2026-09-22
태욱: 안녕하세요. 맵컨텐츠팀에서 지도 데이터를 담당하고 있는 이태욱입니다. 저는 티맵 사용자들이 지도를 통해 공간을 쉽게 이해하고, 지도를 통해 의사결정에 필요한 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있도록 지도 데이터를 빚고 있습니다.
상연: 안녕하세요. 맵컨텐츠팀에서 도로 데이터 구축 전반의 도구와 시스템을 기획·개발하고 있는 박상연입니다. 사용자 주행 데이터로 도로 변화를 탐지하는 것부터, 편집 툴 기획, AI 기반 자동화, 데이터 검수, 고객사 맵 변환·배포까지 지도 데이터가 만들어지고 나가는 거의 전 구간에서 "같은 일을 더 효율적으로 할 수 없을까"를 고민하고, 그 답을 찾아서 실제로 구현하는 일을 하고 있습니다.
태욱: 먼저 지도가 전공이기도 했는데 처음에는 지도 자체에 흥미가 있어서 이 분야로 접근했다면, 시간이 갈수록 지도를 통해 사람들이 현실 세계를 어떻게 인지하고, 어떤 판단을 왜 내리는지까지도 관심이 가더라고요. 지도가 일상 속에 자연스럽게 녹아들 수 있다는 점이 매력적이어서 모빌리티 지도 쪽을 커리어로 선택하게 되었습니다.
태욱: 티맵모빌리티가 SK텔레콤에서 분사하면서 입사할 당시, 제가 담당하는 컨텐츠는 부족한 부분이 많다고 생각했고 개선까지 해 볼만 하다고 생각했어요. 실제로 많이 개선했고 앞으로도 개선해 나가고 있고요. 그동안의 커리어와 앞으로의 성장 가능성까지 고려해서 시너지가 제일 높다고 판단되는 티맵모빌리티를 선택하게 되었습니다.
상연: 이전에는 완성차 업체에 들어가는 지도와 내비를 만드는 일을 했기 때문에, 내가 만든 결과물이 최종 사용자에게 직접 닿는 경험은 하기 어려웠어요. 티맵은 앱을 통해 2,600만 사용자와 바로 맞닿아 있잖아요. 내가 만든 게 사용자에게 직접 간다는 감각이 매력적이었어요. 그리고 맵 운영도 해보고 개발도 해본 상태였는데, 양쪽을 연결하는 일을 할 수 있는 곳이 많지 않거든요. 데이터를 이해하는 사람이 직접 도구를 기획하고 개발까지 할 수 있는 환경이 저한테 딱 맞겠다 싶었어요.
태욱: 맵컨텐츠팀은 티맵 고객 분들이 사용하시는 지도 데이터를 담당하고 있어요. 여기서 지도 데이터는 도로를 제작한 네트워크 데이터와 정밀지도 데이터, 과속 단속 카메라 등의 안전운행 데이터, 건물, 공원, 하천 등을 표현한 배경 데이터를 말합니다. 즉, 맵컨텐츠팀은 TMAP 고객 분들이 빠르고 안전한 운행을 위해 지도 데이터를 수집하고 조사하고 구축하고 배포하는 업무를 하고 있습니다.
상연: 맵컨텐츠팀은 한마디로 "현실 세계의 변화를 지도에 반영하는 팀"이에요. 도로는 매일 바뀝니다. 새 도로가 생기고, 기존 도로가 사라지고, 단속 카메라도 계속 변하죠. 이걸 빠르게 감지해서, 정확하게 데이터로 만들어서, 검증한 뒤 서비스에 내보내는 전 과정을 맡고 있어요. 일반 지도의 도로나 배경 데이터부터, 차선 단위까지 정밀하게 관리하는 HD Map까지 함께 다루고 있고요. TMAP 사용자가 "300m 앞 우회전"이라는 안내를 당연하게 믿을 수 있는 건, 저희 팀이 그 데이터를 계속 현실과 일치시키고 있기 때문입니다.
상연: 맵데이터 운영·기획부터 측위 시스템 개발, 내비게이션 SW 개발까지 꽤 다양한 영역을 거쳐왔어요. 그러다 보니 낯선 영역이어도 일단 뛰어들어보는 게 자연스러워졌고, 동시에 "여기서 멈추지 말고 그 다음까지 직접 하자"는 습관이 생긴 것 같아요. 개선하고 싶은 게 생겼을 때 아이디어에서 끝나지 않고 직접 만들어서 적용할 수 있다는 게, 다양한 경험을 했던 것의 가장 큰 이점인 것 같아요. 문제를 발견하고, 방법을 고민하고, 구현까지 이어지는 흐름을 끊지 않고 갈 수 있는 게 지금 제 업무 스타일의 핵심인 것 같습니다.
