최근 첨단 모빌리티 공간지능체계 구현을 위한 ‘공간데이터큐브’ 기술개발 연구가 세계 최초로 진행되고 있어 이목이 쏠리고 있다.
특히, 이번 연구에서는 공중, 지상, 지하 구분 없이 공간 자체를 인식·분석해 통합관리가 가능한 기술을 선보일 예정으로 UAM을 비롯한 국가공간정보플랫폼, 국토조사 등 그동안 2차원 기반으로 수행되던 국가사업의 공공업무 효율성 강화에 크게 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.
‘공간데이터큐브’ 기술은 지상과 지하, 공중을 포함한 도시차원에서 ICT 기술과 함께 UAM, 자율자동차, 로봇 등을 지원할 수 있는 핵심 미래 공간정보 기술이다.
공중 지상 지하 구분 없이 ‘공간 자체 인식·분석’ 통합 관리
UAM 국가공간정보플랫폼 국토조사 등 공공업무 효율 기여
개발 기술 브이월드 플랫폼과 연계 민간 활용 실용화 추진
최근 공간정보 분야에서는 도심항공교통(UAM), 자율차, 로봇 등 첨단기술을 접목한 디지털 대전환 요구와 함께 지상에서 공중, 지하로 이어지는 산업공간 확장에 따른 새로운 공간들에 대한 정보수집과 관리에 대한 필요성이 대두되고 있다.
하지만, 현재 운영 중인 공간정보체계는 AI 등 신기술 도입과 적용에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 데이터 상호운용성 저하와 함께 현재 각각 구축되고 있는 지상, 지하, 공중 데이터 통합과 연계 등 풀어야 할 숙제도 남아 있다.
이 같은 한계 극복을 위해 국내에서도 얼마 전 선행과제를 통해 일부 공간데이터큐브의 초기 수준인 입체격자체계의 국내 표준이 제정된 바 있지만, 후속 연구개발 추진이 제대로 이뤄지지 않으며 공간데이터큐브 국제 표준화를 위한 활동이 미흡한 실정이다.
이에 국토교통부와 국토교통과학기술진흥원의 지원 아래 안양대학교를 중심으로 ‘국토정보 고도화를 위한 입체격자체계 적용 및 활용 기술개발’ 과제가 진행되고 있다.
오는 2029년까지 총 4년 3개월 동안 진행되는 이번 과제에는 현재 대학을 비롯한 정부출연연구기관, 기업 연구소 등 다양한 기관이 참여하고 있다.
연구내용
이 과제는 ‘국토정보 디지털 대전환을 통한 인프라 혁신 선도’라는 비전 아래 ‘디지털 대전환 및 산업공간 확대에 적합한 첨단 모빌리티 지원을 위한 공간데이터큐브 기술개발 및 실증’을 목표로 진행되고 있다.
과제의 핵심기술인 ‘공간데이터큐브’는 인간-컴퓨터-기계 간 상호작용(HCMI)을 지원하는 新 공간정보체계의 기반 기술로 위성영상과 지도, 센싱 등 다양한 정보를 3차원 큐브 형태로 통합 저장하는 공간데이터 구조를 갖고 있다.
이 같은 구조로 인해 기계인지와 학습(머신러닝)이 가능하고, 큐브 형태로의 경량화를 통해 분석 속도 대폭 향상, 인프라 예산 절감 등의 효과를 거둘 수 있다.
특히, 공중부터 지상, 지하에 이르기까지 구분 없이 공간 자체를 인식·분석할 수 있어 통합 관리도 가능하다.
현재 연구진은 크게 3개의 구성기술 개발에 박차를 가하고 있다.
‘공간데이터큐브 저장·관리 자동화 및 최적화 기술’ 분야에서는 HCMI Map 저장·관리·활용 최적화를 위한 공간데이터큐브 표준화 기술과 함께 HCMI Map 경량화를 위한 자동격자화 기술, 공간데이터큐브 저장·관리·검색·배포 효율화 및 고도화 기술개발에 나서고 있다.
