▲ 사공호상 공간정보전략연구소장 / 前 국토지리정보원장     ©커넥트 데일리

 

(커넥트 데일리=사공호상 공간정보전략연구소장/前 국토지리정보원장) 

 

필자는 7월 12~16일간 미국 샌디에서 개최된 ESRI User Conference에 참석했다. 3년 동안 연속해서 이 행사에 참여하면서 AI로 인한 GIS 기술의 변화를 살펴보았다. 연재를 통해서 향후 공간정보의 변화를 GIS 기술의 변화에 투영해 보고자 한다.

 

[Vol. 03] 현실세계를 살아 움직이는 지도로 만들다

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Living Atlas, 실시간 GIS, Reality Mapping과 디지털 트윈

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공간정보의 출발점은 현실세계를 데이터로 표현하는 것이다. 아무리 우수한 분석기술과 인공지능을 보유하더라도 현실을 정확하고 지속적으로 반영하는 데이터가 없다면 의미 있는 결과를 만들 수 없다. UC2026에서 AI와 함께 반복적으로 강조된 것도 결국 데이터였다. 다만 공간데이터의 생산과 유통, 갱신방식은 과거와 전혀 다른 방향으로 변하고 있다. 

 

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내려받는 데이터에서 연결해 쓰는 데이터로

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그동안 공간정보를 이용하려면 필요한 데이터를 찾아 파일로 내려받고, 좌표체계와 속성을 정비한 뒤 분석환경에 불러와야 했다. 기관마다 데이터 형식과 갱신주기가 달랐고, 동일한 항목이라도 기준과 품질이 일치하지 않는 경우가 많았다.

 

Living Atlas는 이러한 방식을 바꾸고 있다. ArcGIS Living Atlas of the World는 ESRI와 세계 GIS 커뮤니티가 생산한 지도, 영상, 데이터 레이어와 애플리케이션을 선별해 제공한다. 사용자는 이를 ArcGIS Pro나 ArcGIS Online에서 직접 검색하고 분석에 연결할 수 있다.

 

Living Atlas의 핵심은 데이터의 양만이 아니다. 데이터가 분석가능한 웹서비스로 제공되고, 출처와 갱신시점, 이용조건이 함께 관리된다. 데이터뿐 아니라 시각화 방법과 분석도구, 딥러닝 패키지가 함께 제공되기 때문에 사용자는 준비과정을 줄이고 문제 해결에 집중할 수 있다.

 

UC2026에서는 새로운 글로벌 환경자료와 상세 콘텐츠, 텍스트나 시각적 프롬프트를 통해 객체를 탐지·분할·추적하는 모델, geoembedding을 활용하는 파운데이션 모델 등이 Living Atlas에 추가됐다.

 

Living Atlas는 공간정보 인프라가 어떤 방향으로 발전해야 하는지를 보여준다. 앞으로 국가공간정보는 파일을 많이 개방하는 데 그쳐서는 안 된다. AI와 사람이 즉시 활용할 수 있도록 표준화된 서비스, 신뢰할 수 있는 메타데이터와 분석모델이 함께 제공돼야 한다.

 

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현실을 자동으로 복제하는 Reality Mapping

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공간데이터를 구축하는 방식도 바뀌고 있다. 과거에는 측량과 현장조사, 도화와 수작업 디지타이징을 통해 객체를 추출했다. 이러한 방식은 정확하지만 많은 시간과 비용이 소요되며, 빠르게 변하는 현실을 지속적으로 반영하기 어렵다.

 

위성, 항공사진, 드론과 라이다 기술의 발전은 현실세계를 훨씬 빠르게 관측할 수 있게 했다. GeoAI는 영상에 나타난 건물, 도로, 수목과 토지피복을 자동으로 인식하고 객체로 변환한다.

 

Reality Mapping은 다양한 관측자료를 결합해 현실세계를 고해상도의 2차원 및 3차원 공간정보로 재현한다. 앞으로의 공간정보 구축은 ‘현실 관측 → AI 객체 인식 → 공간객체 생성 → 변화 탐지 → 공간정보와 디지털 트윈 갱신’으로 바뀔 것이다. 

 

핵심은 한 번의 대규모 구축사업으로 완성된 데이터를 만드는 것이 아니다. 현실의 변화를 지속적으로 관측하고, 변화된 부분을 찾아 자동으로 갱신하는 체계를 만드는 것이다.

 

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저장된 데이터에서 흐르는 데이터로

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도시는 끊임없이 움직인다. 차량과 사람은 이동하고, 교통량과 대기질이 변하며, 강우와 하천수위가 달라진다. 시설물의 상태도 시간에 따라 변화한다. 기존 GIS가 특정 시점의 공간객체를 중심으로 설계됐다면, 미래의 GIS는 끊임없이 발생하는 공간 이벤트와 이동궤적을 처리해야 한다.

 

실시간 GIS는 IoT 센서, 차량, 드론, 기상정보와 행정시스템에서 생성되는 데이터를 수집하고 분석한다. 중요한 것은 단순히 현재 위치를 지도에 표시하는 것이 아니라 이상 징후와 패턴을 탐지하고, 위험이 확대될 가능성을 예측하며, 필요한 조치를 자동으로 제안하는 것이다.

