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이건 첫 번째 클릭! 히트맵 같이 보기 (새 탭에서 열림)

네이버 통합검색은 방대한 클릭 로그를 히트맵과 히스토그램으로 시각화하여 사용자의 행동 패턴을 직관적으로 분석하고 있습니다. 단순한 정량적 수치를 넘어 시각적 데이터를 활용함으로써 서비스 개선을 위한 구체적이고 객관적인 근거를 확보하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 빠르게 변화하는 검색 서비스 환경에서도 사용자 중심의 최적화된 UX를 도출하는 기술적 노하우를 공유합니다. **히트맵과 히스토그램을 통한 데이터 시각화** * 클릭 로그를 히트맵 형태로 변환하여 사용자가 페이지 내 어느 요소에 가장 많이 반응하고 어디에서 이탈하는지 시각적으로 즉각 파악합니다. * 히스토그램을 활용해 단순 클릭 횟수뿐만 아니라 데이터의 분포와 흐름을 분석하여 사용자 행동의 맥락을 이해합니다. * 숫자로만 이루어진 정량적 데이터의 한계를 극복하고, 서비스 개선을 위한 직관적인 인사이트를 제공합니다. **동적 검색 서비스 대응 및 인프라 구축** * 실시간으로 변화하고 고도화되는 네이버 통합검색 환경에 맞춰 클라이언트 로그를 수집하고 시각화하는 FE 인프라 기술을 적용했습니다. * 다양한 UI 구성 요소와 서비스 변화 속에서도 시각화 데이터의 정확성을 유지하기 위해 겪은 시행착오와 해결 방안을 포함합니다. * 웹 페이지 내 사용자 소비 방식을 정밀하게 확인하고 싶은 개발자와 기획자를 위해 기술적 구현 방법론을 제시합니다. 데이터 분석 결과가 실제 서비스 개선으로 이어지기 위해서는 수치 뒤에 숨겨진 사용자의 의도를 읽어내는 것이 중요합니다. 시각적 분석 도구를 활용하면 데이터 해석의 격차를 줄이고, 팀 구성원 모두가 공감할 수 있는 서비스 개선 방향을 설정하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

DS-STAR: 최 (새 탭에서 열림)

DS-STAR는 통계 분석부터 시각화, 데이터 가공에 이르는 방대한 작업을 자동화하는 최첨단 데이터 과학 에이전트로, 특히 구조화되지 않은 다양한 형식의 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이 에이전트는 데이터 파일의 맥락을 자동으로 추출하고, 생성된 계획을 검증하며, 피드백에 따라 계획을 반복적으로 수정하는 세 가지 핵심 혁신을 통해 기존 모델의 한계를 극복했습니다. 결과적으로 DABStep을 포함한 주요 데이터 과학 벤치마크에서 기존의 최첨단 모델들을 제치고 1위를 차지하며 그 실효성을 입증했습니다. **다양한 데이터 형식의 자동 분석 및 맥락 추출** * 기존 데이터 과학 에이전트들이 CSV와 같은 정형 데이터에 의존했던 것과 달리, DS-STAR는 JSON, 비구조화 텍스트, 마크다운 등 현실 세계의 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있습니다. * 워크플로의 첫 단계에서 디렉토리 내의 모든 파일을 자동으로 조사하여 데이터의 구조와 내용을 텍스트 요약 형태로 추출합니다. * 이 요약 정보는 에이전트가 당면한 과제를 해결하는 데 필요한 필수적인 맥락 데이터로 활용됩니다. **반복적 계획 수립 및 검증 프레임워크** * DS-STAR는 계획(Planner), 구현(Coder), 검증(Verifier), 라우팅(Router) 단계로 구성된 반복 루프를 통해 작동합니다. * LLM 기반의 검증 에이전트(Verifier)가 각 단계에서 수립된 계획의 충분성을 평가하며, 만약 미흡하다고 판단될 경우 라우터(Router)가 단계를 수정하거나 추가하도록 유도합니다. * 이는 전문가가 구글 코랩(Google Colab)과 같은 도구를 사용하여 중간 결과를 확인하며 순차적으로 분석을 진행하는 방식을 모방한 것으로, 최대 10회까지 반복 정제 과정을 거칩니다. **벤치마크 성능 및 실전 데이터 대응 능력** * DABStep, KramaBench, DA-Code와 같은 주요 벤치마크 평가에서 AutoGen 및 DA-Agent와 같은 기존 모델들을 일관되게 압도했습니다. * 특히 DABStep 벤치마크에서는 정확도를 기존 41.0%에서 45.2%로 끌어올리며 공공 리더보드 1위를 기록했습니다. * 단일 파일 작업(Easy task)뿐만 아니라 여러 이기종 데이터 소스를 결합해야 하는 복잡한 작업(Hard task)에서 경쟁 모델 대비 압도적인 성능 우위를 보였습니다. DS-STAR는 정형 데이터에 국한되지 않고 실제 비즈니스 현장의 파편화된 데이터를 통합 분석해야 하는 환경에서 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 복잡한 데이터 과학 워크플로를 자동화하고자 하는 조직은 DS-STAR의 순차적 계획 수립 및 자기 검증 메커니즘을 도입함으로써 분석의 정확도와 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것입니다.

