SK텔레콤 T맵 API

1. 서론: 대한민국 모빌리티의 중추, T맵 API

지난 20년간 SK텔레콤(현 티맵모빌리티)의 T맵은 단순한 내비게이션 애플리케이션을 넘어 대한민국 이동성의 표준으로 자리 잡았다. 2,000만 명에 달하는 가입자와 시장 점유율 65%라는 수치는 T맵의 압도적인 시장 지배력을 명확히 보여준다.1 이러한 성공의 근간에는 매월 53억 km에 달하는 주행 데이터를 수집하고 분석하며 축적해 온 독보적인 데이터 자산과 기술력이 있다.2 T맵은 이제 단순한 B2C 서비스를 넘어, 국가 수준의 모빌리티 데이터를 보유한 핵심적인 디지털 인프라 자산으로 평가받아야 한다.

이러한 배경 속에서 SK텔레콤이 T맵, 사물인터넷(IoT) 등 자사의 핵심 기술을 외부 개발자에게 개방하는 ’API 포털’을 공개한 것은 대한민국 모빌리티 생태계에 있어 중대한 전환점을 의미한다.3 이는 자사의 기술을 하나의 완성된 제품으로만 제공하는 것을 넘어, 외부 파트너들이 자유롭게 활용하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 플랫폼으로 전환하려는 명확한 전략적 의도를 드러낸다. T맵 API의 개방은 티맵모빌리티가 B2C 시장의 강자를 넘어, 물류, O2O, 공공 등 다양한 산업 영역을 아우르는 B2B 솔루션 시장의 핵심 공급자로 거듭나려는 야심 찬 계획의 실현이다.5

이러한 전략적 전환은 비즈니스 모델의 근본적인 변화를 시사한다. 과거의 T맵이 ’서비스 제공자’로서 사용자에게 직접 길안내라는 가치를 전달했다면, API를 통해 개방된 T맵은 ’생태계 조성자(Ecosystem Enabler)’로서의 역할을 수행한다. 배달의민족, 이마트, CU와 같은 각 산업의 선도 기업들이 T맵 API를 자사 서비스의 핵심 로직, 즉 물류, 배송, 위치 검색의 기반으로 채택하면서 1, T맵은 개별 애플리케이션을 넘어 다른 비즈니스를 구동하는 일종의 ’모빌리티 운영체제(Mobility OS)’로 기능하기 시작했다. 이는 마치 아마존 웹 서비스(AWS)가 IT 인프라의 표준이 되어 수많은 디지털 서비스를 뒷받침하는 것과 유사한 맥락이다. T맵 API는 한국 디지털 경제, 특히 O2O와 물류 분야에서 대체 불가능한 핵심 인프라로 자리매김하려는 전략적 포석인 것이다.

본 안내서는 T맵 API의 기술적 깊이와 비즈니스 가치를 심층적으로 분석하는 것을 목표로 한다. API 포트폴리오의 구성과 기술 스택 분석부터, 서비스의 심장이라 할 수 있는 경로 탐색 알고리즘의 혁신적인 진화 과정, 그리고 산업별 구체적인 적용 사례와 그 파급 효과를 면밀히 검토할 것이다. 나아가 AI 시대의 도래에 발맞춘 T맵의 미래 전망까지 아우름으로써, 개발자, 기술 기획자, 그리고 모빌리티 산업 연구원들에게 T맵 API 생태계에 대한 종합적이고 실질적인 통찰을 제공하고자 한다.

2. T맵 API 생태계 및 기술 스택 분석

2.1 API 포트폴리오 개관: 종합 모빌리티 솔루션

T맵 API는 단순한 지도 표기나 경로 안내 기능을 넘어, 모빌리티와 관련된 거의 모든 요구사항을 충족시킬 수 있는 포괄적인 포트폴리오를 구축하고 있다. 이는 개발자가 T맵 API 생태계 안에서 필요한 모든 위치 기반 서비스를 원스톱으로 구현할 수 있도록 설계되었음을 의미한다. 제공되는 API는 크게 지도, 검색, 경로, 교통정보 등 기본적인 위치 기반 서비스(LBS) 기능 그룹과, 대중교통, 운송관리시스템(TMS), 차량 연동 서비스(OVS) 등 특정 산업에 특화된 전문 기능 그룹으로 나뉜다.7

주요 API 그룹의 구성은 다음과 같다.

• 지도 (Map): 웹 또는 모바일 애플리케이션에 T맵 지도를 생성하고, 확대·축소, 이동 등 기본적인 제어 기능을 제공한다. 또한, 특정 위치에 마커를 표시하거나 특정 영역을 폴리곤으로 나타내는 등 양방향 상호작용을 지원하여 풍부한 시각적 정보를 전달할 수 있다.9

• 검색 (Search): 명칭, 주소, 전화번호 등 다양한 키워드를 활용한 관심지점(Point of Interest, POI) 통합 검색과 특정 카테고리(예: 주유소, 편의점)에 대한 주변 검색 기능을 제공한다. 특히 주소와 위치 좌표를 양방향으로 변환하는 지오코딩(Geocoding) 및 리버스 지오코딩(Reverse Geocoding) API는 위치 데이터 활용의 핵심적인 역할을 수행한다.6

• 경로 (Routing): 자동차, 보행자 등 이동 수단에 따른 최적 경로를 안내한다. 단순한 출발지-목적지 경로뿐만 아니라, 여러 경유지를 포함하는 다중 경유지 안내와 방문 순서를 최적화하여 제공하는 경유지 최적화 기능은 물류 및 배송 산업에서 필수적인 기능이다.10

• 교통정보 (Traffic): 특정 도로 구간 또는 전방의 실시간 교통 상황, 사고, 공사 등의 돌발 정보를 조회할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 동적으로 변하는 도로 상황에 대응하여 최적의 경로를 유지할 수 있다.9

• 특화 데이터 (Specialized Data): T맵만이 보유한 고유 데이터를 활용한 API도 제공된다. 전국 주유소 및 충전소의 유가 정보를 제공하는 API, 특정 장소의 실시간 혼잡도를 알려주는 API, 아파트 단지 주민의 생활 패턴 관련 순위 정보를 제공하는 주거 생활 API 등이 이에 해당한다.6 이는 단순한 지리 정보를 넘어 사회경제적 맥락을 담은 데이터를 제공함으로써 새로운 서비스 창출의 가능성을 열어준다.

