티맵은 왜 멍청해졌을까? 65분 예상이 100분으로 바뀐 사례… 내비게이션이 길을 고르는 원리와 운전자가 확인할 네 가지

Video: 티맵은 왜 멍청해졌을까? 65분 예상이 100분으로 바뀐 사례… 내비게이션이 길을 고르는 원리와 운전자가 확인할 네 가지
Channel: 안될공학 - IT 테크 신기술
Duration: 20m 4s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
네, 여러분 안녕하세요. 패치입니다. 여러분 운전 자주 하시나요? 요즘엔 운전에서 어디 간다고 하면 내비게이션부터 켜게 되는데요. 목적지까지 65분이 걸린다고 했는데 실제로 도착해 보니 100분이 넘게 걸렸습니다. 같은 곳으로 출발한 다른 차는 66분 만에 도착을 했고요. 이렇게 내비게이션을 믿고 따라갔는데 예상 시간보다 30분이 넘게 소요가 됐다면 다음에도이 앱을 써야 되나라고 생각이 드시겠죠? 2026년 9월에 공개된 모트라인의 내비게이션 비교에서 나온 결과인데요. 티맵이랑 네이버지도 그리고 카카오 내비, 현대랑 기아 순정 내비게이션을 비교를 했습니다. 판교에서 여유도 국회로 가는 첫 주행에서는요. 순정 내비게이션이 가장 먼저 도착을 했고요. 앱 세 개를 비교한 복귀 주행에서는 카카오 내비가 1시간 6분, 그리고 네이버 지도가 1시간 9분, 티맵이 1시간 40분이 걸렸습니다. 티맵이 처음 안내했던 시간보다 35분이나 더 걸린 건데요. 이런 결과를 보면 아우 티맵이 왜 이렇게 멍충해졌지? 이런 말이 자연스럽게 나옵니다.

그런데 그 이유를 알아보려면 우리가 이상하다고 느끼는 그런 길 안내부터 좀 구체적으로 살펴봐야 되는데요. 더 오래 걸리고 통행료도 비싼데 가끔 추천 경로로 뜰 때가 있죠. 이건 왜 그럴까요? 2분 빨라진다고 해서 큰 길을 빠져나왔는데 왜 다시 합류하면 아까 옆에 있던 차가 앞에 있지? 이용자가 많아서 교통 정보도 많을 텐데 왜 굳이 차가 꽉꽉 들어찬 골목으로 계속 들어가라고 하는 걸까요? 이런 질문들은 내비게이션이 길을 고르는 과정이랑 연결되어 있습니다. 어떤 길을 좋은 길로 볼 것인지 정하고요. 도로마다 걸릴 시간을 예상한 다음에 그 조건에 맞는 경로를 찾는 거죠.이 이 과정에서 바로 운전자의 기대랑 좀 어긋나는 지점이 생기는 겁니다. 오늘은 팀의 개발팀이 공개한 자료랑 실제 사례를 바탕으로요. 이상한 길 안내가 나오는 그런 이유들을 좀 따라가 보겠습니다. 자, 여러분이 목적지를 입력하게 되면 내비게이션은 도로를 거대한 연결방으로 다루거든요. 교차로나 도로가 연결되는 지점을 점으로 하고요. 그 사이 도로를 선으로 표현을 하는 거죠.

이런 구조를 그래프라고 합니다. 각 도로에는 통과하는데 걸리는 시간 같은 값을 붙이는데요. 출발지부터 목적지까지이 값들을 더해 가면서 유리한 경로를 찾는 거죠. 근데 여기에서 먼저 정해야 하는게 있습니다. 뭘 기준으로 유리하다고 볼 것인가요? 어떤 사람은 통행료를 좀 내더라도 빨리 가고 싶고 어떤 사람은 좀 늦더라도 복잡한 골목은 피하고 큰 길로만 가고 싶겠죠. 그래서 경로를 평가를 할 때 시간이란 거리, 통행료, 그리고도 특성 등을 함께 고려를 할 수 있는 건데요. 각 조건에다가 얼마나 비을 줄지 정하는게 가중치입니다. 티매 2020년 공식 설명에는 이런 예시가 나와요. 한 경로는 5.6km에 22분 50초, 그리고 다른 경로는 14.7km에 21분 45초였는데요. 두 번째 경로로 가면 1분 5초 정도 빨라지지만 9.1km를 1km를 더 달려야 돼요. 티맵은 이런 지나친 우회를 줄이기 위해서 거리 가중치를 높여서 운영한다고 설명을 했죠. 운전자 입장에서도 이렇게 보면 납득할 만한 선택이에요. 그런데 여러 가지 조건을 섞어서 추천을 하다 보면 화면에 보이는 숫자만으로는 이해하기 어려운 결과도 가끔 나옵니다.

