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우선 예측 시간의 정확도를 비교해 보겠습니다. 예측시간이란 TPEG을 적용하여 경로탐색을 한 경우 도착 예정 시각을 얼마나 정확히 예측할 수 있는지 여부를 나타내는 수치로서 이는 TPEG에 대한 이해도와 응용력을 가늠하는 중요한 지표 중 하나라고 할 수 있습니다.
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맵 |
아이나비 |
맵피 |
아틀란 |
엔나비 |
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예측시간 정확도 |
41% |
44% |
92% |
90% |
예측시간 정확도는 TPEG을 적용하여 최초 예측한 소요 시간과 실제 주행시간이 정확히 일치한 경우를 100%라고 했을 때, 예측 시간을 넘어섰거나 그보다 빨리 도착한 시간차를 구하여 이를 예측시간 대비 비율로 환산하여 얻어낸 수치입니다.
여기서의 % 수치는 예측 소요 시간이 정확히 맞아떨어질 확률이라고 해석할 수도 있겠지만 각 맵의 TPEG 경로 예측시간과 실제 주행시간과의 매칭 비율이라고 받아들이는 것이 보다 현실에 부합할 듯 합니다.
지난 연재 리뷰 및 그에 대한 회원님들의 리플 토론을 통해 자주 지적된 바와 같이 아이나비와 맵피의 예측 시간 정확도는 다소 떨어지는 것으로 나타나고 있으며, TPEG 서비스 이후에 개발된 신세대맵이라 할 수 있는 아틀란과 엔나비는 공히 90% 이상의 비교적 우수한 정확도를 보여주고 있습니다.
이번에는 어느 맵이 '선착(先着: 먼저 도착)'을 많이했는가를 나타내는 '선착 횟수'를 비교해 보겠습니다. 이는 앞서 언급한 바와 같이 1등으로 들어온 차량 기준 3분 이내에 도착한 경우를 모두 '선착'으로 간주한 결과입니다. ('3분'의 의미는 신호대기 시간으로서 간발의 차이로 신호등에 걸린 경우를 고려한 것입니다.
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맵 |
아이나비 |
맵피 |
아틀란 |
엔나비 |
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선착(先着) 횟수 |
3회 |
2회 |
6회 |
8회 |
TPEG을 이용하는 우선적 목적이 빠른 도착을 통한 시간과 비용의 절감이라고 했을 때 선착 회수가 갖는 중요성은 따로 언급할 필요가 없을 정도입니다.
여기서 엔나비는 8회, 아틀란은 6회로 선명한 상위권을 형성하고 있으며, 아이나비와 맵피는 각각 3회와 2회로 다소 아쉬운 결과를 보여주었습니다.
이렇듯 예측 소요 시간의 정확성과 선착횟수라는 TPEG의 핵심적 지표에 있어 4개의 맵은 [아틀란+엔나비]와 [아이나비+맵피]라는 2개 군(群)으로 구분되는 양상을 보이고 있는데, 이는 TPEG에 대한 본질적 접근 방식의 차이에 기인한 것으로 볼 수 있습니다.
엔나비는 TPEG 데이터를 수집, 가공하는 주체인 SK에서 직접 개발한 맵이어서 이미 알려진 바와 같이 지도의 모든 요소가 TPEG 연동을 염두에 두고 개발되었으며, 아틀란 역시 TPEG 이후에 개발된 신세대맵 답게 초기 개발 시점부터 경로탐색의 기반이 되는 도로 네트워크를 건교부 표준 TPEG 노드와 최대한 싱크시키는 노력을 기울여 온 것으로 알려지고 있습니다.
그에 따라 엔나비와 아틀란에 있어 TPEG 데이터는 변형이나 왜곡이 최소화된 상태로 경로 탐색에 이용되고, 이는 정확도 높은 소요 시간 예측과 빠른 길안내라는 TPEG 고유의 목적에 부합하는 긍정적 결과로 이어지고 있다 볼 수 있습니다.
이에 비해 아이나비와 맵피는 TPEG의 수용에 있어 보다 보수적인 입장에 놓여 있는 것으로 보입니다.
일단 경로탐색의 단위가 되는 도로 네트워크의 구성이 건교부 표준 TPEG 링크 구성과 상이한 부분이 많아 TPEG 데이터의 적용에 있어 적잖은 왜곡과 생략이 불가피하게 발생하여 탐색한 경로의 소요 시간을 정확히 예측하는데 어려움을 겪고 있는 것으로 판단됩니다.
이는 TPEG 경로탐색에도 마찬가지로서 TPEG 데이터를 있는 그대로 사용하는 경우에 비해, TPEG 데이터를 자신의 노드에 맞게 '1:다수' 혹은 '다수:1', 최악의 경우에는 '다수:다수'의 링크로 재해석해야 하는 문제로 인해 최적화된 TPEG 경로를 연산해 내는데 이미 구조적 한계에 봉착해 있는 것이 아닌가 하는 의문을 갖게 합니다.
