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다차원·다시점 공간데이터 활용 ‘국가공간정보 자동 갱신’ 초점

‘디지털 국토정보 기술개발 사업단’ 2핵심 과제

오성덕 기자 | 기사입력 2024/07/26 [08:33]
오성덕 기자 이메일 아이콘 기사입력  2024/07/26 [08:33]
다차원·다시점 공간데이터 활용 ‘국가공간정보 자동 갱신’ 초점
‘디지털 국토정보 기술개발 사업단’ 2핵심 과제
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국토 변화의 자동 인식, 공간객체의 모델링 자동화, 국가공간정보 DB 자동갱신기술 등 ‘디지털 국토의 구축 효율화’ 실현을 위한 기술들의 윤곽이 드러나고 있어 관심이 집중되고 있다.

 

이 연구는 LX한국국토정보공사 공간정보연구원을 중심으로 진행 중인 ‘디지털 국토정보 기술개발 사업단’ 과제 중 연세대학교를 중심으로 진행 중인 2핵심 과제다.

 

다종 시계열 공간 데이터 신뢰성 확보 위한 품질 검증 등

다중 플랫폼 센서 기반 공간정보 변화인식 자동화 연구 추진

항공사진 활용 건물 생성 소멸 등 자동 변화탐지 기술도 선봬  

 

지난 2022년 4월 국토교통부와 국토교통과학기술진흥원의 지원 아래 출범한 ‘디지털 국토정보 기술개발 사업단’(단장 송원호)은 ‘국토정보의 초정밀화·초연결화를 통한 디지털 국토 실현’을 위한 기술 개발에 나서고 있다. 

 

현재 사업단은 ‘초정밀 디지털 국토 구축’, ‘디지털 국토의 구축 효율화’, ‘초연결 디지털 국토 실현’, ‘차세대 디지털 국토 구축’ 등 4가지 핵심과제로 구성돼 있다. 

 

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▲ 위성 및 항공영상 기반 공간정보 변화인식 자동화 기술    

 

연구내용

이 과제는 ‘디지털 국토의 효율적인 구축’을 목표로 다차원·다시점 공간데이터를 활용한 국가공간정보 자동 갱신 기술 개발에 초점을 맞춰 진행되고 있다.

 

현재 ‘크라우드 소싱 공간데이터 구축 및 관리 DB 구축 연구’를 비롯해 ‘공간데이터 품질 검증·향상’, ‘2D·3D 등 다차원의 마스터 데이터 생성’, ‘통합 공간정보 변화인식 자동화’, ‘변화지역 객체 자동 모델링’, ‘국가공간 DB 자동 생성’ 등 크게 6개 세부 핵심 요소기술 개발에 나서고 있다. 

 

세부적으로 살펴보면, ‘크라우드 소싱 기반 다차원·다시점 공간 데이터 구축·관리 기술 개발’ 분야에서는 다차원·다시점을 갖는 대량의 다종 시계열 공간 데이터의 효과적인 구축·관리 기술 개발을 목표로 하고 있다. 

 

이를 위해 민간영역의 다양한 분야, 작업 공종, 취득 상황을 기반으로 안전점검, 유지관리, 측량, 건설시공, 환경분야, 현황조사, 재난분석, 도시계획, 농업 등의 데이터 취득 시나리오를 구성, 크라우드 소싱 데이터 취득 환경을 반영했다. 

 

또한, 실질적으로 취득한 다종의 시계열 데이터를 클라우드 상에서 효과적으로 구축하고 저장 및 관리하는 기술을 개발하고 있다.

 

‘다종 시계열 공간 데이터 신뢰성 확보를 위한 품질 검증 및 향상 기술 개발’ 분야에서는 크라우드 소싱 환경에서 수집되는 다종 공간 데이터(영상, 라이다)의 품질 검증 및 향상 기술 개발을 목표로, 다종 공간 데이터에 대한 품질 요소 및 기준을 도출하고, 도출한 품질 요소를 기반으로 품질 검증과 향상을 도모할 수 있는 기술 개발에 나서고 있다.