2025년 1월 보도된 이용자 캡처가 그런 건데요. 티맵 추천은 44분의 38km. 그리고 통행료가 2,400원이었습니다. 그리고 옆에 나온 최소 시간 경로는 41분의 35km. 통행료 2,200원이었고요. 아니 추천 경로가 시간도 더 걸리고 거리도 길고 거기다 통행력까지 더 비쌌어요. 당시 보도에 실린 티맵측의 설명은 차로수랑 연료 소모량 같은 이런 여러 요소들도 함께 고려를 한다는 것이었습니다. 그런데이 경로에서 어떤 요소가 얼마나 유리했는지는 공개가 되지 않았어요. 운전자는 그런 화면에 나온 숫자로 판단할 수밖에 없죠. 시간도 돈도 더 얻든다면 그 대신에 무엇을 얻는지 보여 줘야 하는데요. 예를 들어서 큰 길 위주라서 운전이 편하다든지 아니면 복잡한 회전을 좀 줄였다든지 어쨌든 이유가 있어야지 선택을 하겠죠. 그런데 이런 설명이 빠지게 되면 서비스는 여러 조건을 종합해서 추천을 했어도 운전자는 아니 얘가 왜 더 나쁜 길을 추천하고 있지라고 느끼게 됩니다. 그래서 추천 경로를 볼 때는 내가 우선시하는 조건이랑 맞는지 확인을 할 필요가 있겠죠.

도착 시간이 가장 중요하다면 최소 시간 경로랑 비교를 하고요. 낯선 골목이 부담스럽다면 전체 도로 구성도 한번 보는 거예요. 그런데 기준을 내 취향에 맞게 골랐어도 문제가 남습니다. 화면에 나온 41분이나 44분부터 일단 좀 정확해야 하니까요. 그럼 그 시간은 어떻게 측정이 되는 걸까요? 교통 정보를 만드는 대표적인 재료는 차량의 GPS 기록인데요. 어느 시간에 어느 위치를 지났는지를 모으게 되면 차량이 움직인 도로랑 속도를 측정을 할 수 있죠. 1km 구간을 2분에 통과했다면 평균 속도는 시속 30km가 되는 거예요. 티맵비 2022년을 공개한 기술 설명에도이 과정이 나오는데요. GPS 좌표에는 5차가 있기 때문에 먼저이 기록이 어느 도로에서 나온 건지를 좀 맞춰야 돼요. 그다음 구간을 지나는데 걸린 시간이란 거리를 측정을 해서 속도를 구합니다. 이런 기록을 도로별 그리고 시간대별로 모으게 되면 교통 정보가 만들어지는 거예요. 그런데 같은 도로에 있는 차량들도 실제로 겪는 대기 시간은 다르죠. 예를 들어서 직진 차로는 잘 움직이는데 자회전 차로만 아주 길게 늘어선 교차로를 한번 떠올려 보세요.

직진하는 차한테는 빠른 길이겠죠. 근데 좌회전을 해야 하는 차한테는 엄청 오래 걸리는 길인 거예요. 여러 차로를 이렇게 하나의 도로 구간으로 묶어서 보면 이런 차이들이 좀 흐려질 수가 있습니다. 내비게이션이 도로 전체 흐름은 잘 파악을 했어도 내가 들어가야 되는 그 좌회전 줄의 대기 시간을 충분히 반영하지 못하면 예상보다 훨씬 늦어지게 되는 거죠. 팀에 또 당시 그 기술 설명에서 GPS 5차로 인해서 차로 구분은 어렵다고 설명을 했습니다. 도로 위에 차가 많다는 사실만으로 각 차가 어떤 줄에서 무엇을 기다리는지까지 정확히 알 수 있는 건 아니라는 말이에요.이 시간을 제대로 추정을 하려면 차량이 어느 방향에서 들어와서 어디로 나가는지까지 살펴봐야 하는데요. 도로를 달리는 데는 1분이면 충분하겠지만 좌회전 신호를 두 번이나 기다리게 되면 몇 분이 더 붙게 되겠죠. 그리고 신호 주기랑 앞에서 있는 차량수에 따라서도 결과가 달라지게 됩니다. 티맵은 2026년에 차세대 3D 차로 인식 내비게이션 시온도 공개를 했습니다.

