데이터 기반

이동 시간 및 속도 읽기를 위한 도로 관리 통계 데이터 모델은 다음과 같은 다양한 정보 소스를 결합하여 빌드됩니다.

  • 집계된 지도 데이터: 가장 중요한 소스는 Google 지도의 집계되고 익명처리된 데이터로, 이를 통해 Google 지도는 전 세계 도로에서 차량의 실시간 속도를 계산할 수 있습니다.

  • 이전 트래픽 데이터: 시간이 지남에 따라 집계된 사용자 데이터는 이전 트래픽 패턴을 구축하는 데 사용되며, 이는 시스템이 특정 시간과 요일에 특정 도로의 '정상' 트래픽을 이해하는 데 도움이 됩니다.

  • 보완 데이터: 이전 데이터는 지역 교통부와 같은 파트너의 서드 파티 정보와 함께 지도 사용자가 교통사고나 공사와 같은 사건을 신고할 때 제공하는 실시간 사용자 의견 등 다른 데이터와 결합됩니다.

AI는 이러한 정보 소스를 결합하여 실시간 데이터로 현재 상태를 파악하고 과거 데이터로 기준 예측을 제공합니다. 이 결합은 경로가 예측되는 방식에 중요합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 단축 경로는 현재 실시간 정보에 크게 의존합니다.
  • 긴 경로에서는 고급 AI 모델링이 사용됩니다. 여기서 인접한 구간은 실시간 데이터를 사용하여 예측되고, 더 먼 구간은 이전 패턴에 더 많이 의존합니다.
  • 실시간 신호가 제한된 도로에서는 이전 데이터를 더 많이 사용하여 속도 저하를 예측합니다.

추가 자료

Google의 도로 정보에 대한 자세한 내용은 다음 Google 블로그 게시물을 참고하세요.