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주소정제 서비스 내재화 - 3화 ( 노가다의 달달한 열매 )
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주소정제 서비스 내재화 - 3화 ( 노가다의 달달한 열매 )

이준환 컬리 · 컬리 기술 블로그

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AI 핵심 요약

행안부 주소 API에 의존하던 주소정제 서비스의 안정성 문제를 줄이기 위해, 행안부의 내비게이션용 건물 데이터를 활용해 자체 건물 DB를 구축했다. 먼저 세종시 데이터 약 5만 6천 건을 운영 로그와 대조해 주소 커버리지를 검증한 뒤 전국으로 확장했으며, 파일 적재 API에서 GRS80 UTM-K 좌표를 위경도로 변환하고 일일 변경분을 자동 반영하도록 구성했다. 약 1.5개월의 작업 끝에 전국 약 1,078만 건의 건물 DB를 완성했고, 건물관리번호를 배송 권역 캐시의 키로 활용하는 등 주소정제 외 업무에도 적용했다. 공공데이터는 필요한 필드를 미리 단정하지 말고 폭넓게 적재하며, 작은 지역에서 검증한 뒤 확장하는 것이 재작업과 누락을 줄이는 방법임을 보여준다.

  • 외부 주소 API의 안정성에 의존하기보다 원천 데이터를 확보해 자체 DB로 운영하면 장애 대응과 기능 확장에 유리하다.
  • 전국 단위 데이터 구축 전, 세종시처럼 범위를 좁혀 기존 운영 로그를 대조하면 누락과 예외를 먼저 검증할 수 있다.
  • 공공데이터는 처음부터 컬럼을 선별하기보다 제공 필드를 폭넓게 적재하는 편이 뒤늦은 재작업을 줄인다.
  • 좌표계 변환과 일일 증분 동기화까지 고려하면 파일 적재 API를 초기 데이터 구축과 운영 갱신에 함께 활용할 수 있다.

소개

전국 약 1080만개의 건물DB 완성

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컨퍼런스 당근 밋업

이 세션에서는 행정구역·아파트·역세권 등 다양한 영역에 대한 좌표의 존재 판정을, 매번 무거운 공간 연산을 반복하지 않고 사전 계산된 영역을 기반으로 가볍고 빠르게 처리하는 방법을 소개합니다. 또한 서로 다른 출처의 공간 데이터를 세트(Set)·버전(Version)·식별자(ID) 모델로 표준화하고 스냅샷 기반 버저닝으로 일관성과 재현성을 확보하는 방법과 함께 데이터 파이프라인·증분 업데이트·품질 검증 프로세스를 아파트와 지하철 역세권 사례로 간단히 공유하고자 합니다. 🥕 복잡한 공간 데이터를 가볍고 빠르게 서빙하기 👉 발표 자료 보러가기: https://daangn.notion.site/2025-platform-meetup-slide 👉 당근 채용공고 보기: https://about.daangn.com/jobs/

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