태욱: 지도 데이터 업무 전반에 걸친 AI 활용과 3D 지도 구축을 중점적으로 수행하고 있어요. 특히 AI가 지도 데이터 업무에 어떻게 활용될 수 있고 지도 데이터를 얼마나 발전시킬 수 있을지를 흥미롭게 바라보고 있습니다. 방대한 모빌리티 데이터도 AI를 통해 지도에 자연스럽게 녹일 수 있는 방법도 고민하고 있어요.
상연: "사람이 안 해도 되는 일을 줄이는 것"에 집중하고 있어요. 지도 데이터를 만드는 과정에 반복 작업이 꽤 많거든요. 데이터 분석 및 확인하고, 외부 정보 매칭하고, 오류 찾고. 이런 걸 AI가 대신할 수 있도록 하나씩 자동화하고 있어요. 도로는 계속 변화하지만 사람 수는 한정되어 있으니까, 결국 AI가 반복을 맡아줘야 사람이 진짜 판단이 필요한 일에 집중할 수 있다고 생각해요.
태욱: 먼저 모니터링과 VOC, 사용자 행태 분석, 영상 인식 등을 통해 사전 정보를 수집하고, 다음으로 현장조사를 통해 정보를 취득해요. 취득된 정보는 영상인식을 거쳐 지도 데이터에 반영되게 됩니다. 지도에 반영된 데이터가 배포되면 비로소 실제 서비스에서 현실 세계의 변화를 만나 보실 수 있게 되죠.
상연: 여러 가지 방법이 있어요. 웹에서 도로 관련 정보를 모니터링하기도 하고, 직접 현장 조사를 나가서 확인하기도 하고, 현장 조사 시 수집된 이미지를 자동으로 인식해서 변화를 찾아내기도 해요. 그 중에서 티맵이기 때문에 할 수 있는 건 주행 데이터 기반 탐지예요. 수많은 사용자가 매일 달리면서 남기는 궤적 자체가 도로의 현재 상태를 보여주는 거거든요. 이런 다양한 소스에서 "여기 뭔가 바뀐 것 같다"는 신호를 잡아내고, 확인된 건 바로 반영하고, 불확실한 건 현장 조사 대상으로 추리는 방식이에요.
상연: 원리 자체는 직관적이에요. 지도에 도로가 없는 곳인데 거기로 주행하는 궤적이 반복적으로 쌓이면 "여기 새 도로가 생겼을 가능성이 높다"고 보는 거예요. 반대로 기존 도로인데 한동안 통행량이 0에 가까우면 폐도를 의심하고요. 단속 카메라도 비슷한데, 특정 지점에서 감속 후 다시 가속하는 패턴이 반복되면 신규 카메라나 속도 변경을 간접 추정합니다. 물론 실제로는 노이즈도 많고 조건이 복잡해서, 규칙으로 잡을 수 있는 건 규칙으로 잡고, 그걸로 부족한 부분은 대량의 데이터에서 패턴을 학습시켜서 보완하는 구조예요.
상연: 궁극적으로는 맵컨텐츠팀의 업무 중 AI가 대신할 수 있는 것들을 하나씩 에이전트로 만들어가는 거예요. 지금은 그 중 데이터 분석 에이전트를 먼저 만들어서 활용하고 있어요. 실제 DB 스키마나 데이터 사양 정보를 학습시켜 놨기 때문에, 자연어로 지시하면 그에 맞는 검수 로직이나 변환 로직을 만들어 주기도 하고, 데이터 분석도 정확하게 해주거든요. 각 컨텐츠의 사양을 관리하고 실제 구축까지 수행하는 맵컨텐츠 에이전트를 진행하고 있어요. 최종적으로는 앞서 말한 파이프라인 전체를 AI 에이전트가 커버할 수 있도록 하는 게 목표입니다.
태욱: 티맵이 준비하고 있는 3D 지도는 지도가 2D 기반에서 3D 기반으로 전환되고 있는 흐름 속에서 시작됐어요. 3D 지도는 2D 지도와는 시작부터 많은 차이가 있기 때문에 "3D 지도는 무엇인가?"부터 "2026년의 3D 지도에서 사용자들은 무엇을 기대할 것인가?", "앞으로 3D지도는 어떤 방향으로 나아갈 것인가?" 등을 고민하며 진행하고 있습니다. 특히 정밀지도를 포함한 기존 지도 데이터들과 3D 지도 데이터의 관계를 반영하고, 이를 3D 지도에 담는다는 부분에서 2D 지도 뿐만 아니라 기존 3D 지도들과도 차별화된 지도를 보여드릴 수 있을 것 같아요.