 

‘다차원·다시점 시계열 공간 데이터 간의 상호운용성 확보를 위한 마스터 데이터 생성 기술 개발’ 분야에서는 기존 국가에서 생성한 2차원 정사영상을 기준으로 고해상도 드론 영상이 취득된 지역에 대해 새롭게 고해상도의 2차원 정사영상을 자동으로 생성할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 

 

3차원의 경우 정확도가 확보된 포인트 클라우드, 즉 마스터 데이터를 기준으로 다양한 센서로부터 취득한 3차원 포인트 클라우드를 자동으로 정합하는 기술 개발도 병행하고 있다. 

 

‘다중 플랫폼/센서 기반 공간정보 변화인식 자동화 기술 개발’ 분야에서는 국가공간정보 DB 자동갱신을 위한 변화인식 자동화 및 최적화 기술들을 개발하고 있다. 

 

현재 다시기 센서 자료로부터 변화인식을 수행하기 위한 여러 인공지능 및 공간정보분석 알고리즘과 파이프라인, 프레임워크 등을 분석하며 위성, 항공기, 드론에 장착된 센서에 알맞은 변화인식 알고리즘 통합 운영하는 방안을 연구하고 있다. 

 

‘변화인식 대상-범위의 공간정보 객체 자동인식, 추출, 모델링 기술 개발’ 분야에서는 변화가 탐지된 지역의 공간 데이터를 생성하는 기술 개발을 목표로, 데이터 생성을 위한 이종 데이터 첨단 융합 기술과 함께 크라우드 소싱 데이터 기반 변화지역의 공간데이터 생성, 3D 객체 모델링 대상지 자동 추출 및 모델링을 위한 기술 개발에 나서고 있다. 

 

특히, 공간정보 객체 자동인식, 추출, 모델링 기술 개발 부문에서는 건물과 도로에 대해 대상지를 자동 추출할 수 있는 기술과 함께 LoD3 수준의 자동 모델링 기술, 공간정보 객체 편집 구현 기술 개발에 집중하고 있다. 

 

‘변화인식 대상 지역의 국가공간 DB 자동 생성 기술 개발’ 분야에서는 응용 분야와 갱신 DB별 요구사항 및 최적 LoD 수준 분석 연구를 비롯해 객체 공간모델의 LoD 수준 간 동적 변환과 정합기술, 변화가 탐지된 지역과 그렇지 않은 지역 간의 정합 기술을 개발하고 있다. 

 

실제 적용을 위해 국가공간 DB 성과품질 검증 절차 및 작업규정(안) 마련 연구도 수행하고 있다. 

 

한편, 연구진은 그동안 실제 크라우드 소싱 데이터가 취득되는 시나리오를 도출한 후 테스트베드에 적용하고, 다종의 시계열 공간데이터를 수집했다. 수집한 공간데이터는 구축한 DB를 통해 원시 데이터와 이를 후처리한 가공데이터를 연계해 사용자가 쉽게 데이터를 찾아 활용할 수 있도록 관리하고 있다. 

 

또한, 국내외 품질검증요소를 바탕으로 명확히 정의되지 않은 품질 검증 기준을 정의하고, 이를 기반으로 품질검증·향상 및 가시화 소프트웨어를 개발하는 성과도 거뒀다. 

 

특히, 2차원 영상과 3차원 포인트 클라우드 자료에 대한 정밀한 정합 알고리즘은 물론 항공사진을 활용한 건물의 생성, 소멸, 증축, 색 변화 등 네 가지 주요 부분에 대한 자동 변화탐지 기술도 선보였다. 

 

이와 함께 3차원 텍스처 정보를 자동으로 추출하고, 이를 활용한 수동 편집 도구도 성공적으로 개발을 완료했다. 

 

기대효과

디지털 국토 구축사업은 공공 영역과 민간영역 간 상호 협력을 통한 동반성장이 가능한 사업으로, 향후 글로벌 공간정보 분야의 국가 경쟁력 강화와 민간 부분의 시장 확장성을 동시에 획득할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 

 

또한, 다종의 공간데이터 간 자동 정합 기술과 변화탐지 기술이 필요한 부처와의 기술 공유와의 연계는 물론 전통적인 방법으로 공간정보를 구축하는 기관이나 기업의 경우 비용과 시간 저감 효과를 거둘 것으로 예상된다. 

 

특히, 그동안 다년간의 훈련을 받은 전문가만 제작할 수 있었던 고품질의 공간데이터를 크라우드 소싱 데이터와 연구 성과물을 통해 비전문가도 직접 데이터 수집에 참여, 제작은 물론 갱신, 최신화 수행이 가능해질 전망이다. 