여기에서 구분해서 봐야 될 부분은 차로를 인식하는 기술이랑 대기 시간을 예측하는 기술인데요. 내 차가 어느 차로에 있는지 알아야지만 화면 안내가 정확해지고 또 그 차로의 줄이 얼마나 빨리 줄어들지 알아야지 도착 시간이 정확해지겠죠. 운전자가 원하는 건이 두 가지가 함께 맞아 떨어지는 그런 길 안내인 거죠. 관측하는 차량이 적은 도로에서는 또 다른 어려움이 생기는데요. 전국 이용자가 많아도 방금 그 골목을 지나간 차량이 거의 없게 된다면 그곳의 최신 상황을 파악하긴 어렵겠죠. 큰 길에서 모은 기록이 아무리 많아도 옆에 그 작은 농로의 상황까지 알려 주지는 못하니까요. 데이터의 총량이랑 함께 내가 지나갈 도로를 얼마나 최근에 정확하게 간측했는지가 아주 중요해집니다. 이렇게 보면 많은 서비스에서도 이상한 길한가 나오는 이유들이 조금씩 보여요. 예를 들어서 도로 전체 평균에 가려진 대기줄이 있을 수도 있고요. 최신 관측이 부족한 구간도 있을 수 있는 거고요. 여기에다가 내비게이션이 풀어야 될 문제가 하나 더 있습니다.

우리가 필요한 건 지금 그 도로의 속도가 아니라 내 차가 도착할 때 그 도로를 지나는데 걸릴 시간이거든요. 자, 서울에서 부산으로 출발한다고 해 볼게요. 지금 부산 근처가 아무리 한산에도 우리가 도착하는 몇 시간 뒤에는 막히고 있을 수 있겠죠. 출발할 때 도로 상황만 이렇게 갖다 붙이면 실제 주행이랑 차이가 생겨요. 그래서 티맵은 가까운 도로에는 실시간 교통 정보의 비중을 높이고요. 멀리 있는 도로에는 미래의 예측 정보를 더 활용한다고 설명을 해왔습니다. 경로를 계산할 때는 각 도로에 들어갈 예상 시각도 따라가는데요. 첫 구간을 지나면 8시 10분, 다음 구간을 지나면 8시 20분 이렇게 되는 시기예요. 그리고 그 시각에 예상되는 통행 시간을 적용을 하는 거죠. 시간에 따라서 도로를 지나는데 드는 값이 달라지는 그런 시간 의존형 경로 탐색입니다.이 구조에서는 앞쪽 구간의 오차가 뒤쪽 계산에도 영향을 주게 돼요. 첫 구간에서 예상보다 10분이 늦어졌다고 해 볼게요. 그러면 뒤쪽 도로에도 10분 늦게 들어가게 되겠죠.

그 사이에 출근 차량이 몰리기 시작했어요. 그렇게 되면 뒤쪽 구간을 통과하는 시간까지 늘어날 수 있는 겁니다. 처음에 발생한 그 10분의 지연이 전체 경로에서는 더 큰 차이로 이어지는 거죠. 그리고 사고 같은 돌발 상황이 생길 수도 있고요. 평소 반복되는 정체라도 시작 시간이라던가 그 정체 강도를 잘못 예상을 할 수도 있겠죠. 주행 중에 새로운 정보를 받아서 길을 바꾸더라도 이미 지나친 분기점으로 다시 돌아가서 시간을 되찾기는 어렵습니다. 화면에는 65분이라는 숫자 하나가 나오지만 그 안에는 여러 도로의 미래에 대한 예측이 겹쳐 있는 거예요. 몇 군데에서 예측이 좀 어긋나고 그 영향이 이어지게 되면 처음 안내랑 실제 도착 사이에 차이가 아주 커질 수 있겠죠. 그래서 우리가 내비게이션을 평가를 할 때는 두 가지를 함께 봐야 돼요. 다른 경로보다 빨리 도착하게 해 주는지, 그리고 처음 안내한 시간을 얼마나 잘 맞추는지죠. 모트라인 사례에서도 티맵이 다른 차보다 늦게 도착한 결과랑 자신의 예상보다 35분 늦어진 결과는 각각 의미가 좀 있는데요.