2.2 지원 플랫폼 및 SDK: 멀티 플랫폼 개발 환경

T맵 API는 개발자의 기술 스택이나 목표 플랫폼에 구애받지 않고 최대한의 유연성과 편의성을 제공하기 위해 다각적인 개발 환경을 지원한다. 이는 개발자가 T맵의 강력한 기능을 최소한의 노력으로 자신의 서비스에 통합할 수 있도록 돕는 핵심적인 장점이다.8

• 웹 (Web): 웹 애플리케이션 개발을 위해 JavaScript SDK를 제공한다. 래스터(Raster) 타일 방식과 벡터(Vector) 타일 방식의 SDK를 모두 지원하여, 개발 목적에 따라 이미지 기반의 가벼운 지도 또는 유연한 스타일 변경이 가능한 고성능 지도 중에서 선택하여 사용할 수 있다.5

• 모바일 (Mobile): 모바일 앱 개발 환경의 양대 산맥인 Android와 iOS를 위한 네이티브 SDK를 각각 제공한다. 이를 통해 모바일 기기의 하드웨어 성능을 최대한 활용하고, 플랫폼에 최적화된 사용자 경험을 구현할 수 있다.5

• 서버사이드 (Server-side): 특정 플랫폼이나 프로그래밍 언어에 종속되지 않는 RESTful API를 제공한다. 이는 서버 간(Server-to-Server) 통신을 통해 T맵의 경로 계산, POI 검색 등 핵심 백엔드 로직을 활용하고자 할 때 사용된다. 이를 통해 기업은 자사의 백엔드 시스템에 T맵의 기능을 깊숙이 통합하여 비즈니스 로직을 자동화하고 고도화할 수 있다.9

2.3 비즈니스 모델과 요금 정책: 성장을 유도하는 Freemium 전략

T맵 API는 서비스의 규모와 성장 단계에 맞춰 유연하게 적용할 수 있는 합리적인 요금 정책을 채택하고 있다. 이는 초기 스타트업부터 대규모 트래픽을 운영하는 대기업까지 모든 개발자가 부담 없이 T맵 API를 도입하고, 서비스의 성장에 따라 비용을 확장해 나갈 수 있도록 설계된 Freemium 모델에 기반한다.6

• 무료 (Free Tier): 개발자들이 T맵 API의 기능을 테스트하고 초기 서비스를 구축하는 데 아무런 장벽이 없도록 상당한 양의 무료 사용량을 제공한다. 예를 들어, POI 검색은 일 2만 건, 경로 탐색은 일 1천 건까지 무료로 사용할 수 있다.6 이는 소규모 서비스나 내부 테스트용 애플리케이션의 경우 별도의 비용 없이 운영이 가능한 수준으로, 개발자 생태계 진입 장벽을 획기적으로 낮추는 역할을 한다.5

• 종량제 (Pay-as-you-go): 무료 제공량을 초과하여 사용하는 경우, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 후불제 방식이다. 이는 트래픽 예측이 어려운 초기 성장 단계의 서비스나 사용량이 유동적인 서비스에 적합하며, 비즈니스의 성장에 맞춰 비용을 탄력적으로 관리할 수 있게 해준다.6

• 정액제 (Fixed Rate): 월정액 요금을 통해 약정된 대용량의 API 호출을 안정적으로 사용할 수 있는 요금제다. 대규모 트래픽을 꾸준히 발생시키는 기업 고객에게 비용 효율성과 예측 가능성을 제공한다.6

이러한 요금 정책은 단순한 수익 모델을 넘어, T맵의 핵심 자산인 ’데이터’의 질과 양을 기하급수적으로 강화하는 선순환 구조(Flywheel)를 만드는 정교한 전략으로 해석될 수 있다. 관대한 무료 정책은 다양한 산업의 수많은 서비스가 T맵 API를 채택하도록 유도한다. 이들 서비스에서 발생하는 API 호출은 T맵에게 기존의 단순 주행 데이터와는 차원이 다른, 특정 목적(예: 음식 배달, 화물 운송, 대리운전 호출)을 가진 고품질의 이동 패턴 데이터를 제공한다. 이렇게 정제된 목적성 데이터는 T맵의 경로 탐색 알고리즘과 도착 시간 예측(ETA) 모델을 더욱 정교하게 만들어 API 자체의 상품성을 높인다. 향상된 API 성능은 더 많은 유료 고객을 유치하는 동력이 되며, 동시에 T맵 B2C 서비스의 품질 향상으로 이어져 시장 지배력을 공고히 하는 선순환을 완성한다. 결국, 무료 API 정책은 단기적 수익을 일부 포기하는 대신, 플랫폼의 핵심 자산인 데이터를 기하급수적으로 강화하고 장기적인 경쟁 우위를 확보하는 고도의 전략적 선택인 것이다.

표 1: T맵 API 요금제 상세 비교 (자료: 6)

3. 핵심 기능 심층 분석: 데이터와 알고리즘

3.1 데이터 자산: 대한민국을 담은 디지털 트윈

T맵 API의 가장 강력한 경쟁력은 그 기반이 되는 데이터의 규모와 품질에서 나온다. 20년 이상 축적된 이 데이터는 대한민국의 지리적, 사회적 이동성을 거의 완벽하게 복제한 ’디지털 트윈(Digital Twin)’에 가깝다.

