구글 지도와 Gemini의 결합 | AI가 지도 데이터를 이해하는 시대

안녕하세요,

최근 구글은 Google Maps(구글 지도)와 Gemini API를 결합하여, 인공지능이 현실 세계의 위치 데이터를 직접 이해하고 활용할 수 있는 새로운 기능을 공개했습니다. 단순히 텍스트로 답변을 생성하는 수준을 넘어, 실제 지도와 장소 정보를 기반으로 한 ‘현실 맥락형 AI 응답’을 구현할 수 있게 된 것입니다.

이번 포스팅에서는 이 새로운 기능인 Google Maps Grounding에 대해 알아보고, 실제로 Gemini API를 활용해 지도를 기반으로 정보를 검색하고 응답을 생성하는 과정을 함께 살펴보겠습니다.

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구글 맵 + Gemini API

2025년 10월 17일, 구글에서 구글 맵 데이터와 Gemini API를 결합하여, 생성형 AI가 현실 세계의 위치 정보를 직접 활용할 수 있는 기능을 공개하였습니다. 이 기능은 단순한 텍스트 기반 응답을 넘어, 실제 지도 데이터를 근거로 보다 정확하고 실용적인 답변을 생성하도록 설계되어 있습니다. 사용자가 “근처 카페를 알려줘” 혹은 “이 지역의 관광 명소를 추천해줘”와 같은 질문을 입력하면, Gemini 모델이 Google Maps의 방대한 장소 데이터베이스를 기반으로 구체적인 장소명, 거리, 리뷰, 영업시간 등을 종합하여 응답합니다.

 

• 구글 공식블로그 : https://blog.google/technology/developers/grounding-google-maps-gemini-api/
• Gemini API 문서 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/maps-grounding

Grounding with Google Maps: Now available in the Gemini API

 

 

주요 특징

• 현실 데이터 기반 응답: Gemini API는 구글 맵(Google Maps)의 실시간 장소 데이터를 직접 활용하여 답변을 생성합니다. 사용자의 질문이 지역이나 위치 정보를 포함할 경우, 모델은 실제 지도 데이터에서 최신 주소·거리·영업시간·평점 정보를 불러와 정확하고 신뢰성 있는 결과를 제공합니다.
  
  
• 다양한 산업 활용성: 여행·부동산·소매·물류 등 위치 정보가 핵심인 산업 전반에서 활용할 수 있습니다. 예를 들어 여행 서비스에서는 인근 관광지와 이동 동선을 추천할 수 있고, 부동산 앱에서는 주변 인프라 정보를 즉시 제공할 수 있습니다.
  
  
• 지도 시각화 지원: Gemini API의 응답에는 지도 위젯 토큰이 포함되어 있어, 개발자는 이를 앱이나 웹 화면에 삽입해 실제 Google Maps 지도를 시각적으로 표시할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 대화와 지도를 동시에 확인할 수 있습니다.
• 글로벌 지원: 이 기능은 전 세계 지역에서 사용할 수 있으며, Gemini 2.5 Pro·Flash·Flash-Lite 모델에서 모두 지원됩니다. 개발자는 별도의 지역 제한 없이 글로벌 서비스에 바로 적용할 수 있습니다.
  
  
• 신뢰성 강화: 구글 맵(Google Maps)의 검증된 장소 데이터를 활용함으로써 잘못된 정보나 존재하지 않는 장소가 포함될 가능성을 줄입니다. 생성형 AI가 생성하는 응답에 실제 출처와 근거를 함께 제시함으로써, 사용자 신뢰도를 높이는 방향으로 설계되어 있습니다.

 

 

사용 제한 및 요금 정책

Gemini API는 전 세계적으로 제공되지만 일부 지역과 특정 활동에는 사용 제한이 있습니다. (한국에서는 정상적으로 이용할 수 있습니다.) 이 기능은 실제 구글 지도 데이터를 기반으로 장소 정보를 검색해 맞춤형 결과를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 주변 매장, 관광지, 음식점 등 현실 세계의 위치 정보를 보다 정확하게 확인할 수 있으며, 이러한 기능은 아래에 소개된 모델에서 지원됩니다.

