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최적의 경로를 제공하는
실시간 경로탐색

2019.06.27 현대자동차그룹

  • 실시간 교통 정보를 반영한 내비게이션 경로탐색 기능은 어떤 원리로 작동할까요?

| 실시간 경로탐색은 무선 통신을 통해 경로탐색 서버로 전송되고, 전국의 모든 교통정보를 반영합니다
(사진 왼쪽부터. 박성환 책임연구원, 이상우 책임연구원, 박소연 연구원)



차를 타고 어딘가로 이동할 때면 어김없이 사용하는 실시간 경로탐색 기능. 그 기능에는 어떤 기술이 숨어 있을까요? 또 어떤 원리로 작동하는 걸까요? 내비게이션개발팀 연구원들에게 그동안 몰랐던 이야기를 들어봤습니다.



실시간 경로탐색 개발

현대·기아차 내비게이션개발팀


박성환 책임연구원, 이상우 책임연구원, 박소연 연구원




실시간 경로탐색은 어떤 과정으로 진행되나요?


용자가 원하는 목적지를 입력하고 경로탐색을 요청하면 무선 통신을 통해 경로탐색 서버로 전송됩니다. 그 다음 서버가 가지고 있는 실시간 교통정보와, 그 교통정보를 예측할 수 있는 히스토리컬 정보를 통해 경로를 탐색하고, 다시 차량으로 결과를 내려줍니다.


경로탐색을 차량에 장착된 내비게이션 단말이 하거나 서버에서 하거나 동일한 동작이지만 몇 가지 중요한 차이가 있어요. 단말이 정보를 수신하고 처리하는 데는 하드웨어의 성능과 저장 공간에 한계가 있다 보니까 전국의 모든 교통정보를 가지고 경로를 탐색할 수 없거든요. 하지만 서버는 고성능 컴퓨터로 전국의 모든 교통정보를 반영해 경로를 탐색할 수 있죠.




무선 통신이 되지 않는 대부분의 내비게이션도

TPEG 정보를 수신해 길 안내를 제공하는 걸로 알고 있습니다.


실시간 경로탐색에 사용하는 교통정보는 기본적으로 교차로 사이의 도로를 링크라 정의해 수집합니다. 전국의 모든 링크를 대상으로 이번 교차로에서 다음 교차로까지 가는 해당 구간의 차량 흐름을 분석하고 정체, 보통, 원활 등으로 세분화하죠. 실제 도로 위에 차선을 구분하고 차선별로 흐름이 어떤지도 파악합니다. 교차로라고 하면 직진 차량의 속도, 좌회전하는 차량과 우회전하는 차량의 속도가 각각 다르잖아요. 그래서 하나의 링크 안에서도 진행 방향별로 속도를 구분해서 한 번 더 세분화해 수집합니다.


단말 자체에서는 이 방대한 데이터를 모두 받을 수가 없어요. 그러다 보니 개별 링크 단위로 구분된 정보가 아니라 링크를 2개, 혹은 3개씩 묶은 단위로 사용해요. 그 정보가 TPEG에 사용되는 국가 표준(KS) 링크 기반 교통정보라고 보시면 됩니다. 우리는 모든 도로를 상세히 수집하기 위해 자체 기술인 리얼(Real) 링크를 씁니다.




교차로 단위, 차선 단위의 교통정보는 어디에서 어떻게 수집하나요?


BlueLink, UVO, GCS가 탑재된 저희 고객의 차량으로부터 수집합니다. 저희는 그 정보로 정체인지 원활인지 파악하고 다시 고객에게 실시간 경로를 제공하는 거죠.




스마트폰 내비게이션 앱이 더 정확하다고 말하는 사람도 있고,

블루링크가 더 정확하다고 말하는 사람도 있습니다.


수치로만 보면 스마트폰 내비게이션 앱 가입자가 더 많은 게 사실입니다. 그래서 더 많은 데이터가 모이니까 더 정확하다고들 말하죠. 하지만 실제로 분석해보면 다릅니다. 우선 스마트폰 내비게이션 앱 사용자가 주행하는 거리보다 저희 고객이 주행하는 거리가 최소 5배 정도 깁니다. 스마트폰 내비게이션은 앱을 켜야만 데이터가 수집되니까요. 하지만 우리 차량은 목적지를 찍고 이동하지 않아도 비식별 처리된 데이터가 수집됩니다. 가입자 수에 차이가 있어도 수집되는 데이터의 양에서는 우리가 앞지르기 시작했습니다. 출발지에서 도착지까지 교통상황은 수시로 바뀌는데, 스마트폰 내비게이션 앱은 보통 히스토리컬 데이터로 이전 날짜의 동일한 시간대의 교통정보를 가져와 예측합니다. 예전에는 이랬으니까 오늘도 이럴 것이다. 하지만 그 정보가 항상 맞는 건 아니에요. 중간에 사고가 나거나 연휴가 껴 있을 수도 있고, 나들이 철이 시작됐을 수도 있어요. 그럼 평상시 사용하는 히스토리컬 데이터는 완전히 쓸모가 없어집니다.


