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Work창업자 수행 경험 운영

5천만 건 지오코딩 데이터 운영

5천만 건 규모 PostGIS 주소 데이터 파이프라인을 운영하며 서로 다른 공공 원천 데이터를 서비스 가능한 위치 데이터로 전환했습니다.

수행 범위
데이터 엔지니어링, 공간 데이터베이스 운영, 품질 관리 워크플로
맥락
망고시스템, 2022–2024
규모
공간데이터 5천만 건, 월 단위 갱신
주요 기술
PostGIS, PostgreSQL, Python

스튜디오 설립 이전에 창업자가 소속 조직에서 수행한 일입니다. 스튜디오가 수주한 프로젝트가 아닙니다.

처리 흐름

  1. 1공공 주소 원천
  2. 2정규화·품질 검수
  3. 3PostGIS 매칭
  4. 4서비스용 데이터
  5. 5애플리케이션 제공

원천·변환·서비스 단계를 나눠, 매칭에 실패한 레코드를 전체 재처리 없이 따로 들여다볼 수 있게 했습니다.

해결한 문제

대규모 주소 데이터는 형식, 좌표계, 품질이 서로 달라 일회성 공간조인만으로 서비스를 안정적으로 운영할 수 없습니다. 원천과 변환 과정을 추적하고 월별 갱신을 반복할 수 있어야 했습니다.

데이터와 진단

원천은 행정안전부 도로명주소 내비게이션 DB와 VWorld 연속지적도였고 월 단위로 갱신했습니다. 품질 위험은 릴리스마다 달라지는 형식, 좌표계 정합, 매칭 실패 레코드에 있었습니다.

접근 방식

원천 데이터 수집·정규화, 좌표계 정합, 매칭·예외 검수, 서비스용 데이터 배포로 이어지는 운영 파이프라인을 구성했습니다.

판단

실패 레코드를 전체 재처리 없이 추적할 수 있도록 원천·변환·서비스 레이어를 분리했습니다.

구현하며 부딪힌 것

5천만 건 데이터에는 데스크톱 GIS가 아니라 공간 인덱스와 배치 중심의 데이터베이스 처리가 필요했습니다.

결과

월별 업데이트와 품질관리 개선을 통해 지오코딩 서비스 정확도 약 2% 향상을 기록했습니다.

공개 범위

확인된 범위: 공간데이터 5천만 건, 월 단위 갱신·정합성 검증. 정확도 약 2% 향상은 내부 서비스 기준 수치이며 평가셋은 이 페이지에 공개하지 않습니다.

다음에 해 볼 것

향후 개선 방향(제안): 규칙을 바꾸기 전에 정확도 지표와 정답 평가셋을 먼저 정의하고, 월 갱신마다 전후 비교 리포트를 자동 생성합니다.

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