도로 위 교통 표지판, 지도 앱에 어떻게 반영되는 걸까?

(출처: 구글)

교통 표지판은 도로 위 안전을 책임지는 중요한 정보다. 운전자에게 도로에 대한 정보를 제공해 큰 사고를 막는 역할을 한다.

예전에는 운전자가 직접 도로 주변을 살피며 정보를 수집해야 했다. 그런데 표지판은 왜 이리 많은 건지. 운전하다 보면 표지판을 놓치는 경우가 많았다.

이제는 이러한 불편함을 겪지 않아도 된다. ‘지도 앱’이 실시간으로 알려주기 때문이다. 낯선 지역에 방문하거나 운전이 미숙하더라도 전혀 당황할 필요가 없다.

오늘날 지도 앱은 수많은 교통 표지판을 어떻게 전부 알고 있는 걸까? 국가나 지역마다 표지판 종류나 표기가 다른데 말이다. 이를 정확히 반영하기 위해 지도 앱마다 어떤 방법을 사용하는지 함께 알아보자.

◾구글 지도, ‘속도제한 표지판’ 이렇게 반영한다

(출처: 구글)

구글 지도는 세계에서 이용자가 가장 많은 지도 서비스다. 지난 10월 16일(현지시간), 구글은 자사 홈페이지를 통해 구글 지도가 속도제한 정보를 반영하는 방법에 대해 자세히 소개했다.

구글은 가장 먼저 도로별 기본 속도를 파악한다. 기본 속도는 국가마다 다른데, 국내 일반 도로 제한 속도는 50km/h, 일본에서는 60km/h 이하를 원칙으로 한다.

국가내에서도 특정 구역마다 제한 속도가 또 다르다. 국내에서는 주거지나 상가 인접 도로의 제한 속도를 30km/h로 제한하고 있다. 그러나 고속도로는 대부분의 나라에서 100~110km/h로 제한하고 있다.

구글은 저마다 다른 제한속도를 반영하기 위해 ‘지방 정부 데이터’를 활용한다. 권위 있는 정부 데이터를 사용하면 정보를 정확히 반영할 수 있다는 게 구글의 설명이다.

디자인과 표기가 다른 속도 제한 표지판 (출처: 구글)

하지만 지방 정부 데이터만으로는 부족하다. 특정 지역이나 도로 유형에 따라 속도 제한이 다른 경우가 있기 때문이다. 여기에는 AI를 활용한다. 먼저 구글은 다양한 표지판 디자인을 모두 파악하기 위해 AI에 이미지 데이터를 학습시킨다. 그리고 스트리트 뷰 이미지를 통해 제한 속도를 식별한다.

AI는 전 세계 수백 가지의 표지판을 학습해 디자인이 달라도 정확히 감지할 수 있다고 구글은 설명했다. 스트리트 뷰를 사용할 수 없는 지역은 배송 경로나 도로 작업을 위해 이미 정보를 수집 하고 있는 타사 이미지 정보를 활용한다.

이렇게 AI 모델이 제한 속도를 식별하면 GPS 정보를 활용해 숫자 데이터와 위치 데이터를 일치시킨다. 사용자가 특정 구간을 지날 때 지도 앱이 실시간으로 제한 속도를 안내할 수 있는 이유가 바로 이 때문이다.

그런데 제한 속도는 고정된 게 아니다. 새로운 학교가 들어 서거나 정부가 사고 위험 지역으로 규정할 경우 얼마든지 변경될 수 있다. 이렇게 일시적 또는 영구적으로 제한 속도를 변경할 경우에는 어떻게 해야 할까?

구글은 해당 구역의 교통 추세를 분석해 변경된 제한 속도를 파악한다고 설명했다. 기존 50km/h로 달리던 차량들이 30km/h로 속도를 낮춰 주행하면 그 구역은 제한 속도가 변경됐을 가능성이 높다. 운전자 추세를 파악해 변경 사항을 확인하고 지도에 반영하는 식이다.

◾국내 지도 앱 티맵, 어떻게 ‘교통 표지판’ 반영하나?

(출처: 티맵)

국내에서 내비게이션 서비스 이용률이 가장 높은 앱은 무엇일까? 시장조사업체 컨슈머인사이트에서 실시한 2023년 8월 조사 결과를 보면, SK 텔레콤의 ‘티맵(T MAP)’이 1위를 차지했다. 특히 자가용 이용이 많은 40~50대 사이에서 강세를 보였다.

티맵을 사용해 보면, 교통 표지판 정보를 제공받을 수 있다. 운전하는 데 많은 도움이 되는데, 어떤 방식으로 교통 표지판 정보를 수집해서 반영하는 걸까?

전체 이미지에서 교통 표지판만 인식하는 방법 (출처: SKT NUGU 공식 블로그)

우선 티맵은 표지판 데이터를 수집하기 위해 도로 영상을 촬영한다. 스트리트 뷰처럼 티맵 정보수집 차량이 직접 도로를 주행하면서 일정 간격으로 촬영하는 것이다.

녹화 후에는 영상에서 표지판 이미지만 찾아 내야 한다. 티맵은 ‘객체 검출(Object Detection)’ 기술을 활용한다고 설명했다. 객체 검출 기술은 영상에서 원하는 특징을 갖는 물체의 위치와 종류를 찾아내는 기술이다. 여러 번 찍힌 표지판은 ‘다중 프레임 통합 기술’로 이미지를 정리하고, 나무나 전깃줄처럼 인식을 방해하는 요소는 ‘정제 및 세분류 단계’를 거쳐 걸러내 정확도를 높인다.

표지판 위 문자 데이터를 추출하는 방법 (출처: SKT NUGU 공식 블로그)

그런데 표지판은 기호뿐만 아니라 문자로도 많은 정보를 제공한다. 이렇게 표지판 위 문자 데이터는 어떻게 인식하는 걸까?

티맵은 ‘OCR(Optical Character Recognition) 기술’로 표지판 위 문자를 읽어낸다. OCR 기술은 다시 ‘문자 검출 기술’과 ‘문자 인식 기술’로 나뉜다. 문자 검출 기술은 영상에서 문자의 위치를 찾는 기술이다. 이를 통해 문자의 위치를 찾았다면, 문자 인식 기술로 어떤 문자가 쓰여 있는지 읽어내는 식이다.

이렇게 취합한 표지판 데이터는 기존 티맵 정보 데이터와의 비교 과정을 거친다. 변경 사항이나 오류를 파악해 수정하기 위함이다. 티맵은 이러한 과정을 통해 운전자에게 보다 정확한 교통 표지판 정보를 빠르게 제공하고 있다.

테크플러스 에디터 김하영

tech-plus@naver.com​

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