국토의 디지털트윈 완성을 위한 핵심기술들이 ‘디지털 국토정보 기술개발 사업단’을 통해 속속 선보이고 있는 가운데 AI 기술을 활용한 차별화된 솔루션을 제공하며 산업의 패러다임 변화에 앞장서고 있는 ㈜이노팸이 ‘국토(도시) 변화탐지 기술 개발’ 연구를 성공적으로 수행하고 있어 이목을 집중시키고 있다.
변화인식 대상-범위 선정 프로세스 등 크라우드 소싱 공간데이터 최적화 연구 박차
현재 ㈜이노팸이 참여하고 있는 과제는 LX한국국토정보공사 공간정보연구원을 주관연구기관으로 진행 중인 ‘디지털 국토정보 기술개발 사업단’(단장 송원호) 과제 중 연세대학교를 중심으로 진행 중인 ‘디지털 국토의 구축 효율화’ 과제다.
디지털 국토정보 기술개발 사업단은 ‘초정밀 디지털 국토 구축’, ‘디지털 국토의 구축 효율화’, ‘초연결 디지털 국토 실현’, ‘차세대 디지털 국토 구축’ 등 4가지 핵심과제를 통해 미래 공간정보산업 혁신은 물론 대한민국의 백년대계를 이끌 수 있는 기술들을 개발하고 있다.
연구내용
연세대학교에서 주관하는 2핵심과제는 ‘디지털 국토의 효율적인 구축’을 목표로 다차원·다시점 공간데이터를 활용한 국가공간정보 자동갱신기술 개발에 초점을 맞추고 있다.
그 중 ㈜이노팸에서는 ‘국가공간정보 DB 자동갱신을 위한 변화인식 대상-범위 선정 최적 프로세스 개발’ 연구와 함께 ‘변화인식을 위한 크라우드 소싱 공간데이터 최적화 기술 개발’ 연구를 맡고 있다.
현재 국가공간정보 DB 자동갱신 대상·수준 정의 및 요구사항 분석, 공간 DB 종류, 다종 플랫폼 센서 형태의 변화인식 영역과 대상 등을 고려한 최적의 프로세스 개발에 나서고 있다.
가용한 크라우드 소싱 공간데이터에 대한 정의와 분류 정의, 변화인식 대상영역에 따른 공간데이터 최적화 기술, 최적 프로세스 기반 다종 플랫폼·센서별 변화인식 자동화 기술 개발 연구도 병행하고 있다.
세부적으로 살펴보면, ‘국가공간정보 DB 자동갱신을 위한 변화인식 대상-범위 선정 최적 프로세스 개발’ 분야에서는 다시기 센서 자료로부터 변화인식을 수행하기 위한 알고리즘과 파이프라인, 가시화 화면을 제공하는 프레임 워크를 개발하고 있다.
위성과 유인항공기, 드론에 장착된 센서에 적합한 변화인식 알고리즘 통합 운영을 위한 연구도 이뤄지고 있다.
‘변화인식을 위한 크라우드 소싱 공간데이터 최적화 기술 개발’ 분야에서는 국가공간정보 DB 중 자동변화인식에 대한 수요가 높고, 기술적으로 실현할 수 있는 항목 선정과 도로와 건물을 포함한 변화인식 분류체계를 수립하고 있다.
또한, 위성을 비롯한 항공, 드론 등이 영상과 라이다(드론)로 취득한 다시기 공간정보에서 유의미한 변화 영역을 인식하는 기계학습 기반의 알고리즘과 다중 플랫폼·센서 자료를 동질화한 후 변화인식 성능을 높일 수 있는 전처리 알고리즘, 변화인식 결과에서 노이즈를 제거하는 후처리 알고리즘을 개발하고 있다.
특히, 기계학습 기반의 위성 영상을 활용한 변화인식 기술 개발 부문에서는 고해상도 위성영상을 활용해 도로와 건물에 대한 Context 정보를 추출, 모델링한 후 기계학습을 통해 시간적 변화가 발생한 지역을 인식하고, 관련 정보를 제공하는 기술 개발에도 집중하고 있다.
