특집
제4차 산업혁명 시대의 공간정보 이슈와 정책
국토시론 공간정보의 진화 - 통합적 상상력
이슈와 사람 “공간정보를 ‘제4차 산업혁명’의 핵심 인프라로 구축하고 활용해야 합니다”
- 김영표 LX한국국토정보공사장
국토시론 공간정보의 진화 - 통합적 상상력 02 이기준_ 부산대학교 전기컴퓨터공학부 교수
특집 | 제4차 산업혁명 시대의 공간정보 이슈와 정책
1. 제4차 산업혁명 시대의 공간정보정책 방향 06
김형석_ 국토교통부 국토정보정책과장
2. 드론기반 공간정보산업의 가능성과 전망 11
최경아_ 서울시립대학교 공간정보공학과 연구교수 이임평_ 서울시립대학교 공간정보공학과 교수, 도시과학연구원 대도시무인이동체연구센터장
3. 공간정보, 지능공간에서 딥러닝으로: 나도 모르는 나를 인지하다 17
이은영_ (주)오픈메이트 대표이사
4. 증강현실, 현실과 사이버 공간의 융합 22
안병익_ 식신(주) 대표이사, 건국대학교 정보통신대학원 겸임교수
5. 공간정보 오픈소스 전략, 왜 필요한가? 27
강혜경_ 국토연구원 연구위원 임용호_ 국토연구원 연구원
6. 지능화시대 신성장산업 활성화를 위한 공간정보 이슈와 정책과제 33
사공호상_ 국토연구원 선임연구위원
용어풀이 <218> 제4차 산업혁명 39
성혜정_ 국토연구원 연구원
국토 옴부즈만 40
이슈와 사람 <143> 김영표 LX한국국토정보공사장 41
“공간정보를 ‘제4차 산업혁명’의 핵심 인프라로 구축하고 활용해야 합니다”
강혜경_ 국토연구원 연구위원
우리 옛길 걷기 <38> 제주에서 만난 피안의 섬 이어도 46 신정일_ 문화사학자, 사단법인 우리 땅 걷기 이사장, 「새로 쓰는 택리지」 저자
우리 문화유산의 향기 <200> 고대왕국 압독국, 경산시 고분군과 병영유적 52 박영순_ 수필가
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52
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발행일 2016년 10월 10일 발행인 김동주 편집위원장 김종원
편집위원 강혜경, 고용석, 김동근, 김은란, 김혜란, 문정호, 박천규, 이형찬, 하수정 (가나다 순)
간사 한여정 편집 임영현, 김서영
전화 031 380 0114(대표) 031 380 0425(구독문의) 팩스 031 380 0480
디자인/인쇄 문화공감 02 2266 1897 표지: 전라남도 보성군 대한다원(출처: 토픽이미지스)
「국토」는 국토 전반에 관한 국내외 최신 정보와 현안 문제를 다루는 월간지입니다. 「국토」에 수록된 내용은 필자 개인의 견해이며, 국토연구원의 공식적인 견해가 아님을 밝힙니다.
e-interview 까밀로 보아노(Camillo Boano): 도시에 대한 권리 53 김수진_ 국토연구원 책임연구원
영화와 도시 <34> 영화 ‘세이프 하우스’ 62 안전하지 않은 곳에서 행복을 찾는 도시, 케이프타운
이경한_ 전주교육대학교 사회교육과 교수
해외리포트 미국의 수력발전댐 정책동향 및 시사점 68
박태선_ 국토연구원 연구위원 최 유_ 국토연구원 연구원
글로벌정보 드론을 통해 미래의 농업을 구현하는 ‘생태농장 3.0 프로젝트’ 외 76
KRIHS FOCUS 국토연구원 소식
2016 공간정보 국제컨퍼런스(ICGIS) 86
임륭혁_ 국토연구원 연구원 신가원_ 국토연구원 연구원
2016 국토연구원·한국철도기술연구원 국제세미나 93
김광호_ 국토연구원 책임연구원
국토연구원 단신 ‘개원38주년 기념식’ 개최 외 98
자료회원 가입안내 105
KRIHS 보고서
부동산시장 여건 변화에 대응한 주거지재생 효과 분석 시스템 구축(Ⅲ)(변세일 외 지음) 106 김 영_ 경상대학교 도시공학과 교수, 한국주거환경학회장
스마트 셀을 활용한 국가재난 대응방안 연구(김종학 외 지음) 108
정도준_ 국립재난안전연구원 방재연구실 시설연구사
연구보고서 구입 안내 110
짧은 글 긴 생각 공간정보, 어디까지 진화할 것인가? 112 임헌량_ 국토지리정보원 기획정책과장
기술적 환경을 따라가지 못하여 순식간에 잘나가던 회사가 사라지거나 어려워지는 예는 얼마든지 있다. 코닥과 소니가 그랬고, 노키아도 마찬가지였다. 반대로 기술적 진보를 잘 활용하여 세계 최고의 기업이 된 사례도 우리는 익히 알고 있다. 마이크로 소프트가 1980년대 개인용 컴퓨터의 기술을 바탕으로 1990년대에 세계 최고의 기업 이 되었고, 1990년대 말에 설립된 구글은 인터넷 환경의 변화를 잘 적응하여 2000년 대 중반이후 불과 10년여 만에 세계 최고의 기업이 되었다.
우리나라의 공간정보 산업은 대략 1990년대 중순부터 시작하여 지난 20년 동안 꾸 준히 성장하여 왔다. 그리고 1990년대부터 2000년대 중반까지 10년여 동안 비교적 빠르게 성장하였으나, 그 후 10년 동안 오히려 성장의 탄력은 많이 약해졌다. 국내 시 장은 포화되었으며, 공공영역 사업투자가 주도했던 시장도 성장의 한계에 이르렀다.
1990년대 말부터 만들어진 많은 기업들은 대부분 사라져버렸고, 한두 개의 성공적인 사례를 제외하고는 소수의 중소기업만 근근이 버텨오고 있다. 하나의 기업이 만들어 져 세계 최고 기업으로 성장할 수 있는 10여 년 동안 우리는 거꾸로 가고 있었던 것 이다.
우리나라의 정보통신 기술 및 시장의 성장은 세계적으로 주목을 받고 있다. 물론 스마트폰이나 반도체 등 일부 분야에 한정되지만, 정보통신 기술과 무선통신 환경은 세계 최고 수준이다. 그런데 지난 20여 년 동안 공간정보 산업과 기술은 국내의 영세 한 수준에서 왜 벗어나지 못하고 있을까, 향후 10년을 내다본 우리 공간정보 산업과 기술은 어떤 방향을 가져야 하는가. 이러한 당연한 질문에 대답조차 어려운 현실이 답답할 따름이다. 이에 공간정보 산업과 기술의 지향점을 몇 가지 제시하고자 한다.
공간정보는 다른 정보와 달리 틀(framework)이 되는 정보다. 사실 공간(空間)이라
공간정보의 진화 - 통합적 상상력
이기준 부산대학교
전기컴퓨터공학부 교수 ([email protected])
는 단어의 뜻은 ‘사이에 비어 있음’이다. 바꾸어 말하면 비어 있어 무엇인가로 채워 넣을 수 있는 영 역이고, 그 무엇인가는 사물이나 사건도 될 수 있고, 다른 정보도 될 수 있다. 이것이 공간정보가 다 른 정보 분야와 다른 점이다. 의학정보는 의학이라는 영역에 한정되었지만, 공간정보는 결코 공간 정보만을 위한 정보가 아니다. 다른 모든 정보를 하나로 엮어 체계를 제공하는 틀이 되는 정보다.
정보검색 분야로 출발한 구글이 2000년대에 들어와서 구글맵이나 구글어스를 활용하여 공간정보 사업에 적극적으로 뛰어든 것도 공간정보가 가지고 있는 통합적 특성을 이용하려는 의도다. 구글이 가지고 있는 많은 정보를 체계화하여 사용자에게 다양한 정보서비스를 제공하려면 공간정보가 가 장 효과적인 통합체계라고 구글은 판단한 것이다. 이와 같이 공간정보의 가장 큰 특징은 통합의 체 계를 제공하여 준다는 것이다.