HCMI(Human-Computer-Machine Interaction) Map은 휴먼-컴퓨터-머신 상호협력 인지형 3차원 지도를 말한다.
연구진은 이 같은 연구를 통해 향후 3D·4D 공간정보 활용을 위한 입체격자 기반의 공간데이터큐브 표준(안)을 수립하고, 이를 기반으로 ISO 등 국제표준화 기구의 기술위원회 활동에 참여해 국가기술의 국제표준화를 추진할 계획이다.
HCMI Map 구현을 위한 ‘공간데이터큐브 기반 융·복합 분석 및 지능화 기술’ 개발 분야에서는 공간데이터큐브 기반 3D 벡터·래스터 데이터 분석·가시화 기술을 비롯해 공간데이터큐브 기반 이기종 빅데이터 분석·가시화 기술을 개발하고 있다.
HCMI Map 구현을 위한 공간데이터큐브 기반 기계학습데이터 구축･활용 기술 개발 연구도 병행하고 있다.
이 연구에서는 향후 공간데이터큐브 저장·관리 및 분석·가시화 기술을 선보일 예정으로, 현재 3차원 벡터와 래스터, 다양한 이기종 빅데이터를 정규화하고, 이를 시공간 단위로 융합·분석·시각화할 수 있는 기술 설계·구현에 박차를 가하고 있다.
‘첨단모빌리티(UAM, 자율주행 자동차, 로봇) 대상별 공간데이터큐브 기반 HCMI MAP 구축 및 실증’ 분야에서는 K-UAM, 자율주행차, 브이월드(V-World) 등 정부에서 추진하는 사업에 HCMI Map을 적용하고, 실증에 나설 계획이다.
이를 위해 UAM을 위한 정밀 공중지도, 자율주행차를 위한 정밀 도로지도, 로봇을 위한 실내지도를 입체격자체계로 통합하고, 이를 통해 첨단모빌리티 안전운행을 지원하는 실증시스템개발을 진행하고 있다.
또한, 개발된 기술을 브이월드 플랫폼과 연계, 민간 활용을 위한 실용화 기반 마련에도 나설 예정이다.
기대효과
그동안 점·선·면으로 이뤄진 공간정보 영역을 공간데이터큐브로 통합해 공간정보와 비공간정보의 데이터 융합 활용 수요에 대응하고, 고품질 데이터 관리체계 확보에도 기여할 전망이다.
또한, UAM, 브이월드, 국토조사 등 그동안 2차원 기반으로 수행되던 국가사업의 고도화를 통한 공공업무 효율성 강화도 이뤄질 것으로 예상된다.
세부적으로 살펴보면, 효율성 부문에서는 공중-지상-지하 통합 공간데이터큐브 표준화와 재사용성 증대에 따른 데이터 전·후처리 가공 소요시간이 30%이상 절감이 가능할 것으로 기대를 모으고 있다.
경량성 부문에서는 UAM, 자율주행차, 로봇, 실내 측위 등 첨단모빌리티 지원을 위한 기존 2차원 격자체계 대비 약 30% 이상 경량화가 가능할 것으로 전망된다.
특히, 공간데이터큐브 기반의 국토정보 지능화 기술 개발 및 활용을 통해 Geo-AI 분석 서비스 20% 이상 확대는 물론 외국 상용 소프트웨어의 국산화 또는 오픈소스 소프트웨어 제품 대체율 50% 달성도 가능할 것으로 예상된다.
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2차원 중심 ‘휴먼 맵’ 정보 한계
입체격자체계 ‘머신 맵’ 구현 목표
안양대학교 안종욱 교수는 “지금까지의 공간정보는 2차원 중심의 ‘휴먼 맵’으로 인간 중심의 정보 제공에 초점을 맞추고 있어 변화하는 기술 환경과 산업 공간 확장에 효과적으로 대응하는 데 한계가 있다”고 밝혔다.