태욱: 나들 컨텐츠는 배경 지도의 한계를 넘어보고 싶어서 시작하게 되었어요. 벚꽃 명소나 별빛 명소 등은 실존하고 사람들이 많이 찾는 장소이지만 막상 지도에서 찾으려면 쉽지 않은 곳들이거든요. 나들 컨텐츠는 바로 이런 지점들을 지도 공간에 표현하고 사람들이 쉽게 찾아갈 수 있는 장소로 전환시킬 수 있는 장치예요. 특히 이런 장소들은 실제 위치 확인과 검증이 쉽지 않은데, 모빌리티 데이터 등을 활용하여 극복할 수 있었습니다. 앞으로의 나들 컨텐츠는 꽃과 계절을 넘어 더 흥미롭고 새로운 테마들을 제공하기 위해 준비 중에 있어요. 많은 기대 부탁드려요!
태욱: 지도 데이터는 서비스 기반이 되는 데이터예요. 모든 컨텐츠가 중요하지만, 제가 담당하는 데이터가 없으면 정상적인 서비스를 할 수 없어요. 또, 제가 담당하는 컨텐츠에 대한 분석, 기획, 데이터 설계, 운영, 관련 부서 협의 등 전반적인 업무를 직접 진행하기 때문에 책임감이 높을 수밖에 없는 것 같아요. 사용자 관점에서 배경 지도를 보면, 사용자는 건물이 있어야 할 곳에 건물이 있고, 도로가 있어야 할 곳에 도로가 있으면 지도를 의식하지 않아요. 지도를 의식하는 대부분의 순간은 그곳이 틀렸거나 지도가 부족한 순간이죠. 그래서 VOC나 검증 등을 통해 들어오는 내용을 볼 때마다 무게감을 느끼고 있어요.
상연: 많은 사람이 쓰는 서비스다 보니 반응이 바로 오거든요. 주변에서도 티맵 얘기를 자연스럽게 하는 경우가 많아요. 예를 들어 차로 색상 안내 정보가 새로 들어갔을 때 "이거 편해졌다"고 칭찬해주는 사람도 있고, "이 부분은 좀 불편하다"고 솔직하게 얘기해주는 사람도 있고요. 그렇게 사용자의 목소리를 직접적으로 들을 수 있으니까, 내가 만든 게 실제로 누군가의 이동에 영향을 주고 있다는 걸 일상에서 계속 실감하게 돼요. 그 무게를 느끼면서 동시에 보람이기도 한 것 같습니다.
태욱: 지도는 사업적 가치와 사회적 가치를 동시에 지향할 수 있다는 점에서 매력적이라고 생각해요. 업무를 하다 보면 제가 담당하는 컨텐츠만이 해낼 수 있는 부분들이 있는데 그런 것들을 제대로 해낼 때 큰 보람을 느껴요. 또, 가끔 지도에서 우연히 나들 컨텐츠를 발견하시고 성공적인 나들이를 하셨다는 글을 볼 때도 큰 보람을 느끼게 되는 것 같아요.
상연: 와이프가 운전을 시작한 지 얼마 안 된 초보운전인데요. 초보운전자들은 내비를 볼 여유도 없을 거라고 생각할 수 있잖아요. 근데 오히려 여유가 없으니까 내비가 알려주는 정보에 더 민감하더라구요. 그래서 평소에도 "여기 안내가 좀 헷갈렸어", "이 부분은 불편했어" 같은 피드백을 꽤 자주 해주는 편인데, 가끔 긴 운전을 아무 불만 없이 끝내고 조용히 도착했을 때 칭찬은 없지만, 그게 보람 있어요. 불만이 없다는 건 안내가 잘 됐다는 뜻이니까요. 사용자가 "당연하다"고 느끼는 그 순간이 곧 저희 데이터가 제 역할을 하고 있다는 증거라고 생각합니다.
태욱: 티맵 지도는 수많은 분들의 노력으로 제작되는데요. 오랜 기간 축적된 전문성, 노하우와 새로운 기술들의 높은 수용성에서 오는 창의성이 가장 큰 경쟁력이라고 생각합니다. 좋은 아이디어는 회의실에서보다 동료들과의 일상 대화에서 나오는 경우가 더 많은 것 같아요. 또 방대한 주행 데이터에서 발굴되는 이동 맥락을 이해하고 그 맥락을 지도에 반영할 수 있다는 점도 티맵의 경쟁력이라고 생각해요.