대부분 통합의 산업적 가치는 다양한 분야를 넘 나드는 통합의 상상력에서 나타난다. 통합의 상상 력을 활용하여 공간정보 분야의 지향점을 한번 찾 아보기로 하자. 이를 위하여 공간정보의 대상을 기존 영역에서 벗어나 조금 다른 영역으로 눈을 돌려서 도시나 국토계획과 같은 대규모 공간이 아 니라 다양한 공간으로 관점을 바꾸자. 일례로 각 종 운동은 공간을 대상으로 하는 활동이다. 축구 는 22명의 선수와 한 개의 공으로 구성된 콘텐츠 다. 그런데 지금까지 공간정보 산업이 축적한 기 술을 모두 활용하면 축구는 공간정보 기술의 영역 으로 들어온다. 모든 구기 경기와 육상 경기, 그리
고 심지어는 격투 경기도 공간정보 기술을 활용하면 얼마든지 새로운 영역이 만들어진다. 이번 평 창 동계올림픽에서 공간정보 기술을 적용하여 보는 것도 좋은 시도일 수 있다. 무용, 영화 등 다른 영역의 예술에도 물론 적용할 수 있다. 최근 영화에서 공간정보를 결합하는 기술이 시도되고 있는 것도 비슷한 맥락에서다. 필자 개인적으로 한 번 생각해본 것인데 입체파 회화의 기하와 위상 분석 연구도 흥미로울 것 같다. 피카소의 ‘게르니카’는 현실의 위상을 교묘히 변형한 것으로 기존의 공간 정보 분석기술을 회화에 적용하면 재미있는 결과가 나올 것이다. 궁극적으로 문화콘텐츠를 공간정 보라는 틀에 담으면 우리는 공간정보의 또 다른 무한한 가능성을 찾을 수 있다.
몇 년 전 병리학에서 세포 사이의 거리를 분석하여 암 발생 확률을 추정하는 연구가 발표되어 놀 란 적이 있다. 이를 위하여 공간정보에서 지난 수십 년간 축적한 공간분석 이론을 그대로 적용하였 다. 의학도 공간정보의 분야에서 예외일 수 없다는 것을 보여주는 좋은 사례였다. 이 사례를 확장하 면 인체 내부는 기하, 위상, 그리고 형태소를 가지는 3차원 객체로 해석할 수 있다는 생각에까지 이
공간정보는 다른 정보와 달리 틀(framework)이 되는 정보다.
사실 공간(空間)이라는 단어의 뜻은
‘사이에 비어 있음’이다.
바꾸어 말하면 비어 있어 무엇인가로
채워 넣을 수 있는 영역이고,
그 무엇인가는
사물이나 사건도 될 수 있고,
다른 정보도 될 수 있다.
르게 된다. 즉, 지금까지 3차원 공간정보 분야에서 개발된 많은 기술이 의학에 그대로 적용될 수 있 지 않을까. 예를 들어 MRI 영상을 분석할 때 기존 원격탐사기술을 그대로 적용해 볼 수 있으며, 시 각장애인이나 치매환자에게 잃어버린 공간적 인식능력을 공간정보 기술을 통하여 상당히 보완할 수 있으리라 예상해 본다. 뇌 과학에서 인간의 인지 능력을 연구하는 데 공간정보 기술이 적용될 가 능성도 조심스럽게 상상해본다.
공간정보의 통합적 상상력을 기존 우리 산업의 경쟁력을 더욱 높일 수 있는 방향으로도 확대해 볼 수 있다. 예를 들어, 우리나라는 정보통신 분야에서 전통적으로 소프트웨어보다는 스마트폰이나 가전제품 등 전자기기산업의 경쟁력이 높다. 이에 전자기기산업의 경쟁력을 강화하기 위한 공간정 보를 생각해볼 수 있다. 가전제품이나 스마트폰에 공간인지기능을 탑재한다면 혁신적인 기술이 만 들어진다. 이를 위하여 공간인지를 가능하게 하는 SoC(System on Chip)나 공간적 자원을 관리하 는 운영체제가 전자기기의 기본기능으로 구현된 다면, 공간정보의 새로운 차원이 열릴 것이다. 자 동차에 위치인지기능을 강화하는 것은 더 이상 새 로운 것이 아니다. 그러나 아직은 그 기술이 단순 한 위치인지에 머무르고 있어 공간정보기능이 충 분히 구현되지는 못하고 있다. 예를 들어, 대형 건 물 내의 주차공간과 자동차가 협력하여 비어 있는 주차공간으로 안내하는 기술, 교통상황을 분석하 여 도착시간을 예상하고 그에 맞추어 냉난방을 조 절하는 기술 등 더욱 풍부한 기술이 공간정보라는 통합체계에서 얼마든지 상상할 수 있다. 이러한 상상의 나머지는 독자와 공간정보 산업에게 맡기 겠다.
단언하건대 공간정보의 찬란한 미래는 결코 전통적인 분야에서 나오지 않을 것이다. 공간정보 산 업도, 기술도 통합적 상상력에 있는 그 무엇인가에서 꽃피울 것이 분명하다. 물론 상상력과 독창성 만으로 되는 것은 아니다. 상상력과 독창성을 가진 많은 산업과 기술이 가혹한 정글에서 꽃망울도 피워보기 전에 시들어버린 것이 얼마나 많은가. 산업과 기술이 꽃을 피워 열매를 맺을 수 있는 생태 계를 만들어 주는 것 역시 우리 사회가 해야 할 몫이다.
대부분 통합의 산업적 가치는 다양한 분야를 넘나드는 통합의 상상력에서 나타난다.
통합의 상상력을 활용하여 공간정보 분야의 지향점을 한번 찾아보기로 하자.
이를 위하여 공간정보의 대상을 기존 영역에서 벗어나 조금 다른 영역으로 눈을 돌려 보자.
올해 초 스위스에서 열린 세계경제포럼(다보스포럼)에서 제4차 산업혁명이 대두되었다. 제3차 산업혁명을 넘어 다 양한 기술이 융복합하는 제4차 산업혁명의 시대에 이미 진입했다는 평가가 나오고 있다.
‘디지털 혁명’으로도 불리는 제4차 산업혁명 시대, 주목받 는 분야가 바로 공간정보산업이다. 공간정보산업은 우리 나라의 미래를 이끌 신성장 동력 산업으로 꼽힌다. 이번 호 특집에서는 제4차 산업혁명 시대를 맞아 공간정보기술 의 현재를 짚어보고 앞으로 신성장동력 산업으로 성장하 기 위해 공간정보정책이 나아가야 할 방향을 모색해 본다.
특집기획: 강혜경 국토연구원 연구위원
특집
제4차 산업혁명 시대의
공간정보 이슈와 정책
제4차 산업혁명 시대의 도래와 공간정보의 중요성
우리가 활용하는 공간정보는 시대 변화에 따라 계속 달라 져 왔다. 정보화 시대가 되면서 종이지도가 디지털지도로 변화되어 스마트폰의 고품질 지도 앱(App)이나 내비게이 션이 우리 일상의 친숙한 동반자가 되었다. 앞으로는 사 물인터넷(Internet of Things: IoT)과 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 기술의 융합에 따라 지능을 갖춘 사물과 사람이 실시간으로 연결되어 정보를 주고받는 초연결사 회가 도래할 것으로 예상된다. 바야흐로 ‘융합’과 ‘연결’이 미래의 화두로 등장하고 있다. 최근 구글(Google)의 국내 5천 분의 1 지도 국외 반출 신청과 증강현실(Augmented Reality: AR) 게임인 ‘포켓몬고’의 인기로 인하여 제4차 산업혁명 시대의 공간정보에 대한 관심도 크게 증가하고 있다.
제3차 산업혁명이 ‘컴퓨터를 이용한 생산 자동화’를 의 미한다면, 제4차 산업혁명이란 ‘제3차 산업혁명을 기반으 로 한 디지털, 생물학, 물리학 등의 경계가 없어지고 융합 되는 기술혁명’을 의미한다.1) 인터넷 포털과 지도 서비스 를 제공하던 구글이 무인자동차 사업에 뛰어들었고, 미국 의 대표적인 제조회사인 제너럴 일렉트릭(GE)2)은 2020년 까지 세계 톱 10에 드는 소프트웨어 회사가 되겠다고 선언 했다. 제3차 산업혁명의 키워드가 ‘디지털’이었다면 제4차 산업혁명의 키워드는 ‘융합’이다. 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 무인이동체 등이 부각되고 있고, 싱가포르에서 는 이미 무인택시 시범서비스가 실시되고 있다. 이용객이 모바일 기기로 무인택시를 호출하여 이용하는 서비스다.
관련 업계에서는 5년 내에 무인택시가 상용화되고 10년 내에 자동차 소유가 없어질 것으로 예측하고 있다.
제4차
산업혁명 시대의 공간정보정책
방향
김형석│국토교통부 국토정보정책과장 ([email protected])
01
1) 현대경제연구원. 2016.
2) 세계 최대의 글로벌 인프라 기업으로 사업분야는 전력, 항공, 헬스케어, 운송 등의 분야임(위키백과 참고).
수치지도화, 지적도 전산화 등 기본공간정보의 구축에 주력 하여 비교적 단기간에 GIS 시스템의 기초가 되는 1:5,000 수치지형도(1995∼2001)와 전국 연속지적도(1998∼2004) 구축을 완료하였다. 최근에는 3차원 공간정보(81개 시 구 축 완료, 2011∼)와 실내 공간정보(인천공항, 종각역 등 29개소 구축 완료, 2013∼)로 구축범위를 확대해 나가고 있다.
