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 지도가 만들어졌습니다.
Google 지도는 지속적으로 새로운 기능과 데이터로 업데이트되어 유용성을 최적화하고 향상시키고 있어 전 세계 수십억 명의 사람들에게 현대 여행에 없어서는 안 될 부분이 되었습니다.
겉보기에 간단해 보이는 이 애플리케이션 뒤에는 이전 사용자, 위성, 차량 등 다양한 출처에서 고품질 정보를 수집하는 복잡한 프로세스가 숨어 있습니다. 이를 통해 사용자가 원하는 탐색 쿼리에 답할 수 있습니다.
시대를 앞서가는 살아있는 지도
얼마 전만 해도 지도에서 위치를 찾으려면 거대한 종이를 펴고 점, 선, 작은 글자들을 셀 수 없이 많은 시간 동안 살펴봐야 했습니다. 구글이 디지털 지도를 만들 생각을 한 최초의 회사는 아니었지만, 2000년대 중반에 구글 지도가 출시되었을 때 그전에는 본 적 없는 기술이 적용되었습니다. Google Maps도 브라우저에서 위성 이미지를 제공하는 기능을 출시했는데, 이는 시대를 앞서가는 기술 시스템이었습니다.
아무도 자기 집을 위성 사진으로 본 적이 없으며, 컬러 위성 사진으로 본 적은 더더욱 없습니다. 이는 세상을 완전히 새롭고 흥미로운 시각으로 바라보는 것입니다. 하지만 이 모든 것은 단지 시작점일 뿐입니다.
Google은 다양한 현명한 인수를 통해 디지털 지도 제품을 개선하고 업그레이드하기 시작했습니다. 오늘날 Maps가 누리고 있는 성공의 대부분은 Where 2 Technologies와 Keyhole의 초기 인수에서 비롯되었습니다. 두 회사를 결합한 기술 추가로 Google의 기존 도구가 지도의 품질을 크게 개선하여 소비자가 제품을 더 쉽게 접근하고 상호 작용할 수 있게 되었습니다.
검색 대기업인 Keyhole은 사용하기 쉬운 위성 이미지 평가 도구를 만드는 데 필수적인 소프트웨어를 보유하고 있습니다. 반면, Where 2 딜은 다른 제품보다 훨씬 더 뛰어난 사용자 인터페이스 경험을 제공합니다. 이 회사의 기술은 사람들이 페이지를 다시 로드하지 않고도 디지털 지도를 스크롤하고 확대/축소할 수 있는 방식을 제공하여 Google에 독보적인 경쟁 우위를 제공했습니다.
거대한 "퍼즐" 게임
Google Maps는 기술을 빠르게 확장하고 개발자들에게 공개하여 Android 및 iOS 플랫폼에 Streetview 모드를 통합할 수 있도록 했습니다. 하지만 이 회사는 어떻게 위에서 언급한 모든 요소를 결합하여 사용자를 A지점에서 B지점으로 이동시켰을까?
Google의 Geo 책임자인 크리스토퍼 필립스는 "가장 중요한 것은 도로를 포함한 세계의 디지털 현실인 실제 세계의 모델을 갖는 것입니다." 라고 말했습니다.
이러한 현실적인 모델을 얻기 위해 구글은 위성 이미지와 항공 원격 감지 이미지를 사용합니다. 그런 다음 이미지는 "사진측량"이라는 프로세스를 통해 Streetview의 데이터와 레이어링됩니다. 이 과정을 GPS 데이터와 결합하면 정확한 좌표가 포함된 이미지를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 구글은 이미지와 이미지 위치 사이의 거리를 측정하고 실제 위치까지 측정할 수 있습니다.
Google은 지도를 형성하는 데 필요한 모든 정보와 이미지를 수집한 후 교통량, 경로, 업체에 대한 추가 데이터를 추가합니다. 월간 사용자 수가 10억 명이 넘는 이 회사의 실제 데이터는 지속적으로 채워지고 새로 고쳐집니다. 또한, 그들은 버스와 기차 일정과 같은 지방 정부의 데이터는 물론, 기업으로부터의 정보도 수집합니다.
하지만 아직 일이 끝나지 않았습니다. Google은 멀리 떨어진 지역이나 접근이 어려운 지역의 데이터와 이미지 격차를 메울 솔루션이 필요했습니다. 여기서 스트리트뷰가 등장합니다.
스트리트뷰는 사용자가 주변 장소를 '가상으로' 탐험할 수 있는 모드일 뿐만 아니라, 포괄적인 이미지 데이터 수집 프로세스에서도 중요한 역할을 합니다. 검색 대기업은 자동차, 오토바이, 스노모빌, 낙타, 다이버, 심지어 우주인에 이르기까지 생각할 수 있는 모든 것에 카메라 시스템을 장착했습니다.
이러한 카메라 시스템은 사진을 촬영할 뿐만 아니라, 회사가 최신 지도 데이터를 다시 확인하고 개선하고 최적화하는 데에도 도움이 됩니다. 카메라의 AI 기술은 모든 변화를 감지하고 이를 Google 서버로 다시 전송해 이전 이미지와 비교하여 차이점이나 불일치 사항을 찾습니다.
Google 지도는 A지점에서 B지점까지의 이동 시간을 어떻게 추정합니까?
Google에서는 한 지점에서 다른 지점까지 걸리는 시간을 예측하거나 특정 장소의 혼잡 정도를 측정하기 위해 리뷰, 제공 정보, 익명화된 사용자 위치 데이터를 복잡한 알고리즘에 입력으로 사용하여 예측 모델을 개선합니다.
따라서 최종 예측은 수백만 개의 계정에서 수집된 데이터와 매핑 도구, 그리고 사용자의 대략적인 위치를 결합한 것입니다. 이 정보는 Google이 사용자에게 광고를 타겟팅하는 데에도 도움이 됩니다. 이는 Google의 주요 수익 창출 영역 중 하나입니다.
[광고2]
원천
댓글 (0)