• POI 및 주소 데이터: T맵은 약 3,800만 건의 지번 주소, 800만 건의 도로명 주소, 530만 건의 기본 POI, 그리고 1,100만 건에 달하는 별칭(Alias) POI를 보유하고 있다.1 이 수치는 단순히 양적인 우위를 넘어선다. 특히 ’별칭 POI’는 한국 사용자들이 실제로 장소를 지칭하는 구어적 표현(예: “강남역 11번 출구”, “OO 아파트 정문”)을 데이터화한 것으로, 이는 공식 명칭만으로는 해결할 수 없는 검색의 정확성과 편의성을 극대화하는 질적 우위의 핵심 요소다. 복잡한 한국의 주소 체계와 사용자들의 실생활 언어까지 반영한 이 데이터베이스는 경쟁사가 단기간에 모방하기 어려운 강력한 자산이다.

• 고품질 지도 및 교통 데이터: T맵의 정확성은 고정밀 지도 데이터와 방대한 주행 데이터에 기반한다. 매월 약 2,000만 명의 사용자가 생성하는 53억 km의 주행 데이터는 실시간 교통정보를 생성하는 원천일 뿐만 아니라, 미래 교통 상황을 예측하는 알고리즘의 학습 데이터로 활용된다.1 이 데이터는 도로의 물리적 특성을 넘어, 시간대별, 요일별, 계절별로 변화하는 동적인 교통 흐름의 패턴을 담고 있어 T맵 API가 제공하는 경로와 도착 예정 시간의 신뢰도를 보장하는 근간이 된다.8

T맵의 데이터는 시간이 흐를수록 그 가치가 복리처럼 증가하는 ’복합 자산(Compounding Asset)’의 특성을 띤다. 사용자들이 T맵을 통해 특정 장소를 검색하고 실제로 그곳으로 이동하는 데이터가 반복적으로 축적되면서, 시스템은 해당 POI 정보의 정확성을 스스로 검증하고 오류를 수정한다. 예를 들어, 검색은 되지만 실제 방문 기록이 거의 없는 POI는 폐업했거나 정보가 잘못되었을 가능성을 학습하여 데이터베이스를 정제한다. 이렇게 정제된 고품질 데이터는 더 나은 사용자 경험을 제공하고, 이는 더 많은 사용자를 유치하여 다시 데이터 생성 및 정제 프로세스를 가속화하는 선순환 구조를 만든다. 20년간 이 ’데이터 복리 엔진’을 가동해 온 것이 T맵의 따라잡기 힘든 경제적 해자(Moat)를 구축한 핵심 비결이다.

3.2 경로 탐색 및 최적화: 물류 효율성의 극대화

T맵 API는 단순한 최단 경로 제공을 넘어, 복잡한 비즈니스 요구사항을 해결할 수 있는 고도의 경로 최적화 기능을 제공한다. 특히 물류 및 배송 산업에서 운영 효율성을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.

• 다중 경유지 안내 (Multiple Stopovers): 배송 기사와 같이 방문 순서가 사전에 정해진 업무 시나리오를 위해 최대 30개(문서에 따라 100개까지도 언급됨)의 경유지를 순서대로 경유하는 최적 경로를 탐색하는 기능을 제공한다.6 이는 정해진 루트를 따라 움직이는 정기 배송이나 방문 서비스에 유용하게 활용될 수 있다.

• 경유지 최적화 (Stopover Optimization): 이 기능은 T맵 API의 기술적 우위를 가장 잘 보여주는 기능 중 하나다. 방문 순서가 정해지지 않은 최대 100개의 경유지를 입력하면, T맵의 알고리즘이 실시간 교통정보를 반영하여 모든 경유지를 가장 효율적으로 방문할 수 있는 최적의 순서와 경로를 계산해준다.5 이는 컴퓨터 과학 분야에서 가장 어려운 문제 중 하나인 ’외판원 문제(Traveling Salesperson Problem, TSP)’의 실용적인 해법을 API 형태로 제공하는 것이다. 음식 배달, 퀵서비스, 방문 수리 등 순서가 유동적인 다수의 목적지를 처리해야 하는 업무의 시간과 유류비를 획기적으로 절감시켜 생산성을 극대화한다.

수학적으로 경유지 최적화 문제는 그래프 G=(V, E)에서 정점(경유지)의 집합 V = \{v_1, v_2,..., v_n\}을 모두 한 번씩 방문하는 최단 경로, 즉 해밀턴 경로(Hamiltonian path)를 찾는 것과 유사하다. 두 경유지 v_i와 v_j 사이의 이동 비용(시간 또는 거리)을 C(v_i, v_j)로 정의할 때, 경유지 방문 순서의 모든 순열 \pi 중에서 총비용을 최소화하는 순열을 찾는 것이 목표다. 이는 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있다.

\min_{\pi \in S_n} \left( C(v_{start}, v_{\pi(1)}) + \sum_{i=1}^{n-1} C(v_{\pi(i)}, v_{\pi(i+1)}) + C(v_{\pi(n)}, v_{end}) \right)
여기서 S_n은 n개 경유지의 모든 가능한 순열 집합을 의미한다. T맵 API는 이 복잡한 조합 최적화 문제를 빠르고 정확하게 해결하는 강력한 솔루션을 제공한다.

3.3 도착 시간 예측(ETA)의 비밀: 실시간 데이터와 예측 모델

T맵의 가장 핵심적인 기능이자 사용자들이 가장 신뢰하는 기능은 바로 정확한 도착 시간 예측(Estimated Time of Arrival, ETA)이다. 이 정확성은 여러 계층의 데이터와 정교한 예측 모델의 결합을 통해 구현된다.