제2차 사업기간부터는 제1차 사업기간에 구축된 공간 정보를 활용하여 효과적인 정책결정을 지원하기 위한 다 양한 응용시스템 구축이 추진되고 있다. 그중 가장 대표 적인 것이 지적도면과 토지대장을 통합한 토지정보시스템 (Korea Land Information System: KLIS)이며, 국가대 중교통시스템, 농지정보화, 연안관리정보시스템 등 다양 한 분야에서 부처별로 공간정보 활용시스템을 구축·운영 하고 있다. 한편, 2009년부터는 부처별로 다양하게 구축 된 응용시스템을 연계·통합하여 공동 활용하기 위한 국 가공간정보통합체계를 구축 중에 있다.
공간정보의 효율적 공유 및 활용시스템 호환성 유지를 위해 총 100종의 공간정보 표준을 제정하는 한편, 민간부 문의 공간정보 활용을 촉진하기 위해 2010년부터 국가공 간정보유통시스템(브이월드) 구축사업도 추진 중이다. 정 공간정보는 제4차 산업혁명 시대에 다른
정보와 지식을 담는 그릇과 같은 역할을 하 고 있다. 무인자동차의 운행을 위해서는 정 밀 도로지도가 필요하고, 가상현실(Virtual Reality: VR)이나 증강현실, 사물인터넷 서비스를 위해서는 3차원으로 된 정밀한 공간정보가 필요하다. 산업혁명 시대의 석 유처럼 제4차 산업혁명 시대의 미래사회 에서는 데이터가 모든 산업의 원동력 역할 을 할 것이고, ‘위치’는 방대한 데이터 세 트를 연결해 주는 기준, 허브의 역할을 맡
게 되어 공간정보가 그 어느 때보다 중요해진 것이다. 독 일 자동차 3사 연합인 아우디, BMW, 벤츠가 지도서비스 업체인 Here를 공동 인수한 것이나, 그간 구글의 지도서 비스를 이용해 오던 우버가 자체 지도제작 프로젝트에 착 수한 사례를 통해 알 수 있듯이 글로벌 기업들은 공간정보 의 가치를 높게 평가하고 자체적인 지도 데이터를 구축하 기 위해 경쟁하고 있다. 드론, 자율주행차, 사물인터넷 등 눈부신 발전을 거듭하고 있는 공간정보 융복합 산업에서 의 주도권을 확보하기 위해 치열한 전쟁을 펼치고 있는 것 이다.
그간의 GIS 구축사업 추진상황
정부에서는 지난 1995년부터 21세기 고도정보화 시대 를 대비하여 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS) 개발을 촉진하기 위한 GIS 구축사업을 추 진해 오고 있다. 1995년부터 2015년까지 21년간 약 2.6조 원(연 1,250억 원)을 투자하였으며, 1995년 68억 원이던 사업비는 꾸준히 증가하여 2004년 1천억 원을 넘어섰고 최근에는 연 2천억 원 수준에 달하고 있다.
제1차 사업기간인 1995년과 2000년까지는 주로 지형도
<그림 1> 연도별 GIS 구축사업 투자액 (단위: 억 원)
2,500
2,000
1,500
1,000
500
-
'95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15
이며, 이들 정보는 공공데이터포털(data.go.kr)과 국가공 간정보포털(nsdi.go.kr)을 통해 이용할 수 있다.
둘째로, 드론 활성화를 위해 전주, 영월에서 무인비행 장치 안전성 검증 시범사업을 추진한다. 전주, 영월 지역 에서 전주, 전선 등 장애물이 포함된 3차원 정밀지도를 실 험 구축하고, 이를 CJ대한통운 등 안전성 검증 시범사업 자에게 제공하여 시범 운행을 추진할 계획이다. ‘드론 길’
이라 불리는 이 프로젝트는 무인이동체를 위한 정밀지도 로서 세계 최초의 사례가 될 것이다. 세 번째로, 자율주행 차의 안전한 운행을 위한 정밀전자지도의 제작도 추진 중 이다. 몇 해 전까지만 하더라도 기존 자동차 회사들에서는 센서와 연산장치 기술개발을 통해 자율주행차 기술을 개 발하는 추세였으나, 최근 자율주행 기술이 운전자 보조가 부가 그동안 축적한 3차원 공간정보, 용도지역지구도, 항
공정보도 등 60여 종의 공간정보를 오픈 API(Application Programming Interface) 방식으로 민간에 제공하고 있 으며, eCube Studio 솔루션, Feel the Force 모바일게임, 산림정보 다드림 제작 등에 활용된 바 있다.
GIS 구축사업을 통해 1:5,000 수치지형도 등 공간정 보 구축을 조기 완료하고 산발적으로 시행되던 GIS 사업 의 체계적인 구축을 유도하는 등의 성과를 거두기는 하였 으나, 제4차 산업혁명 시대의 도래를 맞아 공간정보 선진 국으로 도약하고 인공지능기술, 사물인터넷 등 미래 유망 분야와 결합하여 고부가가치 산업으로서 양질의 일자리와 신산업을 창출해 나가기 위해서는 공간정보정책 방향의 전환이 필요한 시점이다.
공간정보산업 발전을 위한 금년도 정부의 정책 추진
국토교통부에서는 신산업을 창출하는 창조경제의 핵심자 원으로 공간정보를 인식하여 다양한 공간정보를 적극적으 로 개방하고 민간 산업의 융복합을 촉진하고자 노력하고 있다. 특히, 올해에는 저성장에 직면한 우리 경제의 새로 운 동력을 확충하기 위해 공간정보를 국토교통 7대 신산 업의 하나로 지정하여 적극 육성하고 있다.
우선, 공간정보 산업이 활성화될 수 있도록 그간 유상 으로 제공되던 수치지도 등 15종의 공간정보를 2016년 3월부터 무상으로 제공하고 있으며, 7월에는 증강현실, 게임 등과 융복합하여 실감 나는 콘텐츠 개발이 가능하도 록 카카오와 3차원 공간정보 제공에 대한 업무협약을 체 결한 바 있다. 최근 카카오는 국토교통부에서 제공한 3차 원 공간정보를 활용하여 3차원 스카이뷰 기능을 탑재한 새로운 지도맵 ‘카카오맵’을 출시하였다. 아울러, 올해 연 말까지는 토지이동연혁 정보, 공시지가표준지 정보, 토지 지목변동현황 정보 등 22종의 정보를 추가로 개방할 예정
<그림 2> 정밀도로지도(국토지리정보원 2015년 구축 성과)
차선정보표시
규제선(중앙선, 차선), 도로경계선 정지선, 차로중심선 등 도로시설
중앙분리대, 터널, 교량, 지하도로 등 교통안전표시
주의표시(10종), 규제표시(27종) 지시표시(23종)
도로노면표시 정보 유도선, 진행방향, 횡단보도, 차로변경 및 정차금지지대 등 시설물정보
신호등, 연석, 맨홀 등
포럼에서 기술 수준, 인프라 수준 등 5개 요소로 제4차 산 업혁명에 가장 잘 적응할 수 있는 국가들을 평가한 결과 우리나라는 25위를 기록하였다.3) 미국, 독일, 일본 등 선 진국에 비하여 상대적으로 낮은 순위다.
공간정보 분야도 예외가 아니라고 생각한다. 공간정보 산업 분석 결과, 공간정보 생산·구축 위주의 수익 구조로 인해 대부분의 기업이 영세한 규모다.4) 정부와 공공부문 의 발주에 의존하는 수익 구조를 탈피하고 건전한 산업 생 태계를 조성하는 것이 시급하다. 바람직한 산업 구조를 위 한 정부의 역할과 민간의 역할을 고민해야 한다. 기본공간 아닌 스스로 운행하는 단계로 진행하기 위해서는 정밀도
로지도가 필요하다는 인식이 확산되고 있다. 국토지리정 보원에서는 작년부터 정밀도 25cm에 도로경계와 도로중 심선뿐 아니라 차선과 차로중심선, 도로표지 등이 표시되 어 있는 정밀도로지도를 경부고속도로 신갈-호법 구간 등 을 대상으로 제작 중이다.
해상도 50cm급 위성 2기 발사(2019∼2020년)에 대비 한 위성영상 처리·활용기술 개발과 국토위성정보센터 설 립도 추진한다. 국토관측 위성을 통해 주기적으로 국토이 용 현황을 파악하고 정밀 위성사진과 다양한 정보를 융복 합하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로, 공 간 빅데이터 체계 구축사업을 추진 중이다. 초연결사회에 접어들게 됨에 따라 종전의 방식으로는 처리하기 힘든 방 대한 양의 데이터가 생산되고 있으며, 이들 중 70∼80%
가 위치를 기반으로 한 공간정보다. 이들 대용량 정보를 저장·처리할 수 있는 플랫폼과 이들 공간정보를 융복합 한 데이터베이스를 구축할 계획이다. 공간 빅데이터는 지 역개발, 교통, 재난·재해와 같은 국가적 문제의 해결뿐 아니라 상권 분석, 위치기반 서비스 등과 같은 민간 활용 도도 높을 것으로 보인다.
