Production data platform · PRODUCTION
Operated a PostGIS-based address pipeline at 50 million-record scale, turning heterogeneous public data into service-ready location data.5천만 건 규모 PostGIS 주소 데이터 파이프라인을 운영하며 서로 다른 공공 원천 데이터를 서비스 가능한 위치 데이터로 전환했습니다.
SYSTEM ARCHITECTURE · 시스템 구조
Large address datasets arrive with inconsistent formats, coordinate systems and quality. A service cannot rely on a one-off spatial join; the data has to remain traceable through updates.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.
Structured the work as an operational pipeline: ingest and normalize source data, resolve spatial references, run matching and exception checks, then publish service-ready records.원천 데이터 수집·정규화, 좌표계 정합, 매칭·예외 검수, 서비스용 데이터 배포로 이어지는 운영 파이프라인을 구성했습니다.
Kept source, transformation and delivery layers separate so failed records could be inspected without rebuilding the full dataset.실패 레코드를 전체 재처리 없이 추적할 수 있도록 원천·변환·서비스 레이어를 분리했습니다.
Processing 50 million address records required spatial indexing and batch-oriented database work rather than desktop-only GIS workflows.5천만 건 데이터에는 데스크톱 GIS가 아니라 공간 인덱스와 배치 중심의 데이터베이스 처리가 필요했습니다.
Operated a PostGIS geocoding workflow at 50 million-record scale and improved geocoding service accuracy by approximately 2% through monthly updates and data-quality improvements.월별 업데이트와 품질관리 개선을 통해 지오코딩 서비스 정확도를 약 2% 향상했습니다.
Verified scope: 50 million spatial records and approximately 2% service-accuracy improvement at MangoSystem.확인된 범위: 공간데이터 5천만 건, 서비스 정확도 약 2% 향상.