이동 시간 및 속도 읽기용 도로 관리 통계 데이터 모델은 다양한 정보 소스를 결합하여 빌드됩니다.
집계된 지도 데이터: 가장 중요한 소스는 Google 지도에서 집계되고 익명 처리된 데이터로, Google 지도에서 전 세계 도로의 차량 실시간 속도를 계산할 수 있습니다.
과거 교통 데이터: 시간이 지남에 따라 집계된 사용자 데이터는 과거 교통 패턴을 빌드하는 데 사용되며, 이는 시스템에서 특정 도로의 '정상' 교통량을 특정 시간과 요일에 파악하는 데 도움이 됩니다.
보조 데이터: 과거 데이터는 지역 교통부와 같은 파트너의 서드 파티 정보와 충돌 또는 공사와 같은 사고를 보고하는 지도 사용자의 실시간 사용자 의견을 비롯한 다른 데이터와 결합됩니다.
AI는 이러한 정보 소스를 결합하여 실시간 데이터로 현재 상황을 파악하고 과거 데이터로 기준 예측을 제공합니다. 이러한 융합은 경로 예측 방식에 중요한 역할을 합니다(예:)
- 짧은 경로는 주로 현재 실시간 정보에 의존합니다.
- 더 긴 경로는 고급 AI 모델링을 사용합니다. 여기서 인접한 세그먼트는 실시간 데이터를 사용하여 예측되는 반면, 더 먼 세그먼트는 과거 패턴에 더 크게 의존합니다.
- 실시간 신호가 제한된 도로는 과거 데이터 에 더 크게 의존하여 속도 저하를 예측합니다.
추가 자료
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