 

[모델 지원]

• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash
• Gemini 2.5 Flash-Lite
• Gemini 2.0 Flash

[요금 정책]

• 과금 기준: 1,000건의 지도 기반 요청당 25달러
• 과금 조건: 하나 이상의 Google 지도 소스가 포함된 응답만 해당
• 여러 지도 쿼리가 포함된 요청도 1건으로 계산
• Grounding의 요청 한도·비율 제한은 기본 Gemini 모델 정책과 동일
• 세부 요금 및 할당량 정보는 Gemini API 가격 페이지 참고

 

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간단한 사용 예시

Gemini API를 활용하면 구글 맵 데이터를 기반으로 실제 위치 정보를 참조하여 질문하고 답변을 받을 수 있습니다. 이 API는 여러 프로그래밍 언어로 사용할 수 있으며, 이번 예시에서는 Python을 사용하여 간단한 테스트 과정에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 사전 준비사항

• Python : 3.10
• google-genai : 1.45.0

 

2. 구글 API 키 발급

Google Maps Grounding 기능을 사용하려면 우선 Google API 키가 필요합니다. API 키는 Google Cloud Console 또는 Google AI Studio에서 발급할 수 있으며, 일반 사용자에게는 Google AI Studio를 통한 발급이 가장 간단하고 편리합니다.

 

아래 링크를 통해 Google AI Studio에 접속한 뒤 로그인합니다.

• Google AI Studio : https://aistudio.google.com/api-keys

로그인 후, 화면 우측 상단의 “API 키 만들기” 버튼을 클릭하면 새로운 API 키가 생성됩니다. 생성된 키는 아래 예시 이미지처럼 표시되며, 이후 코드 실행 시 api_key 항목에 입력하여 사용할 수 있습니다.

출처: Google AI Studio

 

3. 코드 작성

아래 코드는 Google에서 제공한 공식 예제를 기반으로 작성된 간단한 테스트용 코드입니다. Gemini API를 통해 “서울 강남역 근처 디저트 카페”를 검색하고, 결과에 포함된 Google Maps 장소 정보를 함께 확인하는 과정입니다.

# Python
from google import genai
from google.genai import types

# Gemini API 클라이언트 초기화
client = genai.Client(api_key="Google AI API 키 입력")

# Google Maps Grounding 활성화
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",  # 또는 gemini-2.5-pro
    contents="서울 강남역 근처에서 디저트 카페 추천해줘.",  # 프롬프트 입력
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
        tool_config=types.ToolConfig(
            retrieval_config=types.RetrievalConfig(
                lat_lng=types.LatLng(latitude=37.4979, longitude=127.0276)  # 강남역 중심 좌표
            )
        )
    ),
)

print("응답 내용:\n", response.text)

# Google Maps 기반 장소 데이터(Grounding Metadata) 확인
if response.candidates and response.candidates[0].grounding_metadata:
    print("\n🔹 Grounding Metadata:")
    print(response.candidates[0].grounding_metadata)
else:
    print("\n⚠️ Grounding Metadata가 포함되지 않았습니다.")

 

4. 실행 확인

코드를 실행하면 Gemini API가 Google Maps 데이터를 참조하여 실제 강남역 주변의 디저트 카페 정보를 검색하고, 그 결과를 종합한 맞춤형 답변을 생성합니다. 응답에는 각 카페의 이름, 평점, 리뷰 수, 영업 여부 등의 정보가 함께 제공되며, 모델이 Google Maps Grounding을 통해 실시간 데이터를 기반으로 응답을 구성했다는 점을 확인할 수 있습니다. 또한, 결과 하단에는 Grounding Metadata가 함께 표시됩니다.

이 메타데이터에는 모델이 참조한 Google Maps의 장소 ID, 장소명, 지도 링크(URI) 등이 포함되어 있으며, 해당 링크를 클릭하면 실제 구글 지도에서 동일한 장소 정보를 바로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 단순한 텍스트 응답을 넘어, 현실 세계의 데이터와 직접 연결된 결과를 얻을 수 있습니다. (아래 예시 이미지 참고)

 

실행 결과

 

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이번 예시를 통해 Gemini API와 Google Maps Grounding 기능을 함께 활용하면, 단순한 텍스트 응답을 넘어 현실 세계의 위치 정보와 연계된 지능형 결과를 생성할 수 있음을 확인할 수 있습니다. Gemini 모델은 구글 지도 데이터를 기반으로 실제 장소 정보를 이해하고, 사용자의 질문 의도에 맞게 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.

 

이와 같이 AI와 실제 데이터를 결합한 서비스와 애플리케이션이 빠르게 확산되고 있습니다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어, 사용자의 상황과 위치를 이해하고 맞춤형 답변을 제시하는 형태로 발전하고 있습니다. 앞으로는 이러한 기술이 여행, 지역 상권, 교통, 생활 편의 등 다양한 영역에서 더 나은 사용자 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.

 

 

감사합니다. 😊