• 실시간 교통정보 활용: T맵은 수많은 사용자의 차량에서 실시간으로 수집되는 주행 속도 데이터를 분석하여 현재 도로의 소통 상황을 분 단위로 파악한다. 또한, 사고, 공사, 집회 등 예기치 않은 돌발 변수 정보를 즉각적으로 경로 계산에 반영하여 ETA의 현실성을 높인다.1

• 예측 교통정보 활용 (Time Machine): 현재의 교통 상황만으로는 장거리 운행이나 미래 시점의 이동 시간을 정확히 예측하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 T맵은 ‘타임머신’ 기능을 제공한다. 이는 과거 3개월간 축적된 방대한 주행 데이터를 기반으로 특정 요일, 특정 시간대의 교통 패턴을 통계적으로 분석하여 미래의 교통 상황을 예측하는 기술이다.5 T맵의 ETA 계산은 출발지에서 가까운 구간은 실시간 정보의 가중치를 높이고, 목적지에 가까워질수록 예측 정보의 비중을 높이는 정교한 하이브리드 방식을 사용한다.14 이 기능은 예를 들어, 새벽 배송 업체가 물류센터에서 각 가정까지의 배송 시간을 정확히 산출하여 배차 계획을 세우는 데 결정적인 역할을 한다.5

• 머신러닝 기반 모델: 현대적인 ETA 예측 기술은 단순한 통계 분석을 넘어선다. 구글, 우버, 바이두와 같은 글로벌 기업들은 도로 네트워크의 복잡한 시공간적 상호작용을 모델링하기 위해 그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN) 등 고도화된 딥러닝 기술을 적극적으로 활용하고 있다.15 T맵 역시 매초 수백 건씩 생성되는 경로 탐색 요청과 방대한 주행 데이터를 기반으로 2, 사용자의 주행 패턴을 학습하고 장소를 추천하는 AI 모델을 개발하는 등 17 유사한 수준의 고도화된 머신러닝 예측 모델을 운영하고 있을 것으로 강력히 추정된다.

4. 경로 탐색 엔진의 혁신: CCH 기반 ‘토르(Thor)’ 알고리즘

T맵의 서비스 품질을 한 단계 끌어올린 결정적인 기술적 도약은 새로운 경로 탐색 엔진 ’토르(Thor)’의 도입이다. ’토르’는 기존 알고리즘의 한계를 극복하고 압도적인 속도와 효율성을 제공함으로써, T맵의 사용자 경험을 개선하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 기반이 되었다.

4.1 기존 경로 탐색 방식의 한계

과거 T맵을 포함한 대부분의 내비게이션 서비스는 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘이나 이를 개선한 에이스타(A*) 알고리즘에 기반하여 최단 경로를 탐색했다.

• 다익스트라(Dijkstra)와 에이스타(A) 알고리즘*: 다익스트라 알고리즘은 출발 노드에서부터 연결된 모든 간선을 탐색하며 거리를 확장해 나가는 방식으로, 그래프 전체를 탐색해야 하므로 대규모 도로망에서는 계산 비용이 매우 높다.18 에이스타(A*) 알고리즘은 현재 위치에서 목적지까지의 직선거리와 같은 추정값(휴리스틱 함수,

h(n))을 도입하여, 실제 이동 거리(g(n))와 휴리스틱의 합(f(n) = g(n) + h(n))이 가장 작은 노드를 우선 탐색함으로써 탐색 방향을 최적화한다.20 이는 다익스트라보다 효율적이지만, 대한민국 전체와 같이 복잡하고 거대한 도로망에서는 여전히 성능 저하 문제를 피할 수 없었다.21

• 서버 부하와 UX 저하: 도로망 데이터가 계속해서 커지고 T맵 사용자 수가 폭발적으로 증가함에 따라, 기존 알고리즘의 계산 부담은 한계에 도달했다. 특히 서울에서 부산까지와 같은 장거리 경로를 탐색할 경우, 응답 시간이 짧게는 3초에서 길게는 6초까지 걸리는 등 편차가 커져 사용자 경험(UX)을 심각하게 저해했다.21 또한, 명절과 같이 트래픽이 폭증하는 시기에는 서버에 과부하가 걸려 서비스 안정성을 위협하는 요인이 되었다.

4.2 CCH (Customizable Contraction Hierarchies) 알고리즘의 원리

이러한 한계를 극복하기 위해 티맵모빌리티가 도입한 것이 바로 CCH(Customizable Contraction Hierarchies) 기반의 ‘토르’ 엔진이다.11 CCH의 핵심 아이디어는 ’전처리(Preprocessing)’라는 개념을 도입하여, 매번 경로를 탐색할 때마다 전체 도로망을 계산하는 비효율을 제거하는 것이다.22

• 전처리(Preprocessing) 단계: 이 단계는 실제 사용자 요청(쿼리)이 들어오기 전에, 오프라인 상태에서 미리 도로망 그래프에 대한 대규모 연산을 수행하여 계층 구조를 만들어 두는 과정이다.

1. 정점 축약(Vertex Contraction): 도로망의 모든 교차점(정점)에 중요도를 부여한다. 예를 들어, 고속도로 IC는 중요도가 높고, 동네 골목길 교차로는 중요도가 낮다. 이후 중요도가 낮은 정점부터 순서대로 그래프에서 제거(축약)한다.23

2. 지름길 생성(Shortcut Creation): 특정 정점을 제거할 때, 그 정점을 거쳐야만 가능했던 기존의 최단 경로가 사라지지 않도록, 이웃했던 정점들 사이에 가상의 ‘지름길(Shortcut)’ 간선을 추가한다. 이 지름길의 가중치(비용)는 원래의 최단 경로 비용과 동일하다. 이 과정을 모든 정점에 대해 반복하면, 도로망은 중요한 도로(상위 계층)와 덜 중요한 도로(하위 계층)로 구성된 계층(Hierarchy) 구조를 갖게 된다.24

• 쿼리(Query) 단계: 사용자가 경로 탐색을 요청하면, 전처리된 계층 그래프를 사용하여 매우 효율적인 탐색을 수행한다.

