TMAP AUTO 안전하게 달리다 - 29편 - 티맵모빌리티의 사이버 보안 이야기
TMAP AUTO의 사이버보안 필요성과 위협 사례를 소개했습니다. 국제 표준 인증과 정기 보안 점검으로 보안 체계를 운영하고 있습니다.

TMAP AUTO의 사이버보안 필요성과 위협 사례를 소개했습니다. 국제 표준 인증과 정기 보안 점검으로 보안 체계를 운영하고 있습니다.
티맵의 프로필 등록 기능 개편과 차량 프로필 연계 방식을 소개했습니다. AWS Rekognition으로 프로필 이미지 안전성을 검증한 사례를 다루었습니다.
대중교통 이용 중 하차 타이밍을 놓치는 문제를 줄이기 위한 승하차 알림 기능을 소개했습니다. 이동 중 다른 활동에 집중해도 내릴 시점을 놓치지 않도록 돕는 내용입니다.
티맵 10.0에서 대중교통 기능이 앱 안으로 통합된 배경을 설명하는 글입니다. 백엔드 관점에서 기존 별도 앱의 구조와 Reactive Programming 전환 맥락을 다룹니다.
티맵에서 집 등록을 유도하고 집 추천을 강화한 사례를 다루고 있습니다. CDP와 딥러닝 모델링으로 내비게이션 편의성을 높이는 방향을 소개합니다.
여행 중 다음에 갈 장소를 추천받는 세션 기반 기능 개발기를 소개합니다.\n사용자의 탐색 시간을 줄이는 추천 흐름 설계가 핵심입니다.
티맵이 휴대폰 카메라 영상을 활용해 주행 상황을 실시간 분석하는 Software ADAS 기능 개발 과정을 소개했습니다.운전 편의성과 안전운전을 높이기 위한 카메라 기반 보조 기능의 활용 맥락을 설명했습니다.
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티맵의 도로 상황 정보가 어떻게 수집되고 가공되어 표출되는지 설명한 글입니다. 직접 수집 정보와 관계 기관 연동 정보를 나눠 빠르게 안내하는 흐름을 다뤘습니다.
TMAP이 조사차량 이미지로 도로표지판 정보를 추출해 최신 길안내를 유지하는 방식을 소개했습니다. 기존 수작업의 높은 운영비용을 줄이기 위한 딥러닝 활용 내용을 다룹니다.
화물 운송 시장에서 화주와 차주를 연결하는 주선의 역할을 설명했습니다. TMAP의 관점에서 화물 운송 단가를 최적화하는 다이나믹 프라이싱을 소개했습니다.
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길안내 정확도를 높이기 위해 도로 정보를 수집하는 배경을 소개했습니다. 블랙박스 영상에서 표지판 정보를 얻기 위해 모바일 환경에서 YOLO를 다루는 글입니다.
위치 기반 서비스가 어떤 방식으로 사용자의 위치를 파악하는지 소개했습니다. 티맵과 포켓몬고 같은 사례를 통해 측위 기술의 필요성을 설명했습니다.
티맵의 신규 경로탐색 엔진 Thor 기반 ‘언제 갈까’ 기능을 소개했습니다. 출발 시간을 바꿔 미래 시점의 소요시간과 경로를 예측하는 방식입니다.
서버 기반 TTS 개발 연재의 한 편으로, TTS의 기본 개념을 소개했습니다. 텍스트를 음성으로 바꾸는 기술의 의미를 간단히 설명했습니다.
TMAP이 지도 데이터를 어떻게 구축하고 반영하는지 소개하는 글입니다. 신규 도로와 시설, 단속 카메라 정보를 빠르게 업데이트해 안전한 운행을 돕는 내용입니다.
TMAP JS를 브라우저 기반 지도 엔진으로 소개하고, WebGL 풀 벡터 방식과 사용자 데이터 추가 지원을 설명했습니다. 또한 성능 개선을 위해 웹 워커를 적용한 개발 맥락을 다뤘습니다.