 

 

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정적 공간정보 고품질화 목표

실시간 ‘국토 변화 탐지’ 역점

 

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▲ 손홍규 교수    

연세대학교 손홍규 교수는 “공간정보 기술은 ‘GEOAI’를 통해 국민의 일상생활에 필수적인 요소로 자리 잡을 것”으로 전망하며, “이 같은 변화에 대비하기 위해서는 정부에서 제공하는 데이터는 물론 민간에서 독립적으로 생성된 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기술 개발이 시급하다”고 말했다. 

 

이 같은 필요성에 의해 진행 중인 2핵심 과제에서는 ‘정적 공간정보의 고품질화’를 목표로 크라우드 소싱 공간데이터를 활용해 준 실시간으로 국토의 변화를 탐지하고, 변화된 지역에 대해 다차원의 공간정보를 생성해 기 구축된 국가공간정보의 신속한 갱신이 진행될 수 있는 기술 개발에 나서고 있다. 

 

현재 연세대에서는 국토지리정보원이 연간 제공하는 정사영상을 바탕으로 신규 취득한 고해상도 드론 영상을 활용해 변화된 지역의 2차원 정사영상을 새롭게 생성하는 기술 개발과 다양한 원천으로부터 취득한 밀도와 정밀도가 다른 차원 포인트 클라우드 자료를 자동적으로 통합할 수 있는 기술 개발에 역량을 집중하고 있다.

 

특히, 향후 국토 관리 및 계획 수립 시 정밀도를 높이고 효율성을 극대화할 수 있도록 학문적·실용적인 측면을 담아 기술 개발에 구슬땀을 흘리고 있다. 

 

손 교수는 그동안의 성과에 대해 “대표적 성과는 고정밀 3D 모델링 기술과 AI를 이용한 자동 변화 인식 네트워크 개발로 요약할 수 있다”며, “이 기술들은 향후 국토 관리 및 환경 모니터링 분야에서의 응용 가능성이 매우 크고, 도시계획을 비롯한 재난 관리, 환경 보호 등 다양한 분야에서도 실용적으로 활용할 수 있을 것”이라며 기대감을 드러냈다. 

 

AI 이용 ‘자동 변화’ 네트워크 개발 큰 성과

 

실제로 연구를 통해 도출된 고해상도 3D 모델링과 변화 인식 네트워크인 ‘AI 기반 자동 변화 인식 시스템’은 디지털 트윈의 기본구축 자료로, 향후 다양한 분야에서 광범위하게 활용될 전망이다. 

 

이어 “또한, 기존에 명확히 정의되지 않았던 다종의 공간 데이터 품질에 대한 가이드라인을 제시할 수 있고, 품질 향상 소프트웨어를 유관기관에 서비스로 제공할 수 있다”며, “특히,  국가 공간정보의 체계적인 구축과 갱신을 위한 제도적 마련에도 기여할 것”이라고 말했다. 

 

한편, 손 교수는 “향후 연구성과들을 전체 핵심 통합 실증지로 선정된 수서역 현장에 실제 적용하고, 효용성 검증에 나설 예정으로, 이를 위해 AI 기술을 통한 변화 인식 자동화와 최적화에 중점을 두고 연구를 진행하고 있다”며, “최종적으로 실시간 데이터 분석과 반응이 가능한 시스템을 구축할 계획”이라고 밝혔다. 

 

이어 “이 연구는 단순히 기술적 성과를 넘어 사회적, 경제적 가치를 창출할 잠재력을 갖고 있는 만큼 개발 기술들이 실제 사회에 적용되며 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 지속적인 관심과 지원이 필요하다”며, “특히, 미래 세대를 위한 지속 가능한 환경 조성에 기여할 수 있도록 최고의 결과를 만들 수 있도록 노력하겠다”고 강조했다. 

 

끝으로 손 교수는 “지속가능한 공간정보 산업 생태계 조성을 위해서는 지속적인 기술발전과 함께 이를 지원할 수 있는 법적·정책적 기반 강화가 필요하다”며, “또한, 산업 내에서의 협력과 교육 프로그램을 통한 전문인력 양성, 데이터 개방성과 접근성을 높이는 것도 중요하다”고 덧붙였다. 

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