 

예를 들어 교량의 센서값이 이상 범위를 보이면 GIS는 시설물 위치와 주변 교통량, 정비 이력과 기상상태를 함께 분석할 수 있다. 산불이 발생하면 위성 열점과 바람, 지형, 식생과 인구분포를 결합해 확산 가능지역과 우선 대피대상을 예측할 수 있다.

 

GIS가 저장된 공간데이터의 관리시스템에서 실시간 공간상황 인식시스템으로 발전하는 것이다.

 

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3차원 시각화에서 살아 있는 디지털 트윈으로

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국내에서도 디지털 트윈 사업을 활발하게 추진하고 있다. 그러나 상당수 사업은 건물이나 시설물을 정교하게 3차원으로 표현하는 데 초점을 두고 있다. 현실과 연계되지 않는 3차원 모형은 시간이 지나면 오래된 데이터가 된다. 분석과 정책결정에 사용되지 않는 3차원 모형은 비용이 많이 든 시각화 자료에 다름 아니다. 

 

UC 2026에서 확인한 디지털 트윈의 방향은 보다 분명했다. 3D GIS는 복잡한 장소와 사업, 시스템을 현실감 있고 상호작용 가능한 환경에서 이해하고, 영향을 평가하며, 관계기관의 행동을 조정하는 수단으로 제시됐다.

 

미래의 디지털 트윈은 다음 조건을 갖춰야 한다.

 

미래 디지털 트윈 조건   ❶ 현실의 변화가 지속적으로 반영돼야 한다. ❷ 3차원 표현뿐 아니라 공간분석과 시뮬레이션이 가능해야 한다. ❸ 도시계획과 재난, 교통, 환경, 시설관리 등 실제 업무와 연결돼야 한다. ❹ AI가 이상 상황을 탐지하고 미래 변화를 예측할 수 있어야 한다. ❺ 분석결과가 정책결정과 현장조치로 이어져야 한다.

 

따라서 도시의 디지털 트윈은 하나의 거대한 3D모형이 아니라, 다양한 데이터와 모델, 업무시스템이 연결된 ‘도시운영플랫폼’으로 이해해야 한다.

 

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GISㆍBIMㆍCAD의 경계가 사라진다

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GIS는 도시와 국토의 넓은 공간을 다루고, BIM과 CAD는 건축물과 시설의 상세한 설계정보를 다룬다. 그동안 이들은 서로 다른 데이터 구조와 업무체계를 사용했다. 도시계획, 설계, 시공과 시설운영 단계에서 정보가 단절되는 원인이 되기도 했다. 그러나 디지털 트윈이 현실의 계획과 운영에 활용되기 위해서는 GIS, BIM과 CAD가 하나의 흐름으로 연결돼야 한다.

 

국토와 도시의 공간적 맥락 속에서 개발 입지를 검토하고, BIM과 CAD로 상세설계를 수행하며, 시공과정을 모니터링하고, 완성된 시설을 다시 GIS 기반의 운영체계에서 관리해야 한다.

 

향후 도시개발과 인프라 사업의 정보 흐름은 다음과 같이 연결될 것이다.

 

‘국토ㆍ도시 GIS → 계획과 입지분석 → BIMㆍCAD 설계 → 시공관리 → 시설운영 → 디지털 트윈’.

 

이러한 변화는 공간정보 산업의 영역을 확장한다. GIS 기업은 도시계획과 데이터 구축에 머물지 않고, 건설과 시설운영의 생애주기 전체에 참여할 수 있다.

 

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데이터가 많아질수록 신뢰가 중요해진다

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실시간 센서와 위성, 드론, 민간 플랫폼에서 대량의 공간데이터가 생산되면 데이터 부족 문제는 점차 줄어들 수 있다. 대신 어떤 데이터를 믿고 사용할 것인가가 더 중요한 문제가 된다. AI는 데이터의 오류와 편향을 확대 재생산할 수 있다. 갱신시점이 오래됐거나 특정 지역과 계층을 충분히 반영하지 못한 데이터를 학습하면, AI의 분석결과도 왜곡된다.

 

UC 2026에서 공간데이터 품질을 자동화하고 확장하는 기능이 강조된 것도 이러한 배경 때문이다. ArcGIS Data Reviewer는 오류가 다른 업무로 확산되기 전에 이를 발견하고 수정하도록 품질관리 과정을 자동화하는 방향을 제시했다.

 

AI 시대의 공간정보 품질은 위치정확도와 속성정확도만으로 평가할 수 없다. 다음과 같은 요소가 새로운 품질기준에 포함돼야 한다.

 

▶ 데이터가 언제, 어떤 방법으로 생산됐는가 ▶ 어떤 기관이 책임지고 관리하는가 ▶ AI 학습에 사용할 수 있는가 ▶ 특정 지역이나 집단에 편향돼 있지 않은가 ▶ 갱신과 수정의 이력을 추적할 수 있는가 ▶ 분석결과의 불확실성을 설명할 수 있는가

 

다음 회에서는 UC 2026에서 확인한 기술변화를 토대로, 한국의 국가공간정보정책과 공간정보 산업, 기업과 인재가 무엇을 준비해야 하는지 구체적으로 제안한다.

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