더 좋은 길을 찾는 능력이랑 또 도착 시간을 맞추는 능력을 따로따로 볼 수 있으니까요. 중요한 약속이 있는 운전자한테는 두 번째 능력도 아주 중요합니다. 도착 시간을 믿고 출발 시간을 정하기 때문이죠. 근데 그렇다면 이런 예측값을 가지고 길을 더 빠르게 계산하면 문제가 해결될까요? 티맵은 실제로 경로를 계산하는 엔진의 성능을 크게 높인 적이 있는데요. 바로 토르죠. 팀 개발팀은 2021년에 기존이스타 기반 엔진을 개선을 하는 과정을 공개를 한 바가 있습니다. A스타는 지금까지 이동한 비용의 목적지까지 남은 비용의 추정치를 더해서 좀 유망한 방향부터 살펴보는 그런 방식인데요. 전국 도로망에서 많은 이용자의 요청을 처리를 하려면 이런 계산들을 빠르게 끝내야 돼요. 새로운 엔진인 토르는 CCH라는 알고리즘을 기반으로 만들어졌거든요. 아이디어는 이용자가 길을 물어보기 전에 계산 일부를 미리 해 두는 거예요. 도로의 연결 구조를 정리를 하고요. 여러 도로를 거치는 이동을 하나의 연결처럼 비교할 수 있도록 그런 보조 정보들을 만들죠.

이런 보조 연결을 숏컷이라고 부르는데요. 예를 들어서 A에서 B를 거쳐서 C로 가는 이동을 이걸 탐색할 때는 A랑 C 사이에 보조 연결 하나로 다루는 거예요. 근데 실제 길안내를 할 때는 그 연결을 A에서 B, B에서 C로 가는 도로로 다시 풀어냅니다. 이렇게 하면 경로를 찾을 때 중간 구간을 일일히 반복해서 살펴보는 계산을 좀 줄일 수 있거든요. CCH는 도로의 연결 구조를 정리하는 작업이랑 교통 정보에 따라서 통행 시간을 바꾸는 작업을 분리를 하는데요. 도로가 어떻게 이어지는지 준비를 해 두고 정체 상황이 바뀌게 되면 그런 구조에다가 새로운 값을 반영을 하는 거죠. 티맵의 2021년 설명에 따르면 도로망 전 처리는 보통 2주에 한 번, 그리고 실시간 교통 정보 등에 따른 비용 갱신은 보통 5분에 한 번을 수행을 했습니다. 자주 바뀌는 교통 정보를 반영을 하면서도 경로 요청에는 빠르게 대답을 할 수 있게 한 거예요. 같은 장비에서 이용자 요청을 표본으로 뽑아서 비교를 했던 내부 실험에서는 400km 이상 장거리 구간의 탐색 성능이 약 100배 이상 개선이 됐다고 밝혔어요.

당시에는 오픈 API부터 우선 적용을 했다고 설명을 했고요. 그리고 2023년에는 시간대별 교통 정보까지 다루도록 확장한 캐치업도 소개를 했습니다. 같은 도로라도 오전이랑 오후에 통행 시간이 다르기 때문에 시간에 따라서 유리한 경로가 바뀌는 그런 정보까지 처리를 해야 하는 거죠. 이런 정보를 저장하고 필요한 통행 시간이랑 실제 경로를 계산을 하면서 계산량이랑 메모리 사용도 감당을 해야 합니다. 여기까지가 그 경로 탐색 엔진의 역할인데요. 주어진 도로 정보랑 예상 통행 시간을 이용을 해서 경로를 찾아내는 거죠. 이렇게 보면 백배라는 숫자의 의미도 좀 분명해지는데요. 서버가 경로를 계산하는 성능이 좋아졌다는 거예요. 그 계산에 들어간 통행 시간부터 일단 현실이랑 어긋나 있으면 엔진은 부정확한 조건을 바탕으로 답을 찾게 되겠죠. 좌회전 대기가 2분이라고 입력이 됐는데 실제로는 10분이 걸린다면 계산을 아무리 빨리 끝내도 그 8분의 차이가 남게 되잖아요. 운전자가 느끼는 품질을 높이려면 관측이랑 예측 그리고 경로 계산이 함께 맞아야 하는 이유입니다.