향후 과제와 계획
하지만, 국내 공간정보 산업을 발전시키고 공간정보 선진 국에 진입하기 위해서는 앞으로 해결해야 할 과제들이 많 다. 전문가들은 제4차 산업혁명이 기존에 경험하지 못한 빠른 속도로 진행되고 전 산업 분야에서 대대적인 재편이 나타날 것으로 보고 있다. 정부와 기업은 이러한 제4차 산 업혁명의 본질을 이해하고 선제적으로 대응해야 한다. 스 위스은행 UBS(Union Bank of Switzerland)가 세계경제
<그림 3> 공간빅데이터 활용사례(충주시 안심길 분석)
범죄 발생과 유동인구의 중첩 결과
충주 도심 안심길 등급분류 결과
3) UBS. 2016.
4) 제2차 공간정보산업진흥기본계획(2016-2020). 국토교통부.
참고문헌
현대경제연구원. 2016. 4차 산업혁명의 등장과 시사점. 경제주평 16-32호. 서 울: 현대경제연구원.
UBS. 2016. Extreme Automation and Connectivity : The global, regional and investment implications of the Fourth Industrial Revolution.
Switzerland: UBS.
정보의 생산, R&D, 유통, 표준화 등 다방면에 걸쳐서 심 도 있는 논의가 있어야 한다. 이를 위해 국토교통부는 ‘공 간정보 미래비전포럼’을 발족하여 앞으로의 정책방향에 대해 산·학·연의 각계 전문가들과 의견을 나누는 기회 를 갖고자 한다. 그동안 정부가 중심이 되어 공간정보를 생산, 제공하였지만, 공급자 중심의 생산·관리 체계를 수 요자 중심으로 전환해야 한다는 의견이 많았다. 공간정보 융복합 수요자들의 의견을 수렴하여 공간정보 생산 단계 에서부터 활용 단계까지 수요자 중심의 공간정보 활용방 안을 심도 있게 논의할 것이다. 특히, 공간정보는 무인자 동차, 스마트도시 등 타 분야와의 융복합 기반으로 활용되 고 있어 관련 업계와의 논의가 필수적이다.
그간 GIS 사업은 수치지형도, 지하시설물도와 같은 공 간정보 구축과 이를 활용한 응용시스템 구축에 치중한 측 면이 많았으나, 앞으로는 공간정보의 민간 활용도를 높이 고 응용시스템 간 연계 활용성을 높이기 위한 표준화 및 유 통체계 강화에도 보다 많은 관심과 노력이 필요하다. 공간 정보 연구개발(R&D) 추진방향도 검토해야 할 과제다. 사 물인터넷, 가상현실, 스마트시티 등에서 세계적인 기술수 준을 갖추기 위해서 필요한 연구는 무엇인지, 선택과 집중 을 통해 성과를 극대화할 수 있는 방안은 무엇인지를 고민 하여 공간정보 R&D 로드맵을 새롭게 수립해 나가고자 한 다. 제3차 산업혁명에서는 우리나라가 선진국에 비해 거의 100년이 뒤처졌었지만, 정보화 혁명이 불어 닥친 20세기 후반에는 약 10년으로 그 격차를 좁힌 바 있다. 자원과 자 본이 아닌 정보와 협력이 경쟁력의 원천이 될 제4차 산업 혁명 시대를 맞아 이제는 우리나라가 선도국가로 앞서 나 가야 할 때다. 공간정보 미래비전포럼을 통해 민과 관이 서 로 협력하여 공간정보 분야가 제4차 산업혁명의 선도국가 로 발돋움하는 데 기여할 수 있는 정책들을 지속적으로 발 굴·추진해 나갈 계획이다.
드론기반
공간정보산업의 가능성과 전망
최경아│서울시립대학교 공간정보공학과 연구교수 ([email protected])
이임평│서울시립대학교 공간정보공학과 교수 도시과학연구원 대도시무인이동체연구센터장 ([email protected])
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제4차 산업혁명 시대란?
올해 3월 이세돌 9단과 바둑 인공지능 프로그램인 알파고 의 대결은 세기의 관심을 모았다. 대결은 다국적 언어로 생중계되었고, 높은 시청률을 기록하였다. 하루 한 차례 의 대국으로 총 5회에 걸쳐 진행된 대결에서 알파고가 4승 1패로 이세돌에게 승리하였다. 이와 같은 알파고의 출현 은 증기기관, 전기에너지, 디지털화로 대표되는 제1~3차 산업혁명에 이은 제4차 산업혁명의 서막과도 같다. 지능 화된 로봇으로 대표되는 제4차 산업혁명의 큰 특징 중 하 나는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 로봇기술 등 의 테크 빅뱅에 의하여 산업 전반에 빠른 변화가 나타나 며 한정적이던 특정 제품의 역할이 무한히 확장되는 것처 럼 산업 간의 경계가 없어진다는 것이다. 한 가지 예로, 가 스터빈을 만드는 미국의 제조업체 GE(General Electric) 는 공장의 기계와 사물인터넷을 결합하여 설비 고장, 원료 및 에너지 소모를 최소화하는 ‘산업 인터넷’을 선언하며 소 프트웨어 기업으로 변모하고 있으며, 소프트웨어 회사인 구글(Google)은 자율주행자동차와 조립식 스마트폰 아라 (ARA)를 만들며 제조업에 뛰어들고 있다.
제4차 산업혁명을 통해 산업 전반에 찾아오는 급격한 변화는 다양한 분야에서 지능화된 로봇, 빅데이터, 사물인 터넷 등이 사람 또는 기존 시스템을 보조·대체하게 된다 는 것이며, 다음과 같이 상상할 수 있다. 아이폰을 생산하 는 대만의 폭스콘이 로봇을 공장에 도입하여 제조 라인을 혁신한 것과 같이 제조 공장의 작업자들은 지능형 로봇으 로 대체될 것이다. 이로 인해 제품 출고시기를 정확히 맞 추고, 효과적으로 신속하게 생산 규모와 관련된 의사결정 을 할 수 있게 된다. 농가에서도 농지, 농기계, 농자재, 농 식품가공, 물류 등 농업의 여러 단계 및 분야가 하나의 거 대한 네트워크로 구성되고 빅데이터 기반의 고차원 지능 이 활용되는 스마트농업이 실현될 것이다. 스마트농업을
폼을 개발하고 있다는 점이 다른 기업과 차이가 있다. 자 동차 업체들도 이에 대한 중요성을 인지하고 IT기업과의 제휴를 통하여 대응 전략을 취하고 있다. 현재 BMW-바 이두, FSA-구글, 포드-아마존, GM-리프트, 아우디-화 웨이, 도요타-MS 간의 제휴가 이루어지고 있다. 이와 같 은 연구 개발을 통하여 자율주행자동차 실현을 위한 기술 적인 문제들은 상당부분 해결되었으나, 실제 도로에서 상 용화되기까지는 자동차와 주변 환경 사이의 네트워크, 네 트워크를 통해 수집되는 정보를 이용한 주변 상황 인지기 술, 해당 상황에 알맞은 의사결정의 지능화가 고도화되어 야 할 것이다. 이러한 네트워크, 인지기술, 의사결정 등 요소기술의 고도화는 자율주행자동차의 실용화뿐만 아니 라 산업인터넷, 스마트시티, 스마트농업 등으로 대표되는 제4차 산업혁명 시대를 실현하는 데 기여할 것이다.
제4차 산업혁명 시대에서 공간정보기술의 역할
자율주행자동차를 비롯한 산업인터넷, 스마트시티, 스마 트농업 등의 제4차 산업혁명 혁신기술들이 우리 생활에서 실현되기 위해서는 나를 비롯한 모든 주변환경 간의 네트 워크가 구축되어야 하고, 주변 상황을 인지하기 위해서는 네트워크를 통하여 수집되는 정보가 필요하다는 점을 눈 여겨보아야 한다. 우선 네트워크 측면에서는 사람과 사물, 사물과 사물 간의 연결을 통하여 상호 소통하며 정보가 공 유되는 사물인터넷 기술이 핵심이 될 것이다. 그러나 연결 된 사람과 사물에 지능화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위 해서는 어떠한 공간에 사람과 사물이 존재하는지를 파악 하여 그 공간에 적합한 상황인지와 의사결정이 이루어져 야 할 것이다. 그렇다면 사물인터넷에서 더 나아가 사람과 사물이 존재하는 공간에 대한 정보가 필요해지고, GPS, 실내측위, LBS, GIS 등의 공간정보기술을 기반으로 사람, 사물, 공간이 서로 연결되는 만물인터넷(IoE)까지 달성되 통해 목표한 생산량을 적절한 농약, 비료, 설비 등을 이용
하여 환경을 보전하면서도 경제적 성장도 달성할 수 있게 된다. 선도적으로 제4차 산업혁명 시대를 맞이한 자동차 업계에서는 이미 자동차 제조기술과 정보통신기술(IT), 사 물인터넷, 빅데이터 등이 집약된 자율주행자동차의 현실 화를 눈앞에 두고 있다. 머지않아 운전자는 출근하는 자동 차 안에서 지난 밤 풀리지 않은 피로를 위하여 수면을 취 하거나, 마무리되지 않은 업무 수행, 영화 감상, 인터넷 검 색 등 다양한 방식으로 시간을 활용할 수 있게 될 것이다.