1. 양방향 상향 탐색(Bidirectional Upward Search): 출발지와 도착지에서 동시에 탐색을 시작하되, 오직 자신보다 중요도(계층)가 높은 정점으로만 탐색을 진행한다.23

2. 탐색 종료: 양방향 탐색이 상위 계층의 특정 정점에서 만나면 탐색이 즉시 종료된다. 이 지점까지의 양방향 경로를 합치면 전체 최단 경로가 완성된다. 이 방식은 전체 도로망의 극히 일부만을 탐색하기 때문에 기존 방식과는 비교할 수 없을 정도로 빠르다.24

4.3 ‘토르(Thor)’ 엔진의 성능 분석 및 효과

CCH 기반 ‘토르’ 엔진의 도입은 T맵 서비스 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져왔다.

• 압도적인 속도 향상: 가장 극적인 변화는 응답 속도다. 서울-부산과 같은 장거리 경로 탐색에 최대 6초가 걸리던 것이, ‘토르’ 도입 이후 100배 이상 단축되어 수십 밀리초(ms) 내에 응답이 가능해졌다. 이는 사용자가 목적지를 검색하고 거의 즉시 경로 안내를 받을 수 있게 하여 UX를 획기적으로 개선했다.21

• 인프라 비용 절감: 경로 계산에 필요한 연산량이 급격히 줄어들면서, 동일한 트래픽을 처리하는 데 필요한 서버 자원 역시 크게 감소했다. 이를 통해 T맵은 인프라 운영 비용을 기존 대비 5분의 1 수준으로 절감하는 재무적 성과도 달성했다.25

• 새로운 서비스 가능성: ’토르’의 압도적인 계산 효율성은 기존에는 불가능했던 새로운 유형의 API 서비스를 가능하게 했다. 대표적인 것이 매트릭스(Matrix) API다. 이는 N개의 출발지와 M개의 도착지 사이의 모든 경우의 수(N x M)에 대한 경로 정보(거리, 시간)를 단 한 번의 API 호출로 계산해주는 기능이다.25 기존 A* 알고리즘으로는 엄청난 계산량 때문에 실시간 서비스가 불가능했지만, CCH를 통해서는 수백x수백 규모의 매트릭스도 수 초 내에 계산할 수 있게 되었다.

‘토르’ 알고리즘의 도입은 단순한 성능 개선을 넘어선 전략적 전환점이다. 특히 B2B 모빌리티 솔루션 시장에서 이는 경쟁 플랫폼을 압도할 수 있는 결정적인 기술적 기반이 된다. B2C 내비게이션은 대부분 1:1 경로 탐색이지만, 물류 및 운송과 같은 B2B 시장의 핵심 요구사항은 여러 물류센터에서 수백 개의 배송지로 향하는 최적의 배차 계획과 같은 ‘다수 대 다수(Many-to-Many)’ 최적화 문제다. CCH 기반의 매트릭스 API는 이러한 복잡한 연산을 실시간으로 처리할 수 있는 거의 유일한 현실적 대안이다. 이를 통해 T맵은 물류 기업의 핵심 운영 시스템(TMS)에 깊숙이 통합되어, 단순한 정보 제공자를 넘어 기업의 비즈니스 로직 자체를 실행하는 강력한 플랫폼으로 자리매김할 수 있다. 이는 기술적 우위를 바탕으로 B2B 시장의 주도권을 장악하고, T맵을 대체 불가능한 ’모빌리티 OS’로 만들려는 고도의 전략으로 볼 수 있다.

표 2: 경로 탐색 알고리즘 비교 (A vs. CCH ‘토르’) (자료: 11)*

5. 개발자 경험(DX) 및 API 활용 가이드

T맵 API를 활용하여 서비스를 개발하기 위해서는 API 키 발급부터 실제 API 호출에 이르는 과정을 이해해야 한다. 이 장에서는 개발자가 T맵 API를 시작하는 데 필요한 핵심적인 절차와 주요 API의 사용법을 구체적인 예시와 함께 설명한다.

5.1 API 키 발급 및 인증 절차

T맵 API를 사용하기 위한 첫 단계는 고유한 API 키(appKey)를 발급받는 것이다. 이 키는 모든 API 호출에 포함되어야 하는 필수적인 자격 증명으로, 사용자를 식별하고 사용량을 추적하는 역할을 한다.

1. 회원가입 및 로그인: 먼저 SK open API 포털(openapi.sk.com)에 접속하여 T 아이디를 통해 회원가입을 진행한다. 서비스의 목적에 따라 개인 회원 또는 사업자 회원으로 가입할 수 있다. 사업자 회원의 경우, 유료 사용분에 대한 세금계산서 발행이 가능하다.26

2. 앱 생성: 로그인 후, 대시보드 메뉴에서 ‘앱’ 항목으로 이동하여 ‘앱 만들기’ 버튼을 클릭한다. 생성할 애플리케이션의 이름을 입력하면 새로운 앱이 등록된다.26

3. API Key (appKey) 발급 및 확인: 생성된 앱의 상세 정보 페이지로 이동하면, 해당 앱에 할당된 고유한 appKey를 확인할 수 있다. 이 문자열이 바로 API 호출 시 사용될 키다.26

4. 인증 방식: T맵 REST API를 호출할 때는 발급받은 appKey를 HTTP 요청의 헤더(Header)에 포함시켜야 한다. appKey라는 이름의 헤더에 발급받은 키 값을 담아 서버로 전송하는 방식이다. 예를 들면 다음과 같다.27

appKey: {발급받은_유효한_키_값}

5.2 주요 API 요청 및 응답 구조 (JSON 예시 포함)

T맵 API는 RESTful 원칙에 따라 설계되어 있으며, 요청과 응답 데이터는 주로 JSON(JavaScript Object Notation) 형식을 사용한다. 다음은 가장 빈번하게 사용되는 몇 가지 API의 호출 예시다.