이 같은 한계 극복을 위해 진행 중인 이번 과제는 3차원 공간정보를 기반으로 시간 및 속성 정보를 함께 처리할 수 있는 입체격자체계를 개발하고, 이를 기반으로 ‘머신 맵’ 구현이 가능한 새로운 공간정보체계로의 전환을 목표로 하고 있다.
안 교수는 “이번 과제를 통해 공간데이터큐브 표준화 기술을 비롯해 공간데이터큐브 저장·관리 및 분석·가시화 기술, 공간데이터큐브 실증시스템 구축 등의 성과들을 도출할 예정”이라고 소개했다.
이어 “특히, 개발 기술을 기반으로 UAM, 자율주행 자동차, 로봇 등이 안전 운행할 수 있는 ‘사람–기계–컴퓨터 간 상호작용을 지원하는 HCMI Map’을 구현하고, 현장 적용 가능성 확인을 위한 실증까지 진행할 예정”이라고 설명했다.
산업현장 디지털 전환 등 국제표준 제·개정 앞장
연구진은 연구를 통해 도출될 공간데이터큐브 표준화 기술을 바탕으로, 향후 국제표준 개정 프로젝트에 참여해 국제표준 제·개정을 주도할 계획이다.
안 교수는 “특히, 첨단 모빌리티 지원에 필요한 공간데이터큐브 기술을 상용화해 공중부터 지상, 실내·지하 공간에 이르기까지의 통합관리, 기상·환경·행정 등 다양한 지식정보의 융합 및 지능화, 인간과 기계 간의 상호작용을 지원하는 신 공간정보체계 구축에 활용할 예정”이라고 말했다.
이어 “또한, 산업별 특성을 반영한 맞춤형 머신 맵 솔루션을 제공해 산업현장의 디지털 전환을 빠르고 안정적으로 정착시키는 데 기여해 나갈 것”이라고 강조했다.
이외에도 공간정보 기반의 디지털 플랫폼 구축을 위해 국토교통부가 추진하는 재정사업과의 연계·통합 등을 추진하며 공간데이터큐브 기술의 확대 적용에도 나설 계획이다.
안 교수는 “이 과제는 기존의 공간정보체계로는 대응하기 어려운 급변하는 기술 환경과 산업환경에 맞춰 새로운 공간정보체계를 구축하기 위한 도전적인 기술개발을 목표로 하고 있는 만큼 많은 기술적 어려움과 시행착오가 예상된다”고 밝혔다.
이어 “하지만 새로운 공간정보체계와 기술을 선도할 수 있는 기회를 적극적으로 마련해 나가겠다”며, “과제 수행 과정에서 마주하게 될 다양한 도전과 장애물은 단지 문제를 해결하는 수준을 넘어 한국이 공간정보 분야에서 기술 선도국으로 도약하는 기반을 다지는 과정이 될 것”이라고 강조했다.
한편, 안 교수는 공간정보 분야의 기술 발전을 위한 방안으로 “빠르게 변화하는 기술과 사회, 산업환경에 선제적으로 대응할 수 있는 역량이 요구된다”며, “단순히 공간정보만을 위한 고유 기술을 개발하는 것을 넘어, 다양한 분야와 융합 가능한 기술을 개발하는 것이 중요하다”고 말했다.
이어 “이를 위해서는 기술환경변화에 대한 지속적인 모니터링과 함께 다른 분야와의 긴밀한 교류를 통해 융·복합 기술에 대한 수요를 발굴하고 이를 적극적으로 반영해 나가야 한다”고 밝혔다.
끝으로 안 교수는 “선도형 기술개발은 일정 수준의 실패 가능성을 내포하고 있지만, 국가 차원에서 도전적 연구개발에 대한 관심과 과감한 예산 투자가 필요하다”고 언급했다.