그 밖에 건강·의료 분야에서는 정밀 진단과 맞춤형 치료 가 가능해지고 금융 분야에서는 거래 내역을 현재처럼 중 앙 집중적으로 저장하는 대신에 P2P 네트워크로 사용자 의 모든 컴퓨터에 분산 저장하는 블록체인기법을 활용하 여 높은 보안성과 투명성이 달성될 것이다.
제4차 산업혁명 시대를 설명하는 키워드로 항상 등장하 는 자율주행자동차를 조금 더 구체적으로 살펴보자. 자율 주행자동차는 사람이 직접 운전하지 않아도 도로와 주변 환경을 인지하고, 다른 차량, 주변 환경과 실시간 정보를 주고받으며, 목적지를 향해 스스로 판단하여 자동으로 주 행하는 자동차를 말한다. 자율주행자동차 시장에는 메르 세데스벤츠, BMW, 도요타 등과 같은 전통적인 완성차 업 체는 물론이고 구글, 애플, MS, 바이두(百度), 우버(Uber) 등 세계적인 IT업체까지 이미 많은 기업들이 뛰어들었다.
그중 구글, 애플과 같은 IT업체가 자율주행자동차 시장에 서 선두 기업이 될 수 있었던 이유는 자동차에서 전자부품 이 차지하는 비중이 지난 2002년 20%에서 2015년 40%로 증가했으며 오는 2030년에는 50%를 넘어설 것이라는 예 측에 기인한다. 자동차에서 IT기술이 차지하는 비중이 크 고 자율주행자동차를 실현하기 위해서는 차량 제조기술 뿐만 아니라 IT, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술이 총망 라되어야 하기 때문이다. 특히 구글은 안드로이드, 애플 은 iOS, MS는 윈도우, 바이두는 CarLife 등 각 사별 플랫
대해서는 공간정보와 위치정보를 함께 활용함으로써 인지 기술을 고도화할 수 있을 것이다.
이상으로 살펴보았듯이 제4차 산업혁명 시대에 요구되 는 기술 혁신을 위하여 공간정보기술은 핵심 기반기술로 서 매우 중요하다. 현재 실용적으로 업무에 활용되고 있는 인공지능 로봇으로는 아마존의 키바(Kiva)가 있다. 키바 는 실내 공간정보, 위치정보, 센싱정보를 융합하여 인지하 며, 320kg에 이르는 무거운 물건들을 작업자들에게 빠른 속도로 운반한다. 또한, 직원들의 포장속도에 따라 운반하 는 물건의 수량을 조절하는 능력까지 보유한다. 이로 인해 아마존은 주문처리 시간을 단축하고, 물류센터 내 조명이 나 냉난방 시설을 가동할 필요가 없어 연평균 물류비용을 약 40%까지 절감했다고 한다. 이처럼 현재는 단순한 업무 에 지능화된 로봇이나 기계가 활용되고 있지만 네트워크, 인지기술, 지능화기술이 고도화될수록 인간의 생명과 밀 접하게 연관된 자율주행자동차에 의한 무인 수송, 의료 행 위 등 다양한 분야에 활용될 것이다. 복잡한 업무에 높은 신뢰도를 갖고 활용되기 위해서는 요소 기술들의 정확성, 정밀성, 실시간성, 연결성, 다양성 등이 확보되어야 한다.
드론을 활용한 공간정보기술
지능화된 로봇이 할당된 임무를 성공적으로 수행하기 위 하여 공간정보는 핵심 인프라이며, 다양한 종류의 고해상 도 공간정보가 네트워크를 통하여 실시간으로 제공될 때 지능화된 로봇이 임무를 더욱 완벽하게 수행할 수 있고, 인간은 지능화된 세상에서 더욱 편리한 삶을 영위하게 될 것이다. 전통적으로 공간정보는 주로 인공위성이나 유인 항공기와 같은 원격탐사 시스템을 운용하여 데이터를 취 득하고 숙련된 작업자가 오랜 시간 동안 데이터를 처리 및 가공함으로써 많은 시간과 비용을 들여 생성할 수 있었다.
그러나 최근 자율비행이 가능한 드론이 새로운 플랫폼으 어야 한다. 이러한 공간정보 기반 사물인터넷이 이루어진
다면, 예를 들어 어떤 사람이 쇼핑몰에 들어갔을 때, 그 사 람의 최근 쇼핑 이력과 같은 관련된 정보를 기반으로 무엇 이 필요한지 판단하여 그 사람이 휴대하고 있는 모바일 디 바이스에 상품 광고를 보내는 맞춤형 광고 서비스의 제공 을 상상할 수 있다.
다음으로 네트워크를 통해 수집되는 정보를 입력하여 주어진 상황을 효과적으로 인지하려면 어떠한 정보가 수 집 및 공유되어야 하는지 생각해보자. 인지기술의 핵심은 센싱(sensing)이지만 인공지능 로봇이나 자율주행자동차 가 360° 주변 상황을 인지하고 상황에 따라 적절한 액션 을 취하기 위해서는 센싱에만 의존할 수 없는 것이 현실이 다. 이에 따라 최근에는 센싱정보뿐만 아니라 사람과 사물 이 존재하는 주변의 공간정보를 함께 활용하여 상황을 인 지하고자 하는 노력들이 많다. 예를 들어, 자율주행자동 차의 인지문제에 있어서도 차량에 장착된 카메라, 라이다 (Light Detection and Ranging: LiDAR), 레이다 등의 각 종 센서정보 이외에 차선정보, 도로노면 표시정보, 도로 시설물정보, 규제 및 안전정보 등이 표현된 3차원 공간정 보인 정밀도로지도를 함께 활용함으로써 해결하고자 한 다. 구글에서도 구글지도를 기반으로, 벤츠, BMW, 아우 디의 독일 자동차 3사는 북미와 유럽 자동차 내비게이션 지도 시장의 80%를 점유하는 글로벌 지도서비스 회사인 히어(Here)를 인수하여 이를 기반으로 자율주행자동차 개 발에 박차를 가하고 있다. 우리나라 국토지리정보원에서 도 이를 위해 올해 정밀도로지도의 구성 및 규격을 정하고 시범적으로 운행할 구간에 대하여 정밀도로지도를 구축하 고 있다. 이렇게 사람과 사물이 존재하는 주변 상황 인지 를 위하여 공간정보를 활용하려면 이들이 존재하는 위치 정보도 함께 수집 및 공유되어야 한다. 예전에는 센싱정보 에만 의존하여 인지하던 것을 빠른 주기로 변하는 상황에 대해서는 센싱정보를, 오랜 시간 동안 변하지 않는 상황에
소요될 것이며, 적재된 기자재 등으로 인하여 시야 확보가 어려울 뿐만 아니라 측량 작업자가 각종 위험 요소에 노출 되는 등의 문제가 있었을 것이다. 그 밖에도 한국철도시설 공단은 건설 현장에서 공사 인부들이 접근하기 어려운 교 량이나 건물 등 위험한 작업장의 안전점검에 드론을 활용 하고 있다.
최근 일본도 드론 매핑의 효율성을 인지하고, 물류, 재 난대응, 시설물 유지관리, 측량, 농림수산업 등 5개의 실용 화 분야를 선정하고, 분야별 드론 실용화 및 기술개발 로드 맵을 수립하였다. 로드맵에서는 상시적이고 전 국가적인 운영이 가능한 비행수준을 목표로 이에 대한 도달 시기를 제시하였는데, 2020년 무렵부터는 도시를 포함한 다수 지 역에서 드론 자율비행이 가능한 사회를 실현하는 것이 목 표다. 지난 9월 12일 일본 정부는 일본 경제를 이끌고 제4 차 산업혁명을 추진하기 위한 새로운 사령탑으로 신설된 미래투자회의에서 공공 공사에 드론 활용을 의무화하는 방 침을 밝히고 구체적인 계획 수립을 지시하기도 하였다. 이 를 통해 최대 한 달까지 걸릴 수 있는 현장 측량에 드론을 활용함으로써 하루 만에 끝낼 수 있을 것으로 내다보며, 드 론 활용으로 건설 현장의 생산성을 2025년까지 20%가량 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다. 이와 같은 맥락으로 러 시아에서도 2035년 세계 무인항공기 시장을 예측하고, 자 국의 기술이 우위인 분야를 분석하였다. 그 결과 선정된 원 격 감시 및 모니터링, 농업, 운송, 수색 및 구조의 4개 분야 에 대하여 러시아의 목표 점유율을 설정하고 이를 달성하 기 위한 드론 활성화 로드맵을 수립하였다. 일본, 러시아와 같이 국가적으로 드론 활용 산업을 분석하고 이에 따른 응 용 분야별 기술 개발 및 제도 정비를 위한 전략을 수립하는 것은 세계적인 추세다. 이는 드론 공간정보가 단일 산업으 로 제4차 산업혁명의 핵심 분야임과 동시에 다른 산업들의 기술 혁신을 위하여 없어서는 안 될 기반 산업으로 그 확장 성에 공감하는 것을 의미한다.