한편, 이 같은 연구를 통해 선보일 기술들은 도시계획을 비롯한 재난·안전, 환경 훼손, 국·공유지, 개발제한구역 분야에서 각종 모니터링과 효율적인 관리를 위한 신속하고 정확한 공간정보 분석에 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.
타 산업과의 연계를 통해 새로운 비즈니스 모델에 맞는 서비스 창출도 이뤄질 전망이다.
㈜이노팸은...
공간정보산업 분야에서 독보적인 기술력과 노하우를 보유한 특화기업으로 입지를 견고히 하고 있는 ㈜이노팸은 지난 2014년 서울시립대학교 공간정보학과 연구실벤처회사로 첫 발을 내딛었다.
창립 이래 현장 중심의 ‘GeoAI 기술’을 기반으로 국가 R&D와 공공서비스 솔루션 개발을 성공적으로 수행하며 기술 중심 회사로 이름을 알리고 있으며, 기존 서비스 성능향상을 위한 위성과 항공, 드론을 활용한 GeoAI 솔루션 모듈을 고객들에게 제공하고 있다.
특히, 대학에서의 기초연구 성과를 토대로 현장업무에 적용할 수 있는 실용화 기술 개발에 특화된 기업으로 정평이 나 있는 것은 물론 공간정보산업 분야의 자동화 솔루션 개발 부문에서는 독보적인 위치를 차지하고 있다.
현재 ㈜이노팸은 이처럼 축적된 R&D 경험과 역량을 토대로 공간정보산업 분야에서 문제점으로 지적되고 있는 기획설계단계에서의 기술 전문성 요구, 유사 과정 반복과 단위 솔루션 도입에 따른 높은 비용 부담과 확장성 부족, 공급자 중심 서비스 구현으로 변화 대응 적시성 부족과 낮은 경제성 해결에 앞장서고 있다.
실제로 기획·설계단계부터 공정·품질관리와 운영관리를 위한 교육·훈련, 기술자문 등 표준화된 가이드와 컨설팅을 제공하고 있으며, 디지털 공간정보 생성 효율성과 폭넓은 활용 환경 조성 등을 위한 워크플로우 자동화·효율화 사업을 전개하고 있다.
또한, 변화하는 문제 상황에 대한 능동적 대응과 정합성 높은 공간정보 활용 서비스 구현 등 맞춤형 서비스 환경 조성에도 노력을 기울이고 있다.
이처럼 현안을 해결하고, 공간정보산업의 미래를 개척해 나가는 원동력은 영상자동처리와 영상탐지분석 분야의 핵심기술인 GeoAI 기술을 접목한 ‘M.A.P.S(Mapping&AI Platform Service)’ 기술에서 찾을 수 있다.
GeoAI 플랫폼 서비스인 이 기술은 지속가능한 수요 창출이 가능한 선순환 구조 구축과 함께 고객의 문제 해결은 물론 자산으로 돌려주는 가치 선순화 구조를 제공하는 서비스다.
30%의 데이터 처리·분석·융합 비용 절감은 물론 AI모델 도입과 성능향상을 통한 50%의 비용 절감, 유지보수 외주 및 신규 대비 70%의 비용 절감 효과 등을 거둘 수 있다.
특히, 위성을 비롯한 항공기, 드론, CCTV 동영상 및 이미지 등 기존 공간정보데이터 처리가 가능한 것은 물론, 정사영상과 3Dmesh, 포인트클라우드, DSM 등 공간데이터 멀티포맷 변환이 가능하다. 데이터 저장공간과 공간정보 전문 데이터 관리 툴도 제공한다.
현재 ㈜이노팸은 ‘인류의 세상을 위한 센싱, 매핑, AI 기술의 융합’을 통해 공간정보 산업의 혁신을 선도하는 기업으로 발돋움하기 위해 역량을 집중시키고 있다.