근데 토르의 계산 성능만으로는 지금의 길 안내에서 발생하는 불만을 설명을 할 수는 없고요. 실제 도로에서 어떤 값이 들어가는지까지 살펴봐야 하는데요.이 문제는 주행 중에 경로를 바꿀 때 더 잘 드러나요. 우회하면 이분 빨라진다는 안내. 그 이분도 결국 같은 방식으로 계산을 한 예측값이니까요. 자, 처음에는 원래 경로가 30분, 다른 경로가 33분 걸릴 것으로 예상이 됐다고 해 볼게요. 출발한 뒤에 원래 길의 정체가 심해져 가지고 예상 시간이 35분으로 늘어났어요. 그러면 다른 경로가 오히려 2분 빠르게 표시가 될 수 있겠죠. 여기에서 비교하는 35분이랑 33분은 모두 앞으로 걸릴 시간이에요. 특히 우회로의 간칙이 좀 부족하거나 합류 지점의 대기를 잘못 예상하게 됐다면 그 표시된 2분의득이 실제로는 사라질 수 있는데요. 자, 큰 길을 빠져나와서 잠깐 시원하게 달렸어요. 그런데 끝에서 다시 합류를 하려고 오랫동안 기다려야 되는 그런 상황을 생각해 보세요. 우회로 중간에 속도는 빨라도 출구에서 잃어버리는 시간들이 더 크게 되면 전체적으로는 늦어지겠죠.

다시 합류를 했더니 아까는 내 옆에 있던 차가 이제는 내 앞에 있는 상황이 이렇게 생길 수가 있는 겁니다. 그리고 경로를 바꾸게 되면 운전자의 심적 부담도 달라지게 되는데요. 차로를 옮기고 진입로랑 출입로를 찾아야 되고요. 그리고 낯선 교차로에서 회전을 해야 할 수도 있죠. 내비게이션은 이런 이동들에 드는 시간이랑 함께 작은 예측 변화에 안내가 계속 바뀌는 문제도 좀 다뤄야 돼요. 운전자 입장에서는 예상 시간이 조금 줄어드는 이득이랑 경로 변경의 부담을 비교하게 되는데요. 운전 능숙도에 따라서 익숙한 큰 길을 그대로 가는 편이 편할 사람이 있고요. 적극적으로 정체를 좀 피하고 싶은 사람도 있겠죠. 티맵은 2023년 공식 안내에서 처음 선택한 경로를 유지하고 싶은 이용자들한테 실시간 경로 탐색을 끄는 방법을 소개를 했는데요. 갑작스러운 경로 변경에 당황을 하는 초보 운전자들의 후기도 좀 언급이 됐어요. 설정을 꺼도 경로를 이탈했을 때 안내는 제공을 한다고 설명을 했습니다. 그래서 이런 설정은 운전자가 어떤 방식을 선호하는지에 따라서 고르면 되는데요.