로 부각됨에 따라 고해상도의 데이터를 자동으로 빠르게 취득할 수 있게 되면서 실시간 고정밀 공간정보의 자동 생 성이 가능해지고 있다. 이러한 가능성이 하나둘 입증되면 서 관측 대상을 완벽하게 포함하는 공간정보를 자동 생성 할 수 있는 드론 기반의 매핑 로봇에 대한 청사진을 그려 보고 있다. 원하는 지역의 필요한 공간정보 종류와 해상 도, 정확도 등의 사양을 음성으로 전달하면 해당 지역으로 날아가서 적합한 경로를 수립하여 자율적으로 데이터를 취득하고, 자동으로 해당 공간정보를 생성해서 전달해주 는 매핑 로봇은 제4차 산업혁명 시대에 핵심 인프라인 고 정밀 공간정보를 지능적으로 구축 및 갱신하는 역할을 담 당하게 것이다.
이와 같은 지능화된 드론 매핑 로봇은 공간정보 생성이 라는 일차적인 역할 이외에도 자율적으로 신속하게 대상 지 또는 대상물에 대한 기하학적 속성과 물리적인 속성을 산출할 수 있다는 특·장점을 토대로 운송·물류, 재난대 응, 시설물 유지 관리, 민간측량, 자재 관리, 공사현장 관 리, 환경모니터링, 국방 감시·정찰 등 다양한 분야에 응 용될 수 있다. 예를 들어, 재난이 발생할 가능성이 높은 지 역에 매핑 로봇이 비치되어 있다가 재난 발생 신호가 탐지 되면 해당 지역으로 날아가 긴급하게 매핑을 하고 이로부 터 발생된 재난의 유형과 진행 상황을 파악하여 피해를 최 소화하는 응급 복구전략을 수립할 수 있다. 대규모 농장에 서도 매핑 로봇이 주기적으로 농작물을 관측하여, 병충해 를 조기에 탐지하거나 농작물의 생육 정도를 파악하여 생 육 상태에 알맞게 농장의 온도, 습도를 조절하고, 적시에 필요한 농약이나 비료를 살포하는 등의 지능화된 농업이 가능해질 것이다. 지능화 측면에서 아직 완성 단계라고는 할 수 없지만, 현재 현대엔지니어링은 필리핀 세부에 시공 중인 석탄 화력 발전소(부지 면적 40만 5천㎡)의 공정관리 에 드론을 활용하고 있다. 지상 측량을 통하여 넓은 건설 현장의 공정관리를 수행한다면, 현장 측량에 많은 시간이
이다. 그 밖에도 활용분야별로 드론 공간정보를 이용한 해 당 업무의 효율화 방안을 모색하기 위한 연구들이 이루어 지고 있다.
한국도로공사와 한국건설기술연구원에서는 도로관리 관련 업무 담당자에게 수요조사를 실시하여 단기적으로 사업화가 가능한 분야에 대하여 시범사업 추진계획을, 중 장기 기술개발이 요구되는 분야에 대해서는 로드맵을 수 립하고 있다. 이를 통해 향후에는 도로 건설 시 토공량 산 출, 토지보상 업무, 교량, 도로, 사면 등의 각종 점검 및 현황 조사와 같은 유지관리 업무, 재해로 인한 유실면적 산출, 사고 발생 시 실시간 모니터링 등을 수행할 때 드론 공간정보를 활용함으로써 업무의 효율성을 극대화하고자 한다.
마찬가지로 서울시 공간정보담당관실에서도 드론을 이 용한 공간정보 구축의 실용성 및 시정 업무의 드론 활용성 을 검증하기 위한 사업을 수행 중이다. 해당 사업을 통해 서울시 공간정보 구축에 드론을 활용하는 과정에서 발생 하는 문제점 및 제약요소를 파악하고, 이에 대한 해결방안 및 개선 사항을 도출하고자 한다. 또한 드론 공간정보 활 용을 확산하기 위하여 기존 공간정보 활용 부서의 현황을 파악하고, 드론 공간정보 활용을 통해 업무를 개선할 수 있는 방안과 지속적으로 활용 가능한 업무를 발굴하고자 한다.
그러나 드론 공간정보가 신성장 동력으로 자리매김하 여 공간정보 산업뿐만 아니라, 드론제작과 활용 산업의 동 반성장을 이루기 위해서는 국가적인 지원이 필요하다. 실 증 사업에서 진일보하여 체계적인 지원 프레임을 기반으 로 ① 기술 개발 및 사업화, ② 법/제도/정책 및 인프라 정 비, ③ 사회적 안전 및 수용성 제고를 위한 전폭적인 지원 이 있어야 할 것이다. 첫 번째, 드론 공간정보의 기술개발 및 사업화를 위하여 연구개발사업 발주나 센터 설립을 통 하여 직·간접적으로 경제적인 지원을 할 수 있을 것이다.
신성장 동력으로 발전하기 위해 무엇이 필요한가?
국토교통부는 올해 초 제4차 산업혁명을 주도할 미래 먹 거리를 조명하기 위하여 국토교통 분야 7대 신산업으로 공간정보, 드론, 자율주행자동차, 스마트시티, 제로에너 지빌딩, 해수담수화, 리츠를 선정, 발표하였다. 특히, 공 간정보 융복합 신산업 창출 및 공간정보기업 역량 강화 등 제2차 공간정보산업진흥 기본계획(2016~2020년)을 마련 하여 공간정보 산업을 국가 신성장 동력으로 육성한다고 발표하였다. 공간정보 산업은 인프라적 특성으로 인하여 제4차 산업혁명 시대의 빠른 변화에 선제적으로 대응하기 위해서 7대 신산업에 속한 다른 산업들과 기민한 융복합 이 필수적이기 때문이다. 공간정보 융복합 신산업으로 대 표적인 것으로는 앞서 언급되었듯이 드론 기반 매핑 로봇, 즉 드론 공간정보일 것이다.
국내에서 다양한 분야에 드론 공간정보를 도입하기에는 기술, 제도·정책, 사회적으로 많은 제약들이 있다. 현재 는 제약 사항들에 대한 정확한 규명도 이루어지지 않은 상 태이기 때문에 국내·외 드론 공간정보 활용과 관련된 다 양한 이슈들로부터 어떠한 제약 사항들이 있는지 규명하 고, 활용 분야별로 다양한 실증 사업들을 통해 제약들을 해결하여 드론 공간정보 산업과 활용 산업을 활성화하기 위한 방안을 도출해내야 할 것이다.
이를 위해 국토교통부는 지난 2월 강원 영월 하송리, 대 구 달성 구지면, 부산 해운대 중동, 전남 고흥 고소리, 전 북 전주 완산구 등 5개 구역을 드론 시범공역으로 지정하 여 물품 수송, 산림 감시, 시설물 안전진단, 국토 조사, 해 안선 관리, 통신망 활용, 레저·촬영, 농업지원 등 8개 분 야에 대한 실증 사업을 진행하였다. 11월에는 추가 수요조 사를 통하여 드론을 활용한 실증 시범 사업을 확대할 예정 이다. 이를 통해 드론 상용화를 위한 제도를 정비하고 드 론 안전성 검증을 통해 안전기준의 적정 수위를 정할 방침
참고문헌
국토경제신문. 2015. 창간 8주년 특별기획/ 국토교통 7대 신산업 어디까지 왔나. 5월 18일. http://lenews.co.kr/m/newsread.asp?uid=45870&
branch=null. (2016년 9월 13일 검색).
김병정. 2013. 특허기반 무인항공기 기술경쟁력 분석. 서울: 한국과학기술정 보연구원 정보분석연구소.
농민신문. 2016. [전문가의 눈-이중용] 4차 혁명과 스마트농업. 7월 15일.
http://www.nongmin.com/article/ar_detail.htm?ar_id=266057
&subMenu=articletotal. (2016년 9월 13일 검색).
뉴스웍스. 2016. [제4차 산업혁명 시대] ⑧ ‘자동차는 IT다’…커넥티드카. 8월 7 일.http://www.newsworks.co.kr/news/articleView.html?idxno=74649.
(2016년 9월 12일 검색).
머니투데이. 2016. 교통사고로 년 150만 명 사망.. 알고리즘으로 막는다. 5월 8일. http://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2016050716005393691&
vgb=autom. (2016년 9월 12일 검색).
아이뉴스24. 2016. 국가 신성장동력으로 ‘드론’·‘자율자동차’ 등 집중 육성. 3 월 30일.http://news.inews24.com/php/news_view.php?g_serial=
949921&g_menu=022600&rrf=nv. (2016년 9월 13일 검색).
