(커넥트 데일리=김영도 기자) 생성형 AI가 이미지를 만드는 단계를 넘어 3차원 공간 자체를 시뮬레이션하는 공간지능 경쟁이 본격화되면서 글로벌 공간정보 시장의 지각변동이 예상된다.

 

글로벌 공간지능 기업 월드 랩스는 1일 공식 블로그를 통해 카메라 궤적 제어와 3차원 공간 복원 기능을 결합한 공간지능 파운데이션 모델 ‘아틀라스(Atlas)’를 전격 선보이면서 비상한 관심이 쏠리고 있다.

 

▲ 월드랩스 창업자 페이 페이 리 교수(사진=인터넷 갈무리).  © 커넥트 데일리

 

월드 랩스는 스탠퍼드 페이페이 리 교수가 창업한 회사로 Spatial Intelligence를 모토로 AI가 3차원 물리 세계를 이해하고 상호작용하게 만드는 것을 지향하고 있으며 언어지능, 공간지능, 피지컬 AI라는 기술적 개념을 확장시킨 기업이다.

 

초기 시드머니로 2억 3천억 달러를 유치하고 올해 Marble, Atlas를 개발하면서 AMD, NVIDIA, Autodesk 등으로부터 10억 달러를 추가 유치해 글로벌 공간정보 시장에서 태풍의 눈으로 떠올랐다. 

 

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아틀라스 출현 무엇을 말하나

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지난해 11월 이미지 한 장으로 3D 세계를 만드는 창작 툴 마블을 선보인 데 이어, 카메라 위치를 직접 이해해 1분 분량 1440p 영상을 제어하고 로봇 학습용 시뮬레이션까지 지원하는 차세대 엔진 베이스 모델 ‘아틀라스(Atlas)’를 내놨다.

 

아틀라스는 카메라 궤적 제어와 3차원 공간 복원 기능을 결합한 공간지능 파운데이션 모델이다.

 

텍스트 입력 중심의 기존 비디오 생성 모델인 ‘소라(Sora)’나 ‘비오(Veo)’와 달리 텍스트, 이미지, 비디오, 3차원 데이터를 원천적으로 결합해 처리하는 멀티모달 오토리그레시브 디퓨전 트랜스포머(Multimodal Autoregressive Diffusion Transformer) 구조로 작동한다.

 

기존 비디오 모델들이 시간의 흐름에 따른 프레임 생성에 치중했던 것과 달리 모든 입력 데이터를 3차원 공간상의 위치에 결합하면서 높은 공간적 연속성을 확보했다.

 

입력 이미지 몇 장으로 3차원 점군과 3D 가우시안 스플랫 형태의 명시적 공간 구조를 재구성할 수 있다.

 

정밀 카메라 기하학 데이터를 네이티브 입력값으로 처리하는 방식은 텍스트 프롬프트 추론 방식 대비 시점 제어 정확도를 획기적으로 끌어올리는 기술적 도약을 이뤄냈다는 자체 평가다.

 

특히 컴퓨팅 자원 투입량이 늘어날수록 모델 성능이 향상되는 스케일 법칙이 공간지능 영역에서도 유효함을 입증했다고 밝혔다.

 

 

스케일 확장성은 거대언어모델처럼 거대 자본을 보유한 글로벌 기업이 공간지능 시장의 주도권을 빠르게 독점할 가능성을 시사한다.

 

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아틀라스 기술 신뢰도와 시장성 미래 예측

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하지만, 현시점에서 월드 랩스가 제시한 성능 지표는 자체 의뢰한 제3자 평가 결과로 학습 데이터셋과 모델 가중치 및 세부 논문은 비공개이다.

 

비교 평가 시 경쟁 모델에는 카메라 이동 경로를 텍스트로 입력한 반면, 아틀라스는 네이티브 좌표를 직접 입력하면서 불공정한 벤치마크 설계라는 비판도 제기된다.

 

인공지능이 보이지 않는 공간 영역을 확률적으로 상상해 채워 넣는 한계는 오차 범위 센티미터 급의 정밀도를 요구하는 국가 행정 및 건설 측량 분야의 절대적 성과물로 직접 활용되기 어렵다는 지적이다.

 

그럼에도 불구하고 아틀라스의 등장은 공공 및 민간 공간정보 현장에서 수백 장의 항공 촬영 사진을 직접 측정하던 공정에서 전체를 촬영하지 않아도 Sparse Images 기반의 인공지능 재구성 방식에 대한 니즈를 자극하기에 충분해 보인다.

 

 

사진 몇 장으로 3차원 모델을 만든다는 기대감과 사업 발주 현장에서 측량 인건비 산정 기준이 GPU 연산자원 비용 구조로 재편되는 진통이 따를 전망이다.

 

중기적으로도 국가가 보장하는 고정밀 국가기본도 데이터에 생성형 모델의 시뮬레이션 기능을 덧붙이는 하이브리드 파이프라인이 산업의 핵심 기술 표준으로 정착할 것이라는 관측이다.

 

이로 인해 항공 촬영 및 드론 측량 전문기업은 촬영 물량 감소로 인한 단가 하락 압박을 받게 되겠지만, 생성 결과물의 오차를 교정하는 검증 서비스 기업의 출현이 예상된다.

 

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위기인가, 기회인가…산업 생태계 구조적 혁신 시급

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따라서, 정부는 공공 구축 고정밀 공간데이터의 해외 파운데이션 모델 무단 학습 방지와 더불어 ‘K-Geo 플랫폼’과 ‘V-World’를 한국형 공간지능 테스트베드로 고도화해야 한다는 목소리가 제기된다.

 

또, 공간정보 관련 법 제도를 신속히 개정해 생성형 모델 결과물의 행정적 성과 인정 범위를 마련하고 보안 검증 기준도 현실적으로 법제화해야 하는 과제가 시급해 보인다.

 

이와 함께, 산업계 역시 3D Tiles와 가우시안 스플랫 및 OpenUSD 등 차세대 공간데이터 포맷을 국가 표준으로 수용해 해외 모델의 출력을 수용하는 하이브리드 파이프라인을 구축해야 할 필요성과 거대 파운데이션 모델 개발 대신 한글 간판과 한국형 아파트 구조 등 로컬 특화 데이터를 활용한 로컬라이제이션 어댑터 솔루션 개발이 요구된다.

 

특히, 교육 기관과 기업은 현장 측량 인력 양성에 머물지 않고, 3차원 컴퓨터 비전과 좌표계 및 디퓨전 모델을 아우르는 공간 AI 융합 인재 양성 체계로 전환해야 한다.

 

결국 아틀라스의 출현은 고부가가치 공간지능 검증 및 운용업으로 산업 체질을 개선하는 결정적 기회가 되겠지만, 국토부의 공간정보에 대한 이해 부족에 따른 예산투자 소홀과 공간정보의 미래 혁신을 만들어갈 고위직 부재로 골든타임의 기회는 점차 사라져 가고 있다.

 

※ 아틀라스 관련 페이지: https://www.worldlabs.ai/blog/atlas

 

 

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