쿠팡 로켓배송의 (새 탭에서 열림)

쿠팡은 급증하는 배송 물량을 효율적으로 처리하기 위해 기존의 텍스트 및 우편번호 기반 배송 구역 관리 시스템을 공간 인덱스(H3) 기반의 시각적 시스템으로 혁신했습니다. 이를 통해 복잡한 배송 구역을 지도상에서 직관적으로 분할하고 관리할 수 있게 되었으며, 숙련된 인력의 경험에 의존하던 운영 방식을 데이터 중심의 체계적인 시스템으로 전환하는 성과를 거두었습니다. 결과적으로 배송 효율성을 극대화하고 캠프 관리자들이 유연하게 구역을 조정할 수 있는 기술적 토대를 마련했습니다. **기존 텍스트 기반 관리의 한계** * **우편번호 단위의 한계:** 과거에는 정부가 할당한 우편번호를 배송 단위로 사용했으나, 배송 물량이 급증하면서 단일 우편번호 구역이 한 명의 쿠팡 친구가 처리하기에는 너무 비대해졌습니다. * **경험 의존적 운영:** 우편번호를 아파트 단지나 건물 단위로 더 세밀하게 쪼개야 했으나, 공간 정보가 없는 텍스트 주소 위주여서 해당 지역에 익숙한 숙련자의 주관적인 판단에만 의존해야 했습니다. * **시각화 및 편집의 어려움:** 텍스트 중심 데이터는 지도상에서 구역의 경계를 직관적으로 파악하기 어려웠으며, 구역을 변경하거나 공유하는 과정에서 데이터의 일관성을 유지하기 힘들었습니다. **H3 공간 인덱스 도입과 이점** * **육각형 격자 시스템(H3) 선택:** 구글의 S2(사각형/다이아몬드 기반) 시스템 대신 우버에서 개발한 H3 육각형 그리드 시스템을 채택했습니다. * **기하학적 이점:** 육각형은 인접한 모든 셀과의 중심 거리가 동일하여 거리 계산 및 확장이 용이하며, 구역을 병합하거나 나누었을 때 시각적 왜곡이 적어 배송 구역 관리에 최적입니다. * **데이터 표준화:** 모든 배송지를 위경도 기반의 H3 인덱스로 변환함으로써, 주소 체계에 상관없이 일관된 공간 데이터를 추출하고 분석할 수 있게 되었습니다. **시스템 재설계 및 기술적 구현** * **적정 해상도(Resolution) 설정:** 너무 세밀한 해상도는 데이터 양을 과도하게 늘리고, 너무 낮은 해상도는 정밀도를 떨어뜨립니다. 쿠팡은 배송 효율을 고려해 관리 효율성과 데이터 크기의 균형을 맞춘 최적의 해상도 단계를 선택했습니다. * **육각형 그룹 기반 구역 정의:** 배송 구역을 단순한 텍스트 리스트가 아닌 '육각형들의 집합(Hexagonized Polygon)'으로 재정의했습니다. 이를 통해 지도상에서 다각형(Polygon)을 그리면 해당 영역에 포함된 H3 셀들이 자동으로 할당되는 방식을 구현했습니다. * **운영 도구의 혁신:** 캠프 관리자들이 웹 인터페이스를 통해 직접 지도 위에서 구역을 수정하고, 변경된 구역의 물량 통계를 즉각적으로 확인하며 최적의 배송 영역을 설정할 수 있는 환경을 구축했습니다. 공간 인덱스 기반의 시스템 전환은 단순한 시각화를 넘어, 배송 구역별 물량 통계를 실시간으로 파악하고 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 합니다. 물류 및 배송 시스템을 운영하는 조직이라면 주소 텍스트에 의존하기보다 H3와 같은 공간 인덱스를 활용해 구역 관리의 유연성과 데이터 정확도를 확보하는 것이 배송 최적화의 핵심입니다.