아주경제. 2016. [전문가 기고] 공간정보산업, 4차 산업혁명 주도할 신산업으로 육성. 6월 15일. http://www.ajunews.com/view/20160615090453268.
(2016년 9월 14일 검색).
조선비즈. 2016a. 사라지는 일자리와 산업, 자율 경영으로 대응. 9월 19일.
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2016/09/18/2016091801258.
html. (2016년 9월 20일 검색).
_____. 2016b. [스마트클라우드쇼 2016] 드론&로봇, AI 오픈토크: AI 무장 한 로봇 고속 성장...새 일자리 만드는 기업이 주도. http://biz.chosun.
com/site/data /html_dir/2016/09/22/2016092202699.html. (2016년 9월 22일 검색).
_____. 2016c. [스마트클라우드쇼 2016] 로시나 호에테오: 공유와 자율주행 차량으로 싱가포르 도시문제 해결. http://biz.chosun.com/site/data/
html_dir/2016/ 09/22/2016092201558.html. (2016년 9월 22일 검색) _____. 2016d. [스마트클라우드쇼 2016] 박원순 시장: 사람 중심의 4차 산
업혁명 만들어야. 9월 21일. http://biz.chosun.com/site/data/html_
dir/2016/09/21/2016092100 505.html. (2016년 9월 22일 검색).
최경아. 2015. 무인항공기 매핑 기술의 현황 및 발전 방향. 건설관리학회지 16, no.4: 18-23.
최경아, 이임평, 2015. 소형 무인항공기 활용 사례 및 시사점. 항공우주매거진 9권 2호: 85-96.
케이벤치. 2016. 가트너, 2016년 ‘신기술 하이프 사이클’ 보고서 발표. 8월 18일.
http://www.kbench.com/?q=node/166737. (2016년 9월 14일 검색).
한국경제. 2016. 일본, 드론으로 ‘4차 산업혁명’ 주도 나선다. 9월 11일. http://
www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2016091147811.
2016년 9월 12일 검색).
헬로티. 2016. ‘돈 되는 인공지능’...딥 러닝 달고 날갯짓. 7월 5일. http://
www.hellot.net/new_hellot/magazine/magazine_read.html?code=2 05&sub=001&idx=29475. (2016년 9월 13일 검색).
기술개발 과정에서 국내·외에서 학계와 연구계의 기술지 원을 받을 수 있도록 산·학·연협력 지원네트워크나 국 제협력 지원네트워크를 구축할 수 있다. 또한 개발된 기 술을 시험 평가할 수 있는 비행전용 공역과 기준 데이터 가 구축된 테스트 사이트를 제공할 수 있다. 기술개발에 이어 시장수요 창출로 이어질 수 있도록 공공기관에서 실 제 업무에 적용하여 타당성을 입증하고, 활용 분야에서 성 공적으로 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델 수립, 신 산업 금융지원 연계 등을 지원할 수 있을 것이다. 두 번째, 법·제도·정책 및 인프라 정비 측면에서는 드론 시스템 운용이 안전하면서도 효율적으로 이루어질 수 있도록 공 역 관할, 비행 허가, 전파 사용, 항공촬영 허가 등과 관계 된 법·제도·정책을 정비해야 할 것이다. 또한 드론 시스 템과 활용 서비스의 안전성을 인증하고, 공간정보 및 분석 정보의 보안을 위한 관리 체계, 조종자를 교육하고 면허를 발급하는 체계를 수립해야 한다. 드론 교통체계와 관제 인 프라를 구축함으로써 추락·사고·전파교란 등 다양한 상 황에 대한 매뉴얼을 마련해야 한다. 이와 같은 정비 업무 들은 드론 시스템 운용과 관련된 인허가를 위한 원스톱 창 구를 설립함으로써 간편화할 수 있을 것이다. 세 번째, 사 회적 안전 및 수용성을 제고하기 위하여 보험, 보안, 사생 활 보호 등을 위한 제도적 장치를 마련해야 한다. 이와 함 께 다양한 홍보, 캠페인 등을 통하여 사회적 수용성을 높 일 수 있을 것이다.
제4차 산업혁명은 피할 수 없는 시류다. 제4차 산업혁 명 시대에 혁신을 선도할 기술로 드론 공간정보 기술을 인 정하고, 공간정보가 드론 또는 활용분야에 잠식되어 끌려 가는 것이 아니라 주도하여 우위를 차지하기 위하여, 시대 흐름에 반걸음 앞장서서 준비해야 할 것이다.
빅데이터의 출발점, 공간정보
공간정보의 사전적 정의를 찾아보면 ‘자연물, 인공물의 위 치에 대한 정보나 이를 활용해 의사결정을 할 때 필요한 정보를 일컫는 말로, 대표적인 예로 내비게이션이나 온라 인 지도 등이 있음’으로 나와 있다.
하지만 내비게이션이나 온라인 지도는 공간정보를 이루 는 한 개의 지형지물을 정보화한 것일 뿐이다. 실제로 내 비게이션이나 온라인 지도를 통해 의사결정을 할 때 필요 한 정보로 확장되는 경우, 공간정보는 그 지형지물의 경계 (공간) 안에서 활동하는 사람의 속성 정보화, 일어나는 행 위의 정보화, 지형지물의 유형 정보화 등 사회현상을 포괄 하는 모든 정보로 그 범위가 확대된다.
공간정보는 2010년부터 확산된 빅데이터를 활용한 IT기 술의 발전과 IoT 하드웨어의 발전으로 정보의 양적·질적 확대 및 활용가치가 무궁무진해지면서 제4차 산업혁명1)을 준비하는 9대 국가전략 프로젝트2)의 필수정보로 자리매김 했다.
이렇게 공간정보를 빅데이터 분석과 IoT 활용서비스 의 주요 정보로 인식하는 것은 방대한 양의 정형·비정형 데이터를 결합할 때 중요한 허브 역할을 하기 때문이다.
2015년 글로벌 공간정보관리(UN-GGIM) 유엔전문가회 의에서 “데이터는 다양한 소스의 결합을 통해서 그 진정한 가치를 얻게 되고, 공간은 많은 데이터 세트가 공존하게 하는 중요한 정보허브 역할을 하며 그렇게 연결된 데이터 의 웹을 보강하는 주요 프레임워크를 제공할 수 있다”라는 발표에서도 공간정보의 중요성을 알 수 있다.
공간정보,
지능공간에서 딥러닝으로
: 나도 모르는 나를 인지하다
이은영│ (주)오픈메이트 대표이사 ([email protected])
03
1) 2016 다보스포럼 주제로 정보통신기술(ICT)의 융합으로 이루어지는 차세대 혁명을 말함. 대표적인 예로 인공지능과 기계학습이 있음.
2) 2016년 8월 10일 제2차 과학기술전략위원회에서 국가차원의 집중적 투자와 민·관의 협업을 통해 새로운 성장동력을 확보할 수 있는 9대 국가전략 프로 젝트를 발표함. ① 자율주행자동차, ② 포스트 철강 경량소재, ③ 스마트시티,
④ 인공지능, ⑤ 가상증강현실, ⑥ 정밀의료, ⑦ 탄소자원화, ⑧ 초미세먼지,
⑨ 바이오의약
용되고 있을까?
공간정보를 기반으로 한 데이터 활용 서비스는 빅데이 터 시대가 도래하기 전인 2002년부터 국내에 도입되었 고, 민간기업의 업종별(금융, 유통, 제조 등) 선두그룹은 2006년부터 gCRM이라는 서비스로 이를 도입·활용했다.
gCRM은 Geographic + CRM의 합성어로, 공간정보를 기 반으로 고객과 상품, 시장의 상황을 분석하고 그에 따른 마케팅 전략을 세울 수 있도록 지원해주는 비즈니스 솔루 션을 칭하는 말이다. 이러한 서비스를 이용하는 기업체 로는 BCcard, 삼성생명, GSRetail, 삼성전자 등이 있다.
gCRM을 통해 출점전략, 매출예측, 고객프로모션, 캠페 인, 영업권역설정 및 관리를 하고, 고객과 시장에 대한 전 략을 수립하는 것이다.
2012년 국내 빅데이터의 활용 초창기에 필자가 소속된 (주)오픈메이트는 10년의 공간정보솔루션 사업경험을 바 탕으로 빅데이터(신용평가사, 카드사, 통신사, 국가공개정 보 등의 융합)를 활용한 한국형 고객유형 판별 알고리즘을 출시했다. 당시로서는 내부 고객데이터만으로는 판단할 수 없었던 고객의 생애가치(lifetime value)를 추정할 수 있는 획기적인 마케팅 솔루션이었다. DART(Do Analyze Right Target)라 불리는 이 솔루션은 성, 연령, 주소를 기 필자는 이러한 현상을 다양한 소스에서 여러 형태(정
형, 비정형)로 생산되는 데이터를 일목요연하게 모으는 기본적인 프레임으로써 ‘공간(Point: 지번, line: 도로, Polygon: 건물, 행정동 등)’은 훌륭한 핵심 요소가 될 수 있기 때문이라고 해석한다.