이러한 문제가 있음에도 두 맵이 과감한 TPEG 적응 노력을 펼치지 못하는 것에는 지난 수년간 축적해 놓은 네비게이션 관련 다양한 노하우가 기존 노드 데이터를 기반으로 하고 있는 측면도 적지 않습니다.
즉, 노드 단위별로 축적된 고유 데이터는 TPEG 없이 경로탐색이나 시간 예측을 할 때 기반이 되는 인프라 데이터이기 때문에 노드 구조를 손댄다는 것은 맵의 전면적 대수술을 의미하므로 'TPEG 최적화'를 선택할 것인가 기존 노하우를 유지할 것인가에 대한 매우 본질적인 딜레마를 두 맵은 안고 있는 상황으로 보입니다.
TPEG 이전 시대의 네비게이션에 있어서 소위 '경로가 좋다'라는 인식은 상습 정체 구간의 효율적 회피와 큰길과 세도로를 적절히 활용하는 유연성, 그리고 상식에 부합한 경로의 제시라는 이른 바 '전통적 경로 이데올로기'를 낳은 바 있으며 이는 2000년대 초반서부터 시작된 네비게이션 대중화와 발맞추어 '아이나비'와 '맵피'로 대표되온 기존 맵 시대를 지탱하는 가치관으로 자리매김 해왔습니다.
하지만 TPEG이라는 실시간 교통 데이터 시스템의 출현은 경로 탐색 패러다임의 근본적 변혁을 가져옴으로, 기존의 상습 정체 구간이란 '정적' 개념 대신 실시간 정체 구간이란 '동적' 개념을 탄생시켰으며, 기존의 '상식적 경로'보다는 교통 데이터에 기반한 '실시간 경로'라는 새로운 혁명적 가치를 탄생시키고 있습니다.
그에 따라 TPEG 이후 개발된 엔나비와 아틀란은 도로네트워크의 노드 구성을 아예 건교부 표준 링크에 싱크(sync)시킴으로 TPEG 데이터에 민감하고 정확히 반응하고 있으며, 엔나비의 경우 네이트 드라이브에서 축적된 '실시간 데이터 핸들링' 노하우의 접목을, 아틀란은 '대안경로'라는 새로운 TPEG 탐색방식까지 추가함으로 '네이게이션의 핵심은 곧 TPEG'이라는 새로운 가치관에 '올인(All-In)'하는 전향성(前向性)을 보여주고 있습니다.
물론 아이나비와 맵피가 TPEG을 뇌관으로 한 신세대맵의 발호를 그대로 지켜만 보고 있을지는 미지수입니다. 아이나비는 지난 9월 업데이트를 통해 과도한 TPEG 우회 경로를 일부 수정하는 조처 및 SE 2.0의 개발과 더불어 꾸준한 지도 개선을 진행하고 있으며, 맵피 역시 개발사인 앰엔소프트가 KBS TPEG 총판을 맡게 됨에 따라 TPEG에 대한 보수적 입장의 극적 선회를 기대할 수 있는 여건을 맞이하게 되었습니다.
다만, '환골탈태'라 할 수 있는 지도의 경로 노드 수정과 실시간 정보를 핸들링하는 노하우 확보에는 장기간에 걸친 투자와 노력이 필요하며, 그 과정에서 제품 불안정과 같은 부작용이 있을 수도 있기 때문에 현재의 업체별 입장이 단기간에 크게 바뀌기는 어려운 것이 현실이므로, TPEG의 대중화에 따른 신세대맵의 발호와 도전은 시간이 갈수록 더욱 거세어 질 것이며, 맵별 TPEG 성능과 품질의 차별성을 소비자들이 인지할 수 있는 시장 성숙도에 도달하는 시점에선 4종 맵의 시장 점유율 판도는 지금과는 크게 달라질 것으로 조심스러운 예측이 가능할 것입니다.
이상 TPEG 대중화 시대를 앞둔 시점에 진행된 본 TPEG 비교 연재 리뷰는 동일 TPEG 공급사 데이터를 이용하더라도 맵에 따라 현격히 경로탐색 결과가 다를 수 있다는 점과 기술적 판도에 있어 [아이나비/맵피]라는 TPEG에 대한 수구(守舊) 진영과 [엔나비/아틀란]이라는 진보(進步) 진영이 대립하고 경쟁중에 있음을 조명했다는 점에서 그 의미를 찾고자 합니다.
지난 3개월여간 진행된 긴 리뷰의 여정에 꾸준한 관심과 격려를 보내주신 모든 분들과 실차테스트에 참여하여 수고를 아끼지 않으신 너구리님, 타락수호천사님, 제로니모님, 올랜도님, 그리고 실차테스트와 관련한 상세한 조언을 주신 덤벼라세상아!님, 엑박님, 딥님, 지온님께 감사의 말씀을 올리며 이만 "TPEG 왕중왕을 찾아라!" 연재 리뷰 장정(長程)을 마무리합니다.
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