쿠팡 로켓배송: 공간 색인 기반의 새로운 배송 영역 관리 시스템 | by 쿠팡 엔지니어링 | Coupang Engineering Blog | Medium (새 탭에서 열림)

쿠팡은 급증하는 배송 물량과 복잡해지는 배송 환경에 대응하기 위해 기존의 텍스트 및 우편번호 중심 시스템에서 탈피하여 공간 색인 기술인 H3를 도입한 새로운 배송 영역 관리 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 배송 영역을 지도상에 시각화하고 데이터 기반으로 정교하게 분할할 수 있게 함으로써, 숙련자의 경험에만 의존하던 운영 방식에서 벗어나 누구나 직관적으로 배송 경로를 최적화할 수 있는 환경을 제공합니다. 결과적으로 공간 데이터 중심의 관리를 통해 신축 건물이나 지형 변화에도 유연하게 대처할 수 있는 로켓배송의 기술적 토대를 마련했습니다. **텍스트 기반 우편번호 체계의 한계** * 기존 시스템은 정부의 우편번호와 텍스트 주소에 의존했으나, 쿠팡의 성장에 따라 단일 우편번호 내 배송 건수가 한 명의 쿠친이 처리할 수 있는 범위를 초과하게 되었습니다. * 우편번호를 아파트 단지나 동 단위로 세분화해야 했으나, 텍스트 정보만으로는 공간적 위치를 파악하기 어려워 해당 지역에 능숙한 캠프 리더의 직관에만 의존하는 문제가 있었습니다. * 신축 건물의 등장이나 철거 등 지형적 변화가 발생했을 때 이를 시스템에 즉각적으로 반영하고 배송 영역을 조정하는 데 한계가 있었습니다. **H3 공간 색인 시스템의 도입** * 우버(Uber)에서 개발한 육각형 기반의 그리드 시스템인 H3를 도입하여 전 세계를 균일한 크기의 육각형 격자로 나누어 관리합니다. * 육각형 구조는 인접한 모든 이웃 격자와의 중심점 거리가 동일하여, 사각형이나 삼각형 격자보다 공간 분석 및 경로 최적화 계산에 훨씬 유리합니다. * 주소라는 텍스트 데이터 대신 위경도 기반의 공간 좌표를 사용함으로써 배송 영역의 경계를 더욱 명확하고 정교하게 설정할 수 있습니다. **시스템 재설계와 시각화 최적화** * 캠프 작업자들이 지도 위에서 배송 영역을 직접 확인하고, 마우스 클릭이나 드래그를 통해 영역을 생성, 수정, 공유할 수 있는 직관적인 UI를 구현했습니다. * 개별 육각형 격자들을 그룹화하여 하나의 다각형(Polygon) 형태로 변환하는 기술을 적용해 지도 렌더링 성능을 높이고 사용자 가독성을 개선했습니다. * 배송 밀도와 작업량을 격자 단위로 수치화하여 제공함으로써, 특정 영역에 업무가 쏠리지 않도록 균등하게 배송 물량을 배분할 수 있는 통계 기능을 강화했습니다. 물류 및 배송 시스템에서 주소는 더 이상 단순한 텍스트가 아닌 정교한 공간 데이터로 다뤄져야 합니다. 격자 기반의 공간 색인 시스템을 활용하면 운영 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 자율주행 배송이나 드론 배송과 같은 미래 기술로 확장하기 위한 필수적인 데이터 구조를 확보할 수 있습니다. 이미 주소 기반 시스템의 한계를 느끼고 있는 물류 기업이라면 H3와 같은 공간 인덱싱 기술로의 전환을 적극적으로 검토할 것을 권장합니다.