더불어 2010년부터 시작된 (빅데이터) 시대에 부응하여 국가가 관리하는 정보를 공개하는 기조가 채택되면서 국 가공개정보에 대한 관심이 높아지고 있다. 국가 정보관리 체계의 기본 관리단위는 국가의 행정구역 단위이므로, 공 간정보에 대한 이해와 그에 맞는 데이터로의 형태전환을 통한 ‘공간정보화’가 중요한 역할로 떠오른 것도 그 원인이 라 할 수 있다. 공간을 기반으로 자신들이 가진 데이터와 외부의 데이터를 모두 모아야 그것이 빅데이터가 되고, 국 가공개정보까지 자유롭게 활용하기 위해서는 공간정보화 과정이 점차 필수과정이 될 것이다. 이렇게 만들어지는 모 든 데이터를 ‘공간정보’라 칭하기 때문에 결국 공간정보는 빅데이터의 출발점이라고 할 수 있다.
공간정보의 활용 사례
그렇다면 공간정보를 기반으로 한 빅데이터는 어떻게 활
<그림 1> 공간정보의 역할
위치정보 생산
데이터 서비스
다른 데이터와 결합하기 위한 허브
데이터 분석, 인사이트 발굴
개인정보 처리를 위한 데이터 집계 단위
가공 데이터 판매/운영
반으로 고객의 생애주기, 가구단위의 소득추정, 업종별 소 비패턴 및 잠재구매력을 판별, 유형화해주는 판별 알고리 즘이다. 이것이 가능할 수 있었던 것은 ‘주소’를 기반으로 그 사람의 주거형태에 대해 판단하고, 그러한 공간이 주는 정보에 개인이 다양한 소스를 통해 쌓아놓은 행동패턴들 을 매칭시킬 수 있었기 때문이다. 그리고 이러한 정보들은
「개인정보보호법」에 위배되지 않는 최소단위의 공간단위 (block) 집계형태로 관리하고 제공하여 누구나 손쉽게 빅 데이터 기반의 소비항목별 잠재수요 추정, 프로모션 오퍼 등을 실현했다.
2013년부터는 민간기업뿐 아니라 빅데이터 시대를 준 비하기 위한 정부의 노력으로, 공공기관의 데이터 융합 플 랫폼 구축과 이를 활용한 서비스 등도 활발히 전개되었 다. 대표적으로 회자되는 관련 서비스로는 2013년 한국정 보화진흥원에서 선정한 시범사업인 ‘소상공인을 위한 점 포평가 서비스’가 있다. 이는 민간(카드사, 통신사)과 공 공(한국감정원, 중소기업청)의 데이터를 연계·융합하여, 창업자들에게 과거와 현재 시장상황에 대한 평가 및 진단 을 제공하고, 이러한 데이터를 기준으로 미래 유망한 업종 과 시장에 대한 예측을 가능하게 했다. 또한 서울시와 함 께 구축한 ‘서울시 빅데이터 융합 플랫폼’은 서울시가 그 간 보유해 온 수백여 종의 데이터와 민간데이터 그리고 그 외 공공기관(기상청, 통계청, 행정자치부 등)의 데이터를 결합하여 분석할 수 있게 하는 플랫폼서비스다. 이를 통해 서울시는 데이터 기반의 공공정책 수립과 실수요를 기반 으로 한 복지시설 최적지 선정, 공공정책 홍보적지 선정, 외국인 관광마케팅 지원이 가능하게 되었다. 그 외에도 경 찰청에서 제공되어 최근 화제가 된 ‘Geo Pros’라는 서비 스 역시 블록 단위별 각종 범죄지수를 생성하고, 우범지 역에 대한 경계를 강화하여 사고를 미연에 방지할 수 있도 록 지원해주는 대표적인 공간정보 기반의 빅데이터 활용 사례다.
공간정보 기반의 IoT 활용서비스(지능공간)
나아가, 2015년부터 실증단계에 접어든 IoT기술을 기반으 로 한 건강관리(U-health) 시스템은 공간정보를 기반으 로 데이터를 구축하고, 가공·분석하여 일상생활에서 개 인의 흔적들을 지속적으로 학습한다. 그리고 딥러닝·기 계학습의 분석을 통해 본인도 인지하지 못하였던 생활패 턴, 건강상태를 체크하여 상황에 따른 적절한 대응을 유도 할 수 있다.
독거노인 가정의 현관문, 화장실 좌변기, 거울, 수도꼭 지(정수기/샤워기), 냉장고 손잡이 등에 센서를 설치하고, 스마트폰에 체온 및 맥박수를 인식할 수 있는 센서와 애 플리케이션을 설치한다. 이렇게 하면 사람의 동선에 따라 시간과 함께 필요한 정보들을 모두 모니터링할 수 있다.
예를 들어, 오전 6시 30분 눈을 떠서 가벼운 운동을 하고 (침실), 35분 물을 꺼내 마시고(냉장고), 화장실에 들리고 (좌변기), 8시쯤 건강상태 확인 문자를 받는다. 체온/혈 압 등을 체크하고, 9시쯤 노인회관에 가기 위해 문을 열 고 나서는 생활패턴이 ‘정상활동 패턴’으로 자동 인식이 된다.
그러다가 사용자의 몸에 이상이 생기거나, 다른 이유로 정상활동패턴에서 벗어나면 1차 알람이 울리며 “괜찮으신 가요?”라는 확인문자가 오고, 잠시 후 다시 확인전화가 온 다. 그 전화를 받지 않으면, 경보가 울리고 주변 경찰서나 지정된 의료기관으로 연락이 간다(이것은 실제로 미국에 서 실행 중인 U-health 사례다).
이 시스템은 독거노인 가구뿐 아니라, 연령별·가구형 태별 다양한 가구원들에게 적용할 수 있고, 각 구성원들의 생활패턴을 인지하여, ‘위험상황’으로 인식할 기준치들을 설정한다면 학습된 공간정보와 IoT정보를 활용한 Smart Care 시스템으로 발전시킬 수 있다.
집 밖으로 범위를 확장시키면, 공간정보와 IoT·딥러닝·
중요한 요소다. 즉 본인도 인지하지 못하는 일상생활을 유형화하여 정상활동 범위(시간적, 공간적 범위)를 설정 하고 공간좌표에 데이터를 묶어 이상활동을 감지하는 것 이다.
공간속성 패턴의 변화 인지 사례(딥러닝)
개인의 생활패턴 주기뿐 아니라 공간속성의 패턴 변화인 지에도 이러한 기술을 활용할 수 있다.
‘상권’은 특정 상가가 흡인할 수 있는 소비자가 있는 권 역으로, 상업활동을 성립시키는 지역조건이 구비된 공간 을 뜻한다. 상권은 업종의 분포와 소비자의 성향을 기준 으로 나눌 수 있다(현재 활용가능한 공간정보 속성들은
<그림 2> 참조).
이러한 데이터들은 기본적으로 포인트 단위로 제공하기 어려우므로, 2차선 도로기준, 유동 또는 상주인구 200명 기계학습의 결합은 더욱 다양한 정보를 제공할 수 있다.
다른 사례를 살펴보자. 직장인 A씨는 평일에는 늘 비슷 한 시간에 같은 버스정류장에서 버스를 타고, 늘 같은 곳 에서 하차하여 근처의 편의점과 커피전문점 등을 거쳐 출 근한다. 점심시간이면 회사 근처의 식당에 가고, 퇴근을 하면 다시 아침에 내렸던 버스정류장에서 버스를 타고 집 으로 이동한다. 이러한 정보들은 카드거래 데이터 및 전화 기 위치 등의 정보를 통해 쉽게 감지할 수 있다(물론 개인 의 동의가 있어야만 이루어지는 서비스다). 이러한 일상의 패턴을 Smart Care 시스템이 학습하면, A씨의 첫 데이터 감지 장소가 지속적으로 벗어날 경우, ‘이사’ 또는 ‘전직’으 로 인지한다. 장소의 이탈이 일회성이면 ‘휴가’나 ‘출장’ 등 의 이벤트로 인지하여 그에 필요한 생활혜택 정보(쇼핑/
교통/문화/금융정보 등)를 제공 받을 수 있다.
위와 같은 상황에서 공간정보는 생활패턴상 정해진 시 간에 있어야 할 곳에서 움직임이 감지되는지 인식하는 데
<그림 2> Block-상권 속성정보
Location Space
사람 돈
어떤 사람인가? 누가/언제 쓰나?
어디에 살고 있나?
선호도
관심사
성별 연령대 카드거래 교통카드
행정구역 가구
생애주기 O2O App
주택유형
소득수준 통화량데이터
주택가격 소비패턴
어디서 쓰나?
점포(업종) 집객시설 핵심상권 골목상권
얼마나 쓰나?
매출추정 입지선정
출처: 오픈메이트
