1P by neo 2023-07-28 | favorite | 댓글 1개
  • 오버처 맵스 재단(OMF)이 첫 번째 오픈 맵 데이터셋인 오버처 2023-07-26-alpha.0을 공개했습니다.
  • 이 데이터셋에는 관심 장소(POIs), 건물, 교통 네트워크 및 행정 경계라는 네 가지 독특한 데이터 레이어가 포함되어 있습니다.
  • 관심 장소 데이터셋에는 전 세계 5,900만 개 이상의 장소에 대한 데이터가 포함되어 있으며, 내비게이션, 로컬 검색 및 기타 위치 기반 애플리케이션에 유용하게 사용될 것입니다.
  • 오버처 맵스 재단은 아마존 웹 서비스, 메타, 마이크로소프트, 톰톰 등의 기업들에 의해 2022년에 설립되었으며, 현재는 12개 이상의 맵핑 및 기술 회사를 포함하고 있습니다.
  • OMF의 목표는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 포괄적이고 시장 수준의 오픈 맵 데이터셋을 만드는 것입니다.
  • 관심 장소 데이터셋은 CDLA Permissive v2.0에 따라 라이선스가 부여되어 맵 빌더 및 위치 서비스 제공업체가 자유롭게 사용할 수 있습니다.
  • 건물 레이어에는 전 세계적으로 7억 8,000만 개 이상의 독특한 건물 풋프린트가 포함되어 있으며, 교통 레이어는 OpenStreetMap 데이터에서 파생된 전 세계 도로 네트워크를 나타냅니다.
  • 행정 경계 레이어는 국가 및 지역 행정 경계의 전 세계적인 오픈 데이터셋을 제공합니다.
  • 모든 데이터 레이어는 OMF의 데이터 스키마로 포맷되어 있어 데이터의 표준 및 상호 운용성 사용이 가능합니다.
  • OMF는 피드백을 수집하기 위해 데이터를 공개하고, 향후 릴리스에서 새로운 오픈 데이터 소스를 통합할 계획입니다.
  • OMF 커뮤니티는 신규 회원 및 협력을 환영하여 신뢰성 있고 상호 운용 가능한 오픈 맵 데이터를 더욱 발전시키고자 합니다.
Hacker News 의견
  • Overture Maps 프로젝트는 대규모 지리 공간의 주요 플레이어들이 공개 데이터 세트와 독점 데이터 및 프로세스를 함께 활용할 수 있는 프로젝트입니다.
  • 이 프로젝트는 OpenStreetMap과 같은 공개 데이터 세트를 기반으로 지리 데이터를 향상시키고 허용 라이선스로 다시 공개하는 것을 목표로 합니다.
  • 이 프로젝트는 OpenStreetMap 커뮤니티에서 많은 대화를 유발했습니다.
  • 지도 자체를 찾는 사람들에게 Protomaps를 추천합니다. 이는 모든 지도 데이터를 담은 단일 파일을 제공합니다.
  • 이 파일은 S3에 호스팅되며 Lambda와 Cloudfront 캐시 타일 응답을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
  • 이 설정은 비용 효율적이며 타일의 사용자 정의를 허용합니다.
  • Overture Maps에는 국가 및 지역 행정 경계에 대한 전 세계적인 공개 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
  • Google Maps는 뷰어의 위치에 따라 경계를 변경하는데, 이는 일부 국가에서 문제가 될 수 있습니다.
  • Overture Maps는 데이터 생성 및 재생산 측면에서 제한적인 개방성을 가지고 있어, 폐쇄적이고 독점적이라는 비판을 받고 있습니다.
  • 데이터의 정확성과 완전성은 행정 경계와 같은 복잡한 지역에서 특히 보장되지 않습니다.
  • Overture Maps는 장소 데이터에 대해 BingBot 크롤링에 의존할 수 있으며, 이로 인해 관심 지점이 누락되고 데이터가 혼잡해질 수 있습니다.
  • 동일한 데이터를 재현하기 위한 공개된 도구가 없으며, 문제 제기나 패치 제출을 위한 소프트웨어 저장소도 없습니다.
  • Overture Maps의 데이터 세트 라이선스는 허용적이지만, OpenStreetMap의 속성 요구 사항을 어떻게 우회하는지는 명확하지 않습니다.
  • Overture Maps의 출시는 협력적인 지도 시스템을 강화할 수 있는 긍정적인 발전으로 여겨집니다.
  • 구매 후 위성 이미지 자금 지원에 대한 욕구가 있습니다.
  • Overture Maps와 OpenStreetMap의 차이점이 명확하지 않습니다.
  • Overture Maps의 데이터 세트의 정확성을 OSM과 Google Maps와 비교하여 시각적으로 평가하는 데 시간이 걸릴 것입니다.
  • 데이터 세트를 BigQuery에 로드하여 분석하고 다른 테이블과 결합하는 데 관심이 있습니다.