Global Grid System(H3)를 이용한 Last Mile 분야의 공간데이터 관리와 Mapping
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AI 핵심 요약
배송기사별 배송 영역을 우편번호나 텍스트 주소로 관리하면 주소 누락과 변경 이력, 비정형 주소 처리에 어려움이 있고, 폴리곤을 직접 편집하면 영역의 틈이나 중첩이 생길 수 있었습니다. 쿠팡은 인접 분석과 공간 분할에 적합한 H3를 도입해 배송 영역을 격자 기반으로 관리하고, MySQL 중심의 기존 구조에서 공간 기능을 제공하는 PostgreSQL과 JTS를 활용하는 방식으로 설계를 바꿨습니다. H3 셀을 행 단위로 저장하는 초기 방식은 데이터 규모가 커져 확장하기 어려웠고, 폴리곤을 H3 격자 모양으로 변환하는 과정도 분할·분해·최적화와 비동기 처리로 개선했습니다. 그 결과 발표에서 소개한 변환 사례의 처리 시간은 2시간 이상에서 20초로 줄었으며, 주소 체계에 의존하지 않고 배송 영역을 관리하고 분석하는 방법을 얻었습니다.
- 주소 목록은 누락·표기 오류와 과거 주소 관리 문제를 일으킬 수 있으므로, 배송 영역을 표현할 데이터 모델의 한계를 먼저 살펴보세요.
- H3 해상도는 한 단계마다 셀 수가 7배 늘어나므로, 필요한 공간 정밀도와 저장·처리 비용을 함께 고려해야 합니다.
- 대규모 폴리곤 변환은 분할과 단순 폴리곤 분해를 거친 뒤 처리하고, 결과를 병합하는 방식으로 최적화할 수 있습니다.
- 무거운 변환 작업은 비동기로 분리하고, 검색용 원본 폴리곤과 통계·시각화용 H3 폴리곤을 별도 테이블로 관리하세요.
소개
[DEVIEW 2023] * 발표자 : 손진, 전한샘(쿠팡) * 발표제목 : Global Grid System(H3)를 이용한 Last Mile 분야의 공간데이터 관리와 Mapping * DEVIEW 2023 바로가기: https://deview.kr/2023 #DEVIEW #DEVIEW2023 #데뷰 #데뷰2023
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