5.2.1 경로 탐색 (보행자) API

출발지와 목적지 간의 보행자 경로를 요청하고, 경로 좌표와 예상 시간/거리를 반환받는다.

• Endpoint: POST https://apis.openapi.sk.com/tmap/routes/pedestrian?version=1

• Request Body (JSON): 출발지와 도착지의 WGS84 GEO 좌표(경도, 위도)와 명칭을 JSON 객체 형태로 전송한다.27

{
"startX": "126.98503701193028",
"startY": "37.56656754669109",
"endX": "126.9736349939499",
"endY": "37.55999293399935",
"reqCoordType": "WGS84GEO",
"resCoordType": "WGS84GEO",
"startName": "출발지",
"endName": "도착지"
}

• Response Body (JSON): 요청이 성공하면, 경로 정보를 담은 GeoJSON 형식의 응답을 받는다. features 배열에는 경로의 각 지점(Point)과 경로 전체를 잇는 선(LineString) 정보가 포함되며, properties 객체 안에 총 거리(totalDistance), 총 소요 시간(totalTime) 등의 상세 정보가 담겨 있다.27

{
"type": "FeatureCollection",
"features": [
{
"type": "Feature",
"geometry": {
"type": "Point",
"coordinates": [126.98503701193028, 37.56656754669109]
},
"properties": {
"totalDistance": 1359,
"totalTime": 1234,
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"pointIndex": 0,
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"description": "출발지에서 80m 이동",
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"nearPoiX": "0.0",
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"facilityName": "",
"turnType": 200,
"pointType": "SP"
}
},
{
"type": "Feature",
"geometry": {
"type": "LineString",
"coordinates": [126.98503701193028, 37.56656754669109],
[126.985016, 37.565864],
[126.98348, 37.565807]
},
"properties": {}
}
]
}

5.2.2 POI 통합 검색 API

특정 키워드와 일치하는 장소(POI) 정보를 검색한다.

• Endpoint: GET https://apis.openapi.sk.com/tmap/pois?version=1&searchKeyword={검색어}&count={개수}

• Request Parameters: 검색어(searchKeyword), 반환받을 결과의 최대 개수(count) 등 필요한 파라미터를 URL 쿼리 스트링으로 전달한다.

• Response Body (JSON): 검색 결과에 해당하는 POI 목록이 searchPoiInfo.pois.poi 배열에 담겨 반환된다. 각 POI 객체는 이름(name), 주소(upperAddrName, middleAddrName 등), 좌표(frontLat, frontLon) 등 상세 정보를 포함한다.

5.2.3 리버스 지오코딩 (좌표 → 주소 변환) API

특정 좌표에 해당하는 주소 정보를 조회한다.

• Endpoint: GET https://apis.openapi.sk.com/tmap/geo/reversegeocoding?version=1&lat={위도}&lon={경도}

• Request Parameters: 변환할 WGS84 GEO 좌표의 위도(lat)와 경도(lon)를 쿼리 스트링으로 전달한다.

• Response Body (JSON): 해당 좌표의 주소 정보가 addressInfo 객체에 담겨 반환된다. 법정동, 행정동, 도로명 주소 등 다양한 형식의 주소 정보를 제공한다.

6. 산업별 적용 사례 및 파급 효과 분석

T맵 API는 특정 산업에 국한되지 않고, 이동과 위치가 관련된 모든 비즈니스의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 동력으로 작용하고 있다. 특히 물류, O2O, 금융 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 가능하게 하며 그 가치를 입증하고 있다.

6.1 물류 및 배송 (Logistics & Delivery)

• 주요 사례: 이마트(E-Mart), CU 편의점, 롯데마트.1

• 적용 기술: 다중 경유지 최적화 API, TMS(Transportation Management System) API, 지오펜싱(Geofencing) API.

• 파급 효과 분석:

전국의 오프라인 매장을 소규모 물류 거점(Micro-fulfillment Center)으로 활용하는 ‘퀵커머스’ 및 ‘당일 배송’ 시스템의 확산 뒤에는 T맵 API가 있다. 이마트와 롯데마트는 온라인으로 접수된 고객 주문을 실시간으로 분석하여, T맵의 경유지 최적화 API를 통해 가장 효율적인 배송 순서와 경로를 동적으로 생성한다.6 이를 통해 배송 기사의 이동 시간과 유류비를 최소화하고, 정해진 시간 내에 배송을 완료할 수 있다. CU 편의점의 물류 차량 관제 시스템은 TMS API와 지오펜싱 API를 활용하여, 각 차량의 위치를 실시간으로 추적하고 관할 구역 이탈 여부를 감시하며, 정확한 도착예정시간(ETA)을 점포에 알려줌으로써 재고 관리 및 운영 효율을 극대화한다.6 이처럼 T맵 API는 물류 산업에서 단순한 비용 절감을 넘어, ’2시간 내 배송’과 같은 새로운 고객 가치를 창출하고 비즈니스 모델 자체를 혁신하는 핵심적인 기술 인프라 역할을 수행하고 있다.5

6.2 O2O 및 생활 플랫폼 (O2O & Lifestyle Platforms)

• 주요 사례: 우아한형제들 (배달의민족).1

• 적용 기술: POI 검색 API, 지오코딩 API.

