도착 시간 예측은 97%의 정확도를 가지고 있어, 이미 어느정도 정확하다고 할 수 있습니다. DeepMind와 파트너십을 맺음으로써, 우리는 베를린, 자카르타, 상파울루, 시드니, 도쿄, 워싱턴 D.C.와 같은 곳에서 상당히 향상된 Graph Neural Networks라고 알려진 머신러닝 아키텍처를 사용함으로써 부정확한 도착 예정 시간의 비율을 더욱 줄일 수 있었습니다. 이 기술을 통해 구글 지도는 미래의 교통 체증 여부까지 예측할 수 있게 되었습니다!

 

최신 상태를 유지합니다

구글 지도에서 트래픽 데이터를 제공한 13년 동안, 과거의 트래픽 패턴은 도로의 상황을 보여주는 신뢰할 수 있는 지표였지만, 항상 정확한 것만은 아니었습니다. COVID-19 전염병이 시작된 이래로, 전 세계의 교통 패턴은 극적으로 변화해 왔습니다. 2020년 초에 폐쇄가 시작되었을 때 전 세계 트래픽이 50%까지 감소했습니다. 그 이후 세계의 일부 지역은 점차적으로 다시 문을 열었고, 어떤 곳들은 아직 제한을 유지하고 있습니다. 이러한 갑작스러운 변화를 감안하여, 최근 2-4주 동안의 과거 트래픽 패턴의 우선순위를 자동으로 정하고 이전보다 패턴의 우선순위를 낮추는 등 보다 민첩한 대응력을 갖도록 모델을 업데이트했습니다.

 

구글 지도가 경로를 선택하는 법

예측 트래픽 모델은 구글 지도가 주행 경로를 결정하는 핵심 요소이기도 합니다. 한 방향으로 교통량이 많아질 것으로 예측하면 자동으로 교통량이 적은 대안이 나옵니다. 또한 도로 품질과 같은 많은 다른 요소들을 살펴봅니다. 도로가 포장되지 않았거나 자갈이나 흙으로 덮여 있다면 이런 주행하기 어려운 도로는 추천할 가능성이 낮습니다. 고속도로를 운전하는 것이 작은 도로를 타는 것보다 더 효율적이니까요.

가장 좋은 경로를 추천하는 다른 두 가지 정보 출처는 지방 정부 데이터와 사용자들의 실시간 피드백입니다. 구글 지도는 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 속도 제한, 통행료 또는 건설이나 COVID-19 등으로 인해 특정 도로의 제한 여부를 알 수 있습니다. 운전자들의 사고 보고서를 통해 구글 지도는 도로나 차선이 폐쇄되었는지, 근처에 공사가 있는지, 또는 장애 차량이나 물체가 도로에 있는지 여부를 신속하게 확인할 수 있습니다. 두 가지 출처는 또한 산사태, 눈보라, 또는 다른 자연의 힘으로 인해 도로 상황이 예기치 않게 변할 때 이해할 수 있도록 도와줍니다.

 

교통량을 예측하고 경로를 결정하는 일은 매우 복잡합니다. 교통 체증을 예방하고 안전하고 효율적인 경로를 선택하기 위해 툴과 기술을 지속적으로 개발하겠습니다!

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

Google 지도에서 새로운 저장된 탭을 최대화하는 3가지 쉬운 방법

Google 지도의 저장된 탭을 사용하면 근처에 꼭 가봐야 할 음식점부터 버킷리스트에 포함된 멀리 떨어진 장소까지 관심있는 모든 장소를 저장하고 관리 할 수 ​​있습니다. 또한 인기있는 기능이기도합니다. 전 세계적으로 사람들은 Google 지도에서 70억 개 이상의 장소를 저장했습니다. 사람들이 많이 여행하지 않을 수도 있는 시간에도 사람들이 저장하는 장소 유형을 Google지도로 이동하면서 저장된 탭을 계속 사용하고 있습니다.

사람들은 어떤 장소를 저장하고 있을까요? 이해를 돕기 위해 역대 가장 인기있는 장소와 최근 인기 급상승 카테고리를 다음과 같이 선택했습니다.

오늘, 가장 중요한 장소를 더 쉽게 찾고 기억할 수 있도록 저장된 탭에 대한 업데이트를 출시하기 시작했습니다. 다음은 새로운 저장 탭에 대한 세 가지 팁입니다.

1. 가장 최근에 저장한 장소를 기억하세요.

친구나 동료가 추천한 장소를 저장하고 며칠 또는 몇 주가 지난 경우 장소의 이름이 무엇인지 또는 저장한 목록이 무엇인지 기억하기 어려울 수 있습니다. 이제 최근에 저장한 장소가 저장된 장소 탭 상단에 정리되어 원하는 장소를 빠르게 찾을 수 있습니다.

최근에 Google지도에 저장한 장소를 쉽게 기억

 

2. 이전에 저장한 장소에 가까워졌는지 확인하세요.

현재 지역에 저장된 장소가 많으면 어떤 것이 어떤 것인지? 어디로 가야하는지? 빠르게 파악하는 것이 어려울 수 있습니다. 위치 권한이 활성화되면 가까운 곳에 저장된 모든 장소를 거리별로 정렬하고 갤러리처럼 정렬하여 쉽게 찾아 볼 수 있으므로 결정을 쉽게 할 수 있습니다.

저장 한 장소에 가까워지면 발견

3. 어디 가보았는 지 기억하세요.

위치 기록 설정을 사용하도록 선택한 경우 타임 라인을 사용하여 방문한 장소와 이동한 경로를 기억할 수 있습니다. 지난 며칠 동안 자전거를 타거나 걷거나 뛰었는지 확인할 수 있습니다. 또한 지난 휴가 중 방문한 맛집 레스토랑이나 몇 주 전에 방문한 귀여운 부티크를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이러한 모든 통찰력은 이제 시간, 도시, 지역 또는 국가별로 구성됩니다.

가본 장소와 가본 경로의 타임 라인을 확인하세요.

 

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