- 단순히 시작점과 도착지를 잇는 것이 아니라 실제 도로 상황, 교통 규칙, 이동 수단 제약을 모두 고려해 최적 경로를 선택하는 기능
- 내부적으로 지도는 도로/골목/횡단보도/지하철역 등을 노드(지점)와 엣지(연결)로 구성된 네트워크 구조로 저장됨
- 프로세스는 지도 데이터 구조화 → 경로 탐색 알고리즘 적용 → 다양한 경로 옵션 생성 → 데이터 및 맥락 통합 → 경로 평가 및 최적 경로 선별 순으로 이어짐
경로 탐색 알고리즘 : 다익스트라(최단 경로 탐색)와 A*(목표 방향 휴리스틱 추정으로 탐색 효율 향상)가 대표적. 대규모 도로망에는 OSRM/GraphHopper 같은 오픈소스 엔진 활용. OpenStreetMap 데이터 기반으로 교통수단별 접근 가능 도로, 제한 속도, 일방통행 여부 자동 반영
다양한 경로 옵션 생성 : 거리, 시간, 회전 수, 도로 종류 등을 계산해 여러 경로를 생성. 각 경로에 가중치를 부여해 점수화. 정체 구간은 시간 가중치 증가, 환승이 많은 경로는 피로도 감점, 자전거 전용 도로/쾌적한 도보 환경은 가산점
데이터 및 맥락 통합 : 실시간 교통 정보, 날씨, 대중교통 운행 정보를 외부 API로 수집해 반영. 이동 수단에 따라 추천 기준도 달라짐
경로 평가 및 최적 경로 선별 : 규칙 기반 필터링으로 기본 구현 가능. 최근에는 AI 모델 활용이 늘어나는 추세. 과거 사용자들이 어떤 경로를 선택했는지, 어떤 경로에서 이탈이 많았는지를 학습. 콘텐츠 기반 추천이나 협업 필터링으로 사용자 성향과 행동 이력을 반영한 맞춤 경로 제공