그래서 저희는 전국의 도로 링크를 유형별로 구분해 보다 긴 시간을 예측할 수 있는 시스템을 구축해놨어요. 이전 날짜의 데이터를 그대로 사용하는 게 아니라 현재의 데이터로 예측하는 거죠. 명절 귀경길 실차 평가에서도 경쟁 서비스와 비교해 오차가 가장 적었습니다. 그뿐만 아니라 스마트폰과 차량은 GPS로 위치 값을 생성할 때도 성능 차이가 납니다. 차량은 서버에 위치를 전송할 때 지도 상에서 자기 위치를 맵핑해서 올리지만, 스마트폰 내비게이션 앱은 맵핑을 하지 못하고 올려 실제 위치와 300m 이상 차이가 나요. 차량은 운전대가 꺾이는 값이 GPS에 반영돼 우회전할 경우, 어디까지 직진하다가 우회전했는지도 정확하게 측정할 수 있습니다.



| 운전자의 전체 일정을 관리해준다는 의미에서 내비게이션은 중요한 의미를 지닙니다

(사진 왼쪽부터. 이상우 책임연구원, 박소연 연구원, 박성환 책임연구원)




전 세계의 어떤 자동차 브랜드도

현대·기아차만큼 경로탐색에 신경을 쓰고 있지 않은 것 같습니다.


차를 구입하고 난 다음의 만족감은 주로 실내에서 발생합니다. 시트, 스티어링 휠, 버튼류의 조작감이나 고급감, 그리고 최근 들어서는 내비게이션이 실내의 사용 경험에 많은 부분을 차지하고 있습니다. 화면이 커지면서 만족감에 끼치는 영향도 함께 커졌거든요. 내비게이션의 사용 경험 자체가 차량의 상품성을 판단하는 중요한 기준이 되고 있습니다. 그러다 보니 수억 원짜리 수입차를 구입해도 송풍구에 거치대를 달고 스마트폰으로 내비게이션을 사용해야 한다는 게 아이러니한 부분이죠.


무엇보다 차에 타서 어딘가로 향하고, 도착한 곳에서 누군가를 만나고, 이동하며 휴게소도 들르는 그 과정 대부분이 내비게이션을 통해 진행됩니다. 운전자의 전체 일정을 관리해준다는 의미에서도 내비게이션은 굉장히 중요하죠. 저희가 경로탐색에 신경 쓰는 이유는 바로 사용자에게 최고의 이동 경험을 제공하기 위해서입니다.




한편으로 경로탐색 서비스는


지도 서비스를 제공하는 포털사이트와 협업해도 좋을 것 같습니다.


눈에 보이는 경로탐색 서비스만 생각하면 IT 회사와의 협업도 좋은 방법일 수 있어요. 당장의 경로탐색 서비스의 성능을 높이는 것도 중요하니까요. 하지만 앞서 설명 드렸듯이, 고객이 차를 타고 이동하는 일정을 마치고 차에서 내렸을 때, 그때 고객에게 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 단순히 협업만으로는 힘듭니다. 우리 차를 구입한 고객의 요구를 파악하고 자동차를 구입함으로써 얻게 되는 양질의 서비스를 제공해야 하는데, 다른 IT 회사는 우리 고객의 요구를 만족시키기 어렵죠.




지도 데이터에 따라


경로 탐색의 정확도에도 차이가 있을 것 같습니다.


저희가 사용하는 지도 데이터는 그룹사인 현대엠엔소프트와 함께 구축하고 있습니다. 도로를 측정하는 정밀 장비를 개발해 자동화 프로세스를 구축하고 고정밀 지도를 만들고 있죠. 다만, 자동차 내비게이션에 사용되는 지도 데이터는 다른 지도 데이터와 달리 자동차 주행에 초점이 맞춰져 있습니다. 실제 주행에 사용해야 하기 때문에 도로가 꺾여 있으면 꺾인 각도까지 최대한 정밀하게 측정해야 하죠. 또 목적지까지 최대한 정확한 위치로 안내하기 위해 실제 건물의 입구가 어디에 있고 몇 개나 있는지도 파악하고 있습니다.



현재 이렇게 구축한 정밀 지도는 고속도로주행보조(HDA) 기능에 사용되고 있어요. 카메라가 차선을 명확하게 감지하는 것도 있지만, 지도 데이터 안의 도로 정보 자체가 정확해서 차량이 차선을 따라 정확하게 주행할 수 있는 거죠. 그렇기 때문에 다른 회사의 지도를 단순히 가져다 쓸 수는 없습니다. 또 자율주행기술센터가 연구소 안에 함께 있어 고도화된 자율주행에 필요한 사양에 대해 직접적으로 요청받기도 합니다. 그래서 더 정밀한 지도를 구축하게 되는 것도 있고요. 자동차에 필요한 지도 데이터는 자동차 회사가 제일 잘 만든다고 볼 수 있는 거죠.




앞으로 마주하게 될 미래 커넥티드 카 시대에


경로탐색이 어떻게 활용될 수 있을까요?


자율주행 기술이 고도화된 미래 커넥티드 카 시대에도 자동차의 본질은 이동에 있습니다. 이동이라는 건 결국 어딘가를 향한다는 뜻인데, 어디를 어떻게 가야 할지를 알아야 이동도 가능해집니다. 자율주행 시대에도 경로탐색은 매우 중요할 테고, 지금 준비하는 모든 과정은 계속해서 자동차를 이용하는 사용자의 만족도에 긍정적인 효과를 가져다 줄거라 생각합니다.




내비게이션개발팀은 어떤 분야의 전문가들이


최적의 경로를 제공하기 위해 노력하고 있나요?


기계공학, 전자공학, 수학, 통계학 등 다양한 전공을 가진 전문가들이 모여 있어요. 향후 교통공학, 빅데이터, 도시공학 분야까지 연계될 예정이고 실제로 인공지능까지 접목할 거예요. 인공지능을 통해 교통정보를 더 정확하게 예측하는 영역도 고려하고 있습니다.

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