우리 동네 어디까지 좁아지는 거예요? 자연경계로 좁혀보는 우리 동네 | 2024 당근 테크 밋업
당근 밋업 당근 · YouTube
AI 핵심 요약
행정동이나 우편번호만으로는 사용자가 실제로 오가며 인식하는 동네를 표현하기 어렵고, S2·H3 같은 격자도 도로와 지형의 맥락을 반영하지 못하는 문제가 있었다. 당근 로케이션 인텔리전스 팀은 OpenStreetMap의 도로·하천·등고선·녹지 등 자연경계 데이터를 GIS 공간 분석으로 결합해 영역을 나누고, 선형 경계로 생긴 빈틈은 버퍼와 보로노이 다이어그램을 활용해 채웠다. 활동이 많은 주거지는 세밀하게, 산지나 공원처럼 활동이 적은 곳은 크게 분할하는 방식으로 서울·여수·칠곡·제주 등의 사례를 확인했다. 이 영역은 사용자에게 더 익숙한 동네 범위를 제공할 가능성을 보였으며, 실제 서비스 적용 방식은 계속 실험 중이라고 설명했다.
- 격자 기반 분할은 경계가 실제 도로·지형과 어긋날 수 있고, 해상도를 높이면 관리해야 할 셀이 급증한다.
- 공간 데이터는 도로·하천 같은 선형 경계와 산지·녹지 같은 영역 데이터의 특성을 구분해 처리한다.
- 선형 경계로 나눈 뒤 생기는 빈틈은 영역을 안쪽으로 버퍼링하고 보로노이 다이어그램으로 재분배해 메울 수 있다.
- 사람이 적은 곳은 크게, 활동이 많은 곳은 잘게 나누되, 비활성 영역도 별도 정보로 유지하는 판단이 필요하다.
소개
이 세션에서는 당근마켓에서 좁은 지역 내 연결을 강화하기 위해 행정구역 경계보다 더 좁은 영역으로 분할하는 기술을 소개해요. 기존의 사례들은 다양한 공간 분할 기술을 사용하고 있지만, 대부분의 기술은 공간적 맥락을 고려하지 않고 일정한 간격으로 분할하거나 사용자나 관리자가 직접 데이터를 생성하고 관리하도록 요구해요. 이러한 방법들 때문에 사용자들이 분할된 공간을 어색하게 느끼거나 익숙하지 않은 지역을 설정하는 데 어려움을 겪을 수 있어요. 이에 우리는 공간적 맥락을 고려하면서도 인위적인 개입이 최소화된 자연스러운 영역 분할 방법을 실험하고 있어요. 이를 위해 다양한 자연 경계 데이터를 바탕으로 GIS 공간 분석 기술을 적용하여 영역을 더 좁게 분할하도록 구현했어요. 본 세션에서는 이 과정에서 직면한 기술적 어려움과 극복 방법에 대해서 상세히 공유하고자 해요. 🥕 영상을 보고 당근에 관심이 생기셨다면 채용 공고를 확인해보세요! https://about.daangn.com/job...
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