"혹시 OO아파트 주민이신가요?" H3로 실시간 공간 타겟팅하기 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
당근의 기존 공간 타게팅은 하루 단위로 방문 영역을 집계해 최신 위치 반영이 늦었고, 영역이 늘수록 DB 집계와 과거 이력 백필에도 부담이 커졌습니다. 이를 개선하기 위해 동네 인증 이벤트가 발생할 때 좌표를 H3 셀로 변환해 저장하고, 타게팅 폴리곤도 셀로 커버링해 요청 시 셀 ID를 비교하도록 바꿨습니다. 영역별 셀 개수 상한을 기준으로 해상도를 정하고 컴팩션을 적용했으며, 사용자 셀의 조상 셀도 함께 비교해 해상도 차이를 처리했습니다. 그 결과 발표에서 제시한 테스트의 조회 시간은 1~2초에서 10ms 이하로 줄었고, 실시간 위치를 반영하는 구조를 운영에 적용했습니다.
- 점과 폴리곤의 포함 여부를 매 요청마다 계산하면 좌표 수, 영역 수, 꼭짓점 수가 늘수록 비용이 커집니다.
- H3 해상도는 정밀도와 셀 개수 사이의 균형을 고려해 영역별로 정하고, 셀 개수 상한을 둘 수 있습니다.
- 사용자 위치는 가장 높은 해상도로 저장한 뒤 조상 셀까지 비교해야 서로 다른 해상도로 커버링된 영역을 찾을 수 있습니다.
- H3 셀을 컴팩션하면 저장할 셀 수를 줄일 수 있으며, 부모 셀과 자식 셀의 매칭으로 타게팅 판정이 가능합니다.
소개
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