상연: 2,600만 사용자의 실제 주행 데이터를 가지고 있다는 것 자체가 가장 큰 경쟁력이에요. 다른 곳에서는 현장 조사를 해야 알 수 있는 변화를 저희는 사용자 데이터로 먼저 감지할 수 있으니까요. 탐지의 속도가 빠르면 지도 업데이트의 시작점 자체가 앞당겨지고, 그게 결국 사용자가 느끼는 지도의 최신성으로 이어집니다.
태욱: 제가 생각하는 티맵 지도는 우리가 AI를 사용할 때의 맥락처럼, 사용자들의 이동 과정에서 각 단계마다의 맥락을 깊이 이해하고 알맞은 결과를 지도를 통해 제공함으로써 일상의 모든 순간에서 가장 먼저 떠오르는 지도가 되었으면 합니다. 제가 담당하는 컨텐츠 관점에서는 사용자들이 지도를 따로 인지하지 않고도 느낄 수 있는 딱딱하지 않은 지도를 그려요. 그래서 인지하지 않아도 티맵 지도가 편안하고 좋은 지도, 익숙한 지도가 되었으면 좋겠습니다. 많이 부족한 것도 사실이지만 앞으로를 더 많이 기대해주세요!
상연: 궁극적으로는 현실 세계가 바뀌는 즉시 지도에 반영되는 "실시간 동기화"에 가까워지고 싶어요. 지금도 빠르지만, AI와 자동화를 더 고도화하면 사람의 개입 없이도 대부분의 변화가 자동으로 반영되는 날이 올 수 있다고 생각해요. 그리고 지도가 더 다양한 서비스의 기반이 됐으면 좋겠어요. 차선 단위까지 정밀하게 표현하는 HD Map을 만들고, 그 정보를 바탕으로 도로 시설물을 3D로 모델링해서 사용자에게 더 직관적인 경험을 제공하는 것처럼요. 같은 도로 데이터에서 출발하더라도 서비스에 따라 다양한 형태로 확장될 수 있거든요. 그런 흐름 속에서 맵데이터가 더 많은 가치를 만들어내는 걸 보고 싶습니다.
태욱: AI 사용을 위한 지원이 정말 크고, 아이디어를 자유롭게 나눌 수 있는 분위기가 좋습니다. AI와의 100번 대화보다 동료들과의 1번 대화가 문제 해결의 방향성을 찾을 수 있는 경우도 많구요. 반대로 동료들과 100번의 대화보다 AI와 1번의 대화로 실마리를 발견하는 경우도 있어요. 높은 수준의 AI 지원 정책와 동료들과의 자유로운 의견 교환이 가능한 문화는 정말 좋은 것 같아요.
상연: 두 가지인데요. 하나는 AI를 실무에 적극적으로 쓸 수 있게 해주는 문화예요. 교육도 지원하지만, 그보다 더 좋은 건 업무에서 원하는 만큼 마음껏 써볼 수 있다는 거예요. 눈치 보지 않고 이것저것 시도하면서 더 잘 쓰는 방법을 경험으로 익힐 수 있거든요. 두 번째는 AI한테 질문하는 것보다 사람한테 질문하는 게 더 편한 문화예요.(웃음) 누구한테든 물어보는 데 거부감이 없고, 물어보면 자세하게 답해주는 분위기라서 새로운 시도를 할 때도 혼자라는 느낌이 없어요.
태욱: 지도, 맵데이터라고 하면 좁게 느껴질 수 있는데, 사실 지도는 현실 세계의 모든 것을 담을 수 있는 그릇이거든요. 도로나 건물뿐 아니라 사람들의 이동 패턴, 계절의 변화, 눈에 보이지 않는 규칙까지도요. 그래서 지도가 담을 수 있는 것에는 한계가 없다고 생각합니다. 그런 관점에서 출발점은 바로 지도 데이터를 이해하는 것이라고 생각해요. 지도 데이터를 이해하신다면 생각보다 훨씬 훨씬 넓은 세계가 기다리고 있을 거예요.
상연: 지도는 누구나 매일 보지만, 그 데이터가 어떻게 만들어지고 관리되는지는 잘 모르는 영역이에요. 한 건의 데이터가 수천만 명의 이동에 영향을 준다는 스케일, 그리고 AI와 데이터 분석으로 끊임없이 효율화해야 하는 도전이 공존하는 영역이에요. 지도 데이터에 관심 있는 분들은 물론이고, 이 데이터로 어떤 새로운 서비스를 만들 수 있을까 고민하는 분들도 함께하면 재미있게 일하실 수 있을 거예요.
