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「農道大混乱」のTマップ、二転三転するルート案内の原因は?

この記事はAIによって自動翻訳されました。原文(韓国語)と異なる部分がある場合があります。  Read original in Korean →

[비즈한국] この秋夕(チュソク)に多くの帰省車両が狭い農道に閉じ込められた「農道大混乱」以降、TMAPモビリティは全国の路地・裏道の全数調査とサービスの再整備を進めている。当時、農道の渋滞は国道と問題の農道という二択しかないルートで発生した。車両の大半が渋滞を回避するための案内を同時に受けたが、先頭付近の車両は国道に入った車両よりも早く抜け出せたものの、すぐに深刻な渋滞が発生した。交通量が少なく交通情報が不足している裏道だったため、アルゴリズムの対応が遅れたという分析だ。イ・ジョンホ前TMAP代表が直接再発防止を約束したが、Tマップの案内が不正確だという利用者の不満が絶えない。サーバー過負荷による接続エラーや遅延など、過去とは様相も異なる。Tマップのルート案内をめぐる議論を検証した。

最近、Tマップのルート案内が不正確だという利用者の指摘が相次いでいる。ソウル駅周辺のナビゲーション画面。写真=Tマップアプリキャプチャー
最近、Tマップのルート案内が不正確だという利用者の指摘が相次いでいる。ソウル駅周辺のナビゲーション画面。写真=Tマップアプリキャプチャー

「的外れ」なTマップ、裏道のルート案内に「乗り換えようか」

最近、モバイルナビアプリ1位のTマップに対し、利用者の失望混じりのレビューが相次いでいる。「保険料割引の連携があるから使っているが、毎朝的外れな道を教えられる」とか「まともな道があるのに遠回りさせる」といった書き込みは、SNS(ソーシャルネットワークサービス)で珍しくない。モバイルナビ利用者の4人に3人が使うアプリであるだけに、不満の声も大きくなるほかない。ただ、カカオマップやネイバー地図アプリへの「乗り換え」まで検討する声は、決してポジティブな兆候ではない。

最近のTマップのルート案内に対する不満は、狭い道や非効率的なルート推奨に向けられている。5分程度の差なら広い道路の方が楽なのに、あえて路地を教えるというものだ。交通量が問題ない道路状況で、ナビに従って迂回した結果、かえって時間がかかったという体験談も多い。

「狭い道案内」論争は、前回の秋夕の帰省途中に忠清南道牙山市仁州面〜平沢湖方向の農道で、車両約1000台が最大5時間も閉じ込められた事件で火がついた。チョン・ミンギュ TMAPモビリティ最高技術責任者(CTO)は事件後、新規サービス発表の記者懇談会で「当時、国道の走行時間が例年に比べて5倍増加する交通集中現象があり、それによって裏道へ案内される現象が発生した」と説明した。

9月23日の場所推薦サービスオープン記者懇談会に出席したイ・ジョンホ前TMAPモビリティ代表。写真=TMAPモビリティ提供
9月23日の場所推薦サービスオープン記者懇談会に出席したイ・ジョンホ前TMAPモビリティ代表。写真=TMAPモビリティ提供

裏道は車道と歩道の区別がない幅12m未満の道路であり、交通需要の予測には不利だ。国道とは異なり、監視カメラ(CCTV)などのリアルタイム交通量検知インフラが不足しているからだ。再び大きな道路に合流しなければならないため、全体的な渋滞状況ではより脆弱になる。いつも通っている近道でない限り、不慣れな道のドライバーは標識も歩行路の区別もない裏道を好まない傾向がある。

ただ、業界では「裏道のルート案内を最小限に抑えることだけが解決策ではない」と語る。モビリティ業界の関係者は「裏道を含めてより最適な道を案内できれば、それがサービス競争力だ」とし、「前回の秋夕の状況は、裏道が詰まっていたにもかかわらず、アルゴリズムがそれを有意な要因として認識できず、対応が不十分だった問題とみられる」と伝えた。

好まれない裏道、競争力と利用者認識のギャップを埋めるべき

サービス最適化など、利用者の認識とのギャップを埋めることが課題だという声が出る一方、Tマップのアルゴリズムに疑問を抱く視線もある。Tマップのアルゴリズムが不正確だという主張だ。業界によると、ナビサービスのアルゴリズムは各社とも大差ない。アルゴリズムよりも、蓄積された道路区間情報を基に時間、距離、通行料から道路幅などの細部事項まで、どの要素に加重値を置くかを決定するのがモバイルナビサービスの競争の核心だという。

加重値の細部項目や数値などは各社の営業秘密だ。別の業界関係者は「代替ルート案内において所要時間だけが重要なわけではない。道路等級、左折回数、以前通過した車両の左折時間まで、詳細なデータが反映される」と明かした。

前回の秋夕を前に、Tマップは帰省・帰京時の渋滞を予測した資料を配布した。写真=TMAPモビリティ提供
前回の秋夕を前に、Tマップは帰省・帰京時の渋滞を予測した資料を配布した。写真=TMAPモビリティ提供

カン・ギョンウ漢陽大学交通物流工学科名誉教授は「各社とも自社のデータとシミュレーションを基にサービスを提供するが、究極的には予測に基づく。利用データが多い企業の場合は精度が比較的高いが、時間当たりの交通量が極めて少ない農道のような裏道は誤差が大きく、信頼度が低い」と説明した。キム・ピルス大林大学未来自動車科教授は「利用者の感覚に限った話ではないと判断する。アルゴリズムの信頼性に対する疑問は残る。どのような問題があるのか点検する必要がある」と指摘した。

Tマップは事件直後、短期的な措置を完了し、内部的に裏道のアルゴリズムを含む改善案を導き出している。来年初めに、関連する再発防止のためのサービス再整備の内容を公開する方針だ。

専門家は、利用者が積極的にナビを活用することが何よりも重要だと強調する。利用者のデータが再びサービスの動作の根幹となるため、効率的なルート選択と実際の車両走行記録を通じて、より適切なサービスへと誘導できると助言した。カン・ギョンウ教授は「推奨ルートをすぐに選択するのではなく、不慣れな道の場合は全体のルートを確認し、利用者にとって最適な満足感を得られるルートを選択すべきだ。受動的な使用ではなく、複数の選択肢を考慮して利用する必要がある」と語った。

この記事はAIによって自動翻訳されました。原文(韓国語)と異なる部分がある場合があります。
강은경 기자

기술과 산업을 취재하고 씁니다.

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