'고향길 필수' 내비게이션, 최적길·소요시간 어떻게 알까?

【서울=뉴시스】이국현 기자 = "귀성길은 12일 오전 10시부터 오후 2시 사이 전 구간에서 교통량이 최고치를 기록할 전망이다"

명절 연휴 고향으로 가는 길 내비게이션은 선택이 아닌 필수가 됐다. 내비게이션은 내가 지금 어디에 있으며, 어디로 가야하고, 언제 도착할 지를 알려주는 복합적인 서비스다. 내비게이션은 어떻게 교통 상황을 예측하고, 최적의 길을 안내할 수 있을까?

카카오모빌리티가 발간한 '2019 카카오모빌리티 리포트'에 따르면 카카오내비는 지도, 도로 네트워크, 건물명·상호·기관명 등 사용자가 관심을 가지는 지도상의 특정 위치인 POI, 카테고리와 같은 필수적인 데이터부터 신호등, 속도제한, 단속카메라, 과속방지턱, 톨 게이트 등 보조적인 데이터까지 모든 정보를 종합해 길안내 서비스를 제공한다.

특히 길 안내 성능을 결정하는 핵심 요소는 도로정보를 포함한 지도 데이터와 POI 관련 데이터다. 보조 데이터는 사용자에게 안전하고 편한 길을 제공하기 위해서 수집·제공하는 데이터로 신호등, 단속카메라 같은 시설물 정보와 사고, 시위 등 이벤트 정보가 포함된다. 카카오내비는 도착지 주변의 주차장, 주유소, 음식점, 카페, 숙박업소 정보도 알려준다.

◇내 위치는 어떻게 찾나? 맵매칭 기술

내비게이션 서비스를 제공하기 위해서는 운전자의 위치 정보가 필수다. 이를 위해 주로 위성으로부터 수신되는 GPS 신호가 사용된다. 하지만 고층 건물이 많은 도심에서는 GPS 신호의 오차가 크기 때문에 운전자 위치를 정확히 알수 없는 상황이 종종 발생한다.

카카오내비는 '맵매칭(map-matching)' 기술을 사용한다. 맵매칭은 내비게이션 서비스를 받는 차량은 도로 위에 있다는 전제조건을 이용해 위치 정확도를 개선하는 작업이다. 우선 GPS 위치, 도로 네트워크 배치, 길안내 정보 등을 종합해 운전자의 현재 위치에 대한 가능한 경우의 수를 모두 찾아낸다.

이후 각 경우의 수 별로 확률을 계산해 가장 높은 확률을 보인 경우로 현재 위치를 특정한다. 이 과정에서 수많은 데이터와 복잡한 확률 모형이 사용된다. 맵매칭 작업을 거치면 GPS 신호 자체가 다소 부정확한 상황에서도 사용자는 내비게이션 화면에서 자신의 위치를 정확하게 확인할 수 있다.

현재 위치를 정확히 알려주는 맵매칭 과정을 앞뒤로 연결하면 사용자가 실제 이동한 거리도 정확하게 계산할 수 있다. 특히 GPS 신호가 다소 부정확한 도심이나 순간적으로 GPS 신호가 사라지는 터널, 고가도로 등에서도 운전자가 실제 이동한 거리가 얼마인지 추정하는 것이 가능하다.

맵매칭을 활용하면 기계식 미터기를 간편한 앱 기반 미터기로 대체할 수 있다. 바퀴가 얼마나 굴러가는가에 따라 거리와 요금을 계산하는 기계식 미터기가 없어도 GPS 신호가 수신되는 스마트폰만 있으면 시간과 거리에 따른 요금을 산출할 수 있다. 앱 미터기는 카카오 T 택시와 카카오 T 대리 서비스의 요금계산 시스템에도 일부 활용하고 있다.

◇GPS 수신 안되는 터널에서는? 이동통신 신호 이용

맵매칭 기술이 위치 정확도를 높여주지만 건물 내부, 지하 주차장, 긴 터널같이 GPS 신호가 수신되지 않는 지역에서는 내비게이션 서비스를 제대로 제공하기 어렵다. 카카오모빌리티는 GPS 음영지역에서도 사용자의 위치를 계산하기 위해 GPS 외에 다른 센서를 보조적으로 활용하고 있다.