이를 위해 단순히 기존 업무의 자동화를 넘어 다양한 산업과의 융합을 통한 새로운 가치 창출과 공간정보산업이 패러다임 변화를 목표로 AI 기술을 활용한 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다.
인 / 터 / 뷰
“‘공간정보 스마트 자동화’ 현안이자 큰 도전과제”
(주)이노팸 박찬혁 부사장은 “현재 공간정보산업 분야에서 효율적인 스마트 자동화 기술 도입·적용은 시급한 현안인 동시에 큰 도전과제로 남아 있다”고 밝혔다.
실제로 영상처리와 모델링 작업은 대부분 수동으로 진행되고 있고, 데이터 분석도 일반적인 GIS 방법을 통해 이뤄지고 있어 스마트 자동화 기술에 대한 요구가 매우 높은 것으로 알려져 있다.
이 같은 현안 해결과 새로운 도전을 위해 이노팸에서는 개발 기술의 실제 산업현장 적용을 목표로 ‘국토(도시) 변화탐지 기술 개발’에 역량을 집중시키고 있다.
이어 “건물과 도로의 변화 정보를 신속하고 정확하게 분석하기 위해서는 다양한 AI 기술을 활용한 자동화된 변화인식기술이 필요한 상황”이라며, “이 연구에서는 국토 공간에서 발생할 수 있는 주요 변화 대상과 변화인식 분류체계를 수립하고, 변화인식을 위한 프레임 워크를 구축하고 있다”고 소개했다.
이와 함께 실험적인 AI 기법들의 성능을 비교 분석하는 한편, 건물과 도로의 변화를 인지하기 위한 최적의 학습 방법론을 상용화 서비스에 활용할 수 있는 기반 연구도 병행하고 있다.
지금까지의 연구를 통해 AI 기술을 적용한 상용화 가능 영상을 구축했다. 영상 분석 과정에 AI 기술을 도입하는 연구도 성공적으로 마무리했다.
개발 기술 산업현장 적용 목표 ‘국토 변화탐지 기술 개발’ 총력
박 부사장은 “최적의 변화탐지 결과 도출을 위해서는 시계열적으로 두 영상 데이터 간 기하학적·방사학적 차이를 제거하는 영상처리가 필요하다”며, “영상처리는 영상 데이터 간 위치 정보와 색상, 조도 등의 차이가 변화탐지 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문”이라고 설명했다.
이어 “이 같은 영상처리 과정을 거친 영상을 기반으로 현재 건물과 도로의 변화를 탐지하는 연구를 수행하고 있다”며, “그동안 국내 환경에 최적화된 데이터를 구축하고, 이 데이터를 기반으로 한 변화탐지 알고리즘 개발에 성공했다”라고 밝혔다.
이 알고리즘은 기존의 수동방법 중심의 영상처리와 분석 프로세스를 자동화함으로써 작업 효율성을 크게 향상시켜 공간정보 업계의 디지털 전환을 선도할 수 있는 이정표 기술로 평가받고 있다.
박 부사장은 “남은 연구기간 동안 변화탐지 연구성과를 사용자 요구사항에 부합하도록 가공해 활용성을 높일 예정이며, 이를 효율적으로 관리하고, 시각화할 수 있는 변화탐지 프레임 워크도 선보일 예정”이라고 소개했다.
한편, 박 부사장은 “모든 디지털 산업의 기반정보를 제공하고 있는 공간정보산업은 각종 빅데이터와 스마트시티, 드론 신산업, 미래 모빌리티, 위성우주 산업 등 타 산업과의 적극적인 융합이 필요하다”고 말했다.
이어 “이는 공간정보는 모든 산업의 기반이 될 수 있는 잠재력을 갖고 있기 때문”이라며, “따라서 각종 법규와 규정에 맞는 서비스에 국한되지 않고 최신 기술과 디지털 기술 융합으로 고객의 요구사항에 맞는 고품질의 서비스를 제공할 수 있는 혁신적인 솔루션 개발이 필요하다”고 강조했다.