내가 교통 변화에 맞춰서 길을 바꾸고 싶다면 재탐색 기능을 활용을 하고요. 미리 살펴본 경로를 유지를 하고 싶다면 관련 설정을 확인을 하는 거죠. 경로를 유지하는 동안에 새로 생긴 정체를 피할 기회가 줄어드는 전까지 일단 선택에 포함이 되는 겁니다. 그런데 우회로가 처음에는 실제로 빨랐어도요. 뒤따라서 들어간 차들은 또 늦어질 수도 있어요. 내비게이션의 안내를 받은 차량들이 그 길에 상황을 바꿔 놓기 때문인데요. 이런 아주 유명한 사례가 있었죠. 2024년 추석에 충남 아산의 어떤 농로에 차량 천여대가 몰려 가지고 오랫동안 갇힌 사건이 있었습니다. 모두 다 정체를 피하려고 들어간 좁은 길에서 다 같이 빠져나오지 못한 건데요. 당시 보도에 인용된 티맵 CTO의 설명은 주요 국도의 주행 시간이 예보다 다섯 배나 늘면서 이면도로 안내가 발생했다는 거예요. 그리고 먼저 들어간 차량들은 시간을 줄일 수 있었지만 그 이후에 차량들이 몰리게 되면서 정체가 심해졌다는 분석도 나왔죠. 조금 전까지 빨랐던 길이라도 감당을 할 수 있는 차량 수에는 한 개가 있잖아요.

특히 좁은 길 끝에서 다시 막힌 큰 길에 합류를 해야 한다면 차량이 빠져나가는 속도보다 차량들이 들어오는 속도가 더 빨라질 수도 있겠죠. 그렇게 되면 이제 대기줄이 그 농로 안쪽으로 길게 늘어나는 겁니다. 그런 변화가 교통 정보랑 예측에 충분히 반영이 되는 동안에도 새로운 차량들이 계속 들어올 수 있는데요. 앞에서 지나간 차량들은 빠르게 지나갔는데 그 기록을 보고 안내를 받은 뒤쪽 차량들은 오래 기다리게 되는 그런 상황이 발생하는 겁니다. 내비게이션은 도로를 관찰하면서 동시에 그 도로로 차도 보내고 있죠. 그러니까 자기가 내린 추천이 앞으로 예측을 해야 될 교통 상황을 바꾸고 있는 거예요. 그래서 지금 그냥 빠른 길을 찾아 주는 데서 멈추지 말고 한 단계 더 나아가야 되는데요. 비슷한 안내를 받은 차량들이 들어온 다음에도 그 길이 여전히 빠를지를 생각을 해야 하는 거죠. 이런 경로 집중 현상은 해외 연구에서도 다룬 바가 있는데요. 2026년에 네이처니케이션스에 발표된 연구는 피렌체랑 밀라노 그리고 로마의 차량 GPS 기록이랑 구글 맵, 텀 등의 서비스 추천 경로를 활용을 해서 시뮬레이션을 해 봤습니다.

추천을 따르는 비율이 일정 수준을 넘어서니까 차량이 이용하는 경로가 일부 도로로 다 집중이 된 거예요. 모든 차량이 추천을 따르는 조건에서는 아무도 추천을 따르지 않는 기준 조건보다 경로 다양성이 최대 약 14%가 줄었습니다. 그러니까 차량들이 선택하는 길의 종류가 줄어들고요. 다 비슷한 길로 모여들었다는 거예요. 낮은 이용률에서 나타난 탄소 배출 감소 효과도 이용률이 높아지면 줄어들거나 조건에 따라서는 사라지고 역전이 되는 경우도 있었습니다. 자, 이런 연구가 보여주는 건 추천을 따르는 차량이 많아질수록 도로 상황 자체도 달라진다는 점이에요. 이용자가 늘어나면 교통을 관측할 데이터가 많아지는 동시에 또 비슷한 안내를 따라서 움직이는 차량도 늘어날 수 있겠죠. 서비스가 커지면 커질수록 그 차량들이 어디로 몰릴지를 다루는 능력도 중요해지는 거예요. 자, 여기까지 들으시면 우리가 이상하다고 느꼈던 그 길 안내들이 하나 둘씩 떠오르게 되는데요. 추천 기준이 내 우선 순위랑 다를 수도 있고요. 도로의 평균 속도가 내가 기다릴 줄을 충분히 설명하지 못할 수도 있죠.