우선 스마트폰이 수신하는 와이파이나 이동통신 신호를 활용하는 방법이 있다. 위치별 신호 세기 패턴을 사전에 학습하고, 수신되는 신호 패턴과 비교하면 이동경로를 추정할 수 있다. 카카오모빌리티는 한국과학기술연구원(KIST) 함께 LTE나 5G 등 이동통신 신호를 활용해, 터널, 지하공간 등에서 내비게이션의 정확도를 높이는 기술 상용화를 추진하고 있다.

인공지능 및 자율주행 기술을 활용해 위치를 계산하는 기술도 개발 중이다. 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반 측위로 불리는 기술이다. 스마트폰 등으로 촬영한 영상 혹은 이미지 데이터에서 특징점들을 추출하고 특징점과 절대 좌표를 비교해 단말 및 차량의 위치를 추정하는 원리다.

◇소요시간 예측 어떻게 할까?

내비게이션 서비스에서 핵심 요소는 소요시간 예측이다. 카카오내비는 자체적으로 수집된 사용자들의 통행 속도와 도로 네트워크 정보를 종합해 소요시간 예측 서비스를 제공하고 있다.

소요시간은 개별도로 통과시간과 대기시간으로 구성된다. 개별도로 통과시간은 카카오내비 사용자들의 통행 데이터를 분석해 예측할 수 있다. 카카오내비는 과거의 도로통행 패턴을 학습해 머신러닝 모델을 만들고, 이를 기반으로 도로별 통과시간을 예측해 제공하고 있다. 대기시간은 회전, 신호대기 등 이유로 발생하는 시간으로 도로 네트워크, 보조 정보 및 사용자의 예상 경로를 반영해 계산한다.

특히 카카오내비는 갈림길을 반영해 소요시간을 예측한다. 하나의 도로가 두 개 이상의 도로로 갈라지는 경우 각 도로로 진입하기 위한 속도가 다른 경우가 존재한다. 예컨대 고속도로 출구로 나가려는 차들이 많으면 본선 속도는 빠르게 유지되지만 출구로 나가려는 차들은 출구 전에서부터 느린 속도로 이동하게 된다. 이를 위해 갈림길 목록을 만들어 관리하고 있고 각각의 갈림길에 대해서는 다른 예측 속도를 제공하여 소요시간 예측에 반영될 수 있도록 한다.

이 밖에 여러 이유로 적합하지 않은 통행 속도가 수집되는 경우가 있다. 예컨대 사용자가 고속도로를 이용하다가 주유소에 들르거나 휴게소를 이용하는 상황을 제외하지 않으면 도로 속도가 실제보다 느린 것으로 계산될 소지가 있다. 카카오내비는 비정상 데이터까지 모두 제거할 수 있는 고도화된 알고리즘을 사용한다. 

◇카카오 내비만의 미래운행 정보, 어떻게?

카카오내비는 '미래운행정보' 서비스를 통해 미래 소요시간 예측 서비스도 제공한다. 교통정보를 실시간으로 반영해 소요시간을 예측하는 일반적인 예측과 달리 미래운행정보는 기존 통행패턴만 가지고 미래 시점의 소요시간을 예측한다.

이를 위해 카카오내비는 날짜 타입을 자세히 구분해 예측에 사용한다. 통행속도 혹은 통행량은 사용자들의 일상적인 이동 패턴과 연관되기 때문에 요일이나 휴일 여부 등에 영향을 받는다. 명절의 통행 패턴은 평상시와는 완전히 다르기 때문에 별도의 날짜 타입으로 구분할 필요가 있다. 이렇게 세분화된 날짜 구분을 통해 예측의 정확도를 높이고 있다.

일반 도로와 갈림길을 별도로 관리해 갈림길에서 본선과 분기 도로의 속도 차이를 경로 전체 소요시간 예측에 반영한다. 최근 도로 네트워크 정보와 기존의 통행 패턴을 사용해 갈림길 정보를 자동으로 생성하기도 한다. 심야시간의 소요간 예측 오차를 줄이기 위해 주변 시간의 통행 패턴을 동시에 반영하는 형태로 알고리즘을 고도화했다.

한편 카카오내비는 사용자들의 다양성을 반영하기 위해 '개인화된' 경로 추천을 준비하고 있다. 카카오내비는 개별 사용자의 과거 이용 패턴뿐만 아니라 유사한 사용자들의 이용 패턴을 함께 고려해 별다른 고민을 하지 않아도 본인에게 맞는 정확한 길안내를 제공할 예정이다.


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