• 파급 효과 분석:

배달 플랫폼의 성패는 ’얼마나 빠르고 정확하게 사용자와 음식점을 연결하는가’에 달려있다. 배달의민족은 T맵 API를 통해 이 핵심 과제를 해결한다. 사용자가 앱을 실행하면, T맵 API는 현재 위치를 기반으로 주변 음식점을 정확하게 검색하여 목록으로 보여준다. 고객이 주소를 입력하면, 지오코딩 API가 이를 정확한 좌표로 변환하여 배달 기사에게 전달한다. 특히, T맵이 보유한 1,100만 건의 방대한 ‘별칭 POI’ 데이터는 “OO 아파트 후문”, “XX 빌딩 스타벅스 앞“과 같이 사용자가 입력하는 비공식적이고 구어적인 주소를 정확한 위치로 매칭시켜주는 데 결정적인 역할을 한다.1 이는 배달 과정에서의 혼선을 줄이고 배달 시간을 단축시켜, 고객과 점주, 라이더 모두의 만족도를 높이는 O2O 플랫폼의 핵심 경쟁력이 된다.

6.3 UBI(사용자기반보험) 및 데이터 비즈니스

• 개념: UBI(Usage-Based Insurance)는 운전자의 실제 주행 습관 데이터를 기반으로 보험료를 산정하는 혁신적인 보험 상품이다. T맵은 내비게이션 주행 중 발생하는 데이터(급가속, 급감속, 과속 등)를 정교하게 분석하여 ’안전운전 점수’를 산출하고, 이 점수가 높은 운전자에게 주요 보험사들이 자동차 보험료를 할인해주는 서비스를 제공하고 있다.2

• 파급 효과 분석:

이는 T맵이 보유한 방대한 모빌리티 데이터가 길안내라는 본연의 목적을 넘어 새로운 부가가치를 창출하는 대표적인 사례다. T맵은 단순한 내비게이션 서비스 제공자를 넘어, 데이터를 가공하고 분석하여 금융(보험)이라는 이종 산업과 결합시키는 ’데이터 비즈니스’로 그 영역을 성공적으로 확장했다. 이는 운전자에게는 경제적 혜택을, 보험사에게는 사고 위험이 낮은 우량 고객을 식별할 수 있는 데이터를 제공하며, 사회적으로는 안전 운전을 유도하는 긍정적인 효과를 창출한다. 이 UBI 모델은 T맵 플랫폼의 수익 모델을 다각화하고 데이터 자산의 가치를 극대화하는 중요한 전략적 축으로 기능하고 있다.

7. 결론: T맵 API의 미래 전망과 전략적 제언

T맵 API는 대한민국 최고의 위치 데이터와 세계적 수준의 경로 탐색 기술을 결합하여, 이미 다양한 산업 분야에서 디지털 전환을 이끄는 핵심 인프라로 자리매김했다. 특히 CCH 기반의 ‘토르’ 엔진 도입을 통해 확보한 압도적인 기술적 우위는 T맵이 B2B 모빌리티 솔루션 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖추게 된 결정적 계기가 되었다. 앞으로 T맵 API가 지속 가능한 성장을 이루고 명실상부한 ’모빌리티 OS’로 진화하기 위해서는, 인공지능 기술의 통합과 개발자 생태계 활성화라는 두 가지 핵심 과제에 집중해야 한다.

7.1 AI 및 LLM 통합의 미래: Proactive Mobility Platform

미래의 모빌리티 서비스는 사용자의 명령에 수동적으로 반응하는 것을 넘어, 사용자의 의도와 맥락을 먼저 파악하고 선제적으로 최적의 이동을 제안하는 방향으로 진화할 것이다. 티맵모빌리티가 이미 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 신규 서비스 기획 및 전략 수립 인력을 채용하고 있다는 사실은 29, 이러한 미래 비전을 현실화하려는 의지를 명확히 보여준다.

현재의 ‘요청 기반(On-demand)’ 길안내 서비스를 넘어, T맵은 ‘예측적/대화형(Predictive/Conversational)’ 모빌리티 플랫폼으로의 진화를 목전에 두고 있다. 예를 들어, 사용자가 “이번 주말에 아이들과 함께 갈 만한 한적한 계곡 추천해줘“와 같은 자연어 질문을 던지면, T맵은 사용자의 과거 방문 기록, 차량 정보, 선호 경로 유형과 같은 개인화된 데이터와, 시간대별/연령대별 선호 목적지 데이터 2 및 실시간 혼잡도 데이터를 종합적으로 분석하여 최적의 목적지와 이동 경로, 출발 시간까지 맞춤형으로 제안하는 서비스가 가능해질 것이다. 이는 T맵 API가 단순한 기능의 집합을 넘어, 사용자와 상호작용하며 지능적으로 이동을 계획하는 ’모빌리티 비서’로 거듭나는 것을 의미한다.

7.2 개발자 생태계 활성화 전략 제언

아무리 뛰어난 기술이라도 활발한 개발자 생태계 없이는 그 잠재력을 완전히 발휘할 수 없다. T맵 API가 더 많은 혁신을 이끌어내는 플랫폼으로 성장하기 위해서는 개발자 경험(Developer Experience, DX)을 최우선으로 고려한 전략적 투자가 필요하다.

• 기술 문서 고도화: 현재 여러 사이트에 분산되어 있고 일부 정보가 부족한 개발자 문서를 하나의 포털로 통합하고, 그 내용을 대폭 강화해야 한다.6 각 API에 대한 상세한 기능 설명은 물론, 모든 파라미터에 대한 설명, 다양한 시나리오에 맞는 요청/응답 예제 코드, 발생 가능한 모든 에러 코드와 해결 방안, 그리고 분야별 모범 사례(Best Practices) 가이드를 제공하여 개발자가 겪는 시행착오를 최소화해야 한다.

• 커뮤니티 지원 강화: 개발자들이 서로의 지식과 경험을 공유하고 문제를 함께 해결할 수 있는 공식 개발자 커뮤니티(예: 포럼, Slack 채널)를 개설하고 적극적으로 운영해야 한다. 또한, 티맵모빌리티의 엔지니어들이 직접 커뮤니티에 참여하여 기술적인 질문에 답변하고 개발자들의 피드백을 수렴하는 공식적인 소통 채널을 마련하는 것은 생태계에 대한 신뢰를 구축하는 데 매우 중요하다.