미래 예측이 빛나갈 수도 있고요. 추천 이후에 몰려든 차량 때문에 또 길이 느려질 수도 있습니다. 이런 차이들이 실제 주행에서 드러나게 되면 이제 운전자들은 하나 둘씩 느끼는 거예요. 아니 얘가 왜 나를 이런 길로 보냈지? 그렇다면 운전자는 뭘 어떻게 활용하면 좋을까요? 티맵이랑 네이버지도 카카오 대비가 서로 다른 길을 알려주는 건 각각의 서비스가 얻는 교통 정보랑 미래 예측 그리고 경로를 평가하는 기준이 다를 수 있기 때문인데요. 중요한 이동이라면 출발 전에 다른 앱의 경로까지 좀 비교해 볼 수 있으면 좋을 것 같아요. 이때 예상 시간 숫자랑 함께 어느 도로로 가는지도 한번 보셔야겠죠. 같은 도로를 제한을 하면서 얘네가 시간만 다르게 예상을 하는 건지 아니면 아예 다른 길을 제한을 하는 건지 구분을 할 수 있으니까요. 그래서 실제 운전에서는 한네 가지 정도를 확인해 보시면 좋을 것 같은데요. 첫째는 출발 전에 내가 원하는 기준이 뭔지부터 정하는 겁니다. 도착 시간이 우선인지 아니면 통행료를 최대한 줄이고 싶은 건지 아니면 나는 그냥 낯선기를 피하고 편한 큰 길로 가고 싶은 건지 이거에 따라서 선택이 달라집니다.

티맵은 추천이랑 최소 시간을 구분을 해 왔고요. 네이버지도 공식 안내에도 실시간 추천, 시간 우선, 거리 우선, 큰 길 우선처럼 목적이 다른 경로 유형이 나옵니다. 추천 경로 그냥 하나만 딱 누르기보다는 대한 경로의 시간이랑 거리 그리고 통행료도 함께 보시는 거죠. 특히나 시간 차이가 작은데 거리나 요금 차이가 크다면 그 몇 분을 줄이기 위해서 내가 무엇을 더 쓰고 있는지를 확인해 볼 수 있을 것 같아요. 그리고 둘째는 초행길이나 명절에는 전체 경로도 다시 한번 살펴보는 거예요. 내가 큰 길을 빠져나갔다가 어디에서 다시 합류를 하게 되는지 또 좁은이면 도로를 길게 지나가는지 그런 걸 보는 거죠. 그리고 세 번째는 내가 좀 운전이 미숙해서 갑작스러운 경로 변경이 좀 부담스럽다. 그렇다면 출발 전에 실시간 재탐색 관련 설정을 확인해 보시는 거예요. 교통 변화에 따라서 적극적으로 길을 바꿀지 아니면 미리 살펴본 경로를 유지할지 그걸 미리 정하는 거죠. 주행 중에 안내가 바뀌더라도 그 몇 분을 줄이려고 급하게 차로를 옮길 필요는 없습니다.

내가 안전하게 진입할 수 있는지를 먼저 판단을 해야겠죠. 그리고 마지막으로는 우회를 추천하는 이유를 보여 준다면 그걸 함께 확인해 보시는 거예요. 카카오 내비는 2026년 9월에 사고나 정체를 반영한 경로에 그 추천 이유도 함께 안내하도록 개편을 했다고 밝혔습니다. 정체 구간의 CCTV를 확인해 보는 기능도 소개를 했고요. 출발 전이나 안전하게 정차했을 때 이런 정보를 보면 왜 돌아가라고 하는지 내가 판단을 하는데 좀 도움이 되겠죠. 그리고 동승자가 있으시다면 확인을 부탁할 수도 있고요. 자, 그럼 제일 처음 질문으로 돌아가서요. 우리는 왜 팀맵이 멍청해졌다고 느껴질까요? 운전자는 빨리 도착하려고 안내를 따랐는데 서비스의 추천 기준이랑 통행 시간 예측이 실제 주행이랑은 어긋나는 순간을 계속 겪고 있기 때문이에요. 경로를 계산하는 속도가 빨라진 성과를 운전자가 체감을 하려면 그 계산이 도로 위에서 정확하게 맞아 들어가야 합니다. 오늘 65분이라고 안내받은 사람이 실제로도 그 시간을 믿고 약속을 잡을 수 있어야겠죠.

여러분은 요즘 어떤 내비게이션을 가장 많이 쓰시나요? 만약에 다른 앱으로 갈아타셨다면 도착 시간 예측이랑 추천 경로 그리고 운전 편의성 중에 무엇이 가장 달라졌는지도 댓글로 한번 남겨 주세요. 그럼 오늘은 여기까지 패치였습니다.