• API 사용성 개선: API 호출 제한(Rate Limit)과 같은 서비스 운영에 민감한 정책을 명확하고 투명하게 공개해야 한다. 개발자가 대시보드에서 자신의 API 사용량을 실시간으로 모니터링하고, 호출 패턴을 분석하며, 사용량 임계치 도달 시 알림을 받을 수 있는 고도화된 분석 도구를 제공해야 한다. 이는 개발자가 예측 가능하고 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 돕는 필수적인 기능이다.

7.3 최종 요약

T맵 API는 20년간 축적된 대한민국 최고의 위치 데이터와 CCH라는 세계적 수준의 경로 탐색 기술이 결합된 강력한 모빌리티 인프라다. 이미 물류, O2O, 금융 등 다양한 산업의 디지털 혁신을 촉진하는 핵심 플랫폼으로 기능하고 있으며, 그 영향력은 앞으로 더욱 확대될 것이다. 개발자 생태계와의 소통과 지원을 강화하고, AI와 LLM 기술을 성공적으로 서비스에 통합하여 예측적, 개인화된 이동 경험을 제공한다면, T맵은 이동이 필요한 모든 순간에 사용자와 기업이 가장 먼저 찾는 대한민국 대표 ’모빌리티 OS’로 진화할 것이라 확신한다.2

8. 참고 자료

1. TMAP - SK open API, https://openapi.sk.com/products/detail?svcSeq=4
2. 티맵모빌리티, 살아있는 유저 데이터를 분석하다 - 원티드, https://recruit.wanted.co.kr/events/22_11_s01_b10
3. “T맵 기술 빌려쓰세요”…SK텔레콤, ‘API 포털’ 오픈 - 한겨레, https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/815933.html
4. “T맵 기술로 신규 서비스 개발”…SKT, ‘API 포털’ 오픈 - 디지털투데이 (DigitalToday), https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=112666&rf=relatedNews&utm_source=digitaltoday
5. T map API Business - T map Trend Map 2020, https://www.tmap.co.kr/static/trendmap_2020/en/tmap-story/3-05.html
6. tmap Api, https://tmapapi.tmapmobility.com/
7. SK open API, https://openapi.sk.com/
8. MOBILITY 비즈니스를 손쉽게 TMAP API & DATA - 티맵모빌리티, https://www.tmapmobility.com/service/corporate/api
9. TMAP 소개, https://skopenapi.readme.io/reference/t-map-%EC%86%8C%EA%B0%9C
10. TMAP API 기능 - SK open API, https://openapi.sk.com/products/detail?menuSeq=3&svcSeq=4
11. 길안내 - 티맵모빌리티, https://www.tmapmobility.com/support/data/path/about
12. TMAP API . T맵의 지도, 네비 정보 앱에서 활용 가능 - igotit, https://igotit.tistory.com/entry/TMAP-API-T%EB%A7%B5%EC%9D%98-%EC%A7%80%EB%8F%84-%EB%84%A4%EB%B9%84-%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EC%95%B1%EC%97%90%EC%84%9C-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EA%B0%80%EB%8A%A5
13. TMAP 대중교통 API: Guide, https://transit.tmapmobility.com/
14. T맵 경로 추천의 비밀 - T map Trend Map 2020, https://www.tmap.co.kr/static/trendmap_2020/tmap-story/2-02.html
15. The Brain Behind The Map: AI And Traffic Prediction In Google Maps - IJSRET, https://ijsret.com/2025/07/01/the-brain-behind-the-map-ai-and-traffic-prediction-in-google-maps/
16. Traffic prediction with advanced Graph Neural Networks - Google DeepMind, https://deepmind.google/discover/blog/traffic-prediction-with-advanced-graph-neural-networks/
17. 어디 갈까? TMAP 데이터로 장소 추천 받기! | 티맵모빌리티 이규민 - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=2_yZcGnMwQ0
18. 1-intro | Contraction Hierarchies Guide - John Lazarsfeld, https://jlazarsfeld.github.io/ch.150.project/sections/1-intro/
19. I need to create an algorithm that finds the best routes for a state. I don’t know where to start…. - Reddit, https://www.reddit.com/r/csharp/comments/yhpmq3/i_need_to_create_an_algorithm_that_finds_the_best/
20. How Google Maps Finds the Shortest Path: A* Algorithm Explained in JavaScript. - Medium, https://medium.com/@johnadjanohoun/how-google-maps-finds-the-shortest-path-a-algorithm-explained-in-javascript-054b46ee7bf5
21. 티맵 길찾기 더 빨라진다…“토르 알고리즘 적용” - Daum, https://v.daum.net/v/20240201173102997
22. Customizable Contraction Hierarchies - arXiv, https://arxiv.org/pdf/1402.0402
23. tungduong0708/Contraction-Hierarchy: A Small Project in CS163 - GitHub, https://github.com/tungduong0708/Contraction-Hierarchy
24. 카카오맵이 빠르게 길을 찾아주는 방법: CCH를 이용한 개편기, https://tech.kakao.com/posts/436
25. 티맵 길찾기 더 빨라진다…“토르 알고리즘 적용” - 지디넷코리아, https://zdnet.co.kr/view/?no=20240201160036
26. SK OPEN API 이용절차 - Guide | TMAP 대중교통 API, https://transit.tmapmobility.com/guide
27. TMAP Open API를 활용해 도보 경로 안내 api 구현하기 | 인재개발실록, https://injae7034.github.io/kotlin/tmap-open-api-pedestrian/
28. 신규 TMAP API 가이드 사이트 이동하기 - Guide | T MAP API, https://tmapapi.tmapmobility.com/index_stg.html
29. 티맵모빌리티 - DEVISION, https://www.devision.co.kr/job/1400