마하나인, 트림블과 연동으로 DT 구축 병목현상 해소

√ 공간정보 AI '협업형 지능'으로 추출 공정 100배 단축

김영도 기자 | 기사입력 2026/04/20 [22:01]

마하나인, 트림블과 연동으로 DT 구축 병목현상 해소

√ 공간정보 AI '협업형 지능'으로 추출 공정 100배 단축

김영도 기자 | 입력 : 2026/04/20 [22:01]

▲ 매튜 스키바(Matthew Skibba) 리얼리티 캡처(Reality Capture) 부문 이사는 “기능이 훨씬 더 다양해졌다”면서 “복잡한 선들을 처리하는 과정이 자동화되었고, 필요한 모든 도구가 이미 갖춰져 있어 누구든 인터페이스를 보는 것만으로 바로 익혀서 현장에 바로 투입할 수 있을 정도”라고 말했다(사진=Mach9).  © 커넥트 데일리


(커넥트 데일리=김영도 기자) 올해 글로벌 공간정보 산업의 화두는 AI와 인간의 유기적인 협업을 통한 신뢰할 수 있는 자동화로 집약되는 모습이다.

 

미국 실리콘밸리의 공간정보 기술 기업 마하나인(Mach9)은 최근 보도자료를 통해 자사의 차세대 매핑 플랫폼 ‘디지털 서베이어 2(Digital Surveyor 2)’를 통해 AI 피처 추출(Feature Extraction) 기술의 대규모 확장성을 확보했다고 밝혔다.

 

마하나인의 이번 발표는 지난 3월 제품 공개 이후 한 달 만에 나온 업데이트로 실제 대규모 국책 사업 현장에서의 적용 사례와 성능 검증 데이터가 포함됐다.

 

기존 공간정보 업계는 라이다(LiDAR) 데이터에서 도로 연석, 가드레일, 차선 등 선형 객체를 추출할 때 막대한 수작업 비용과 시간 소요라는 한계에 부딪혀 왔다.

 

마하나인의 최신 AI 엔진은 사용자가 선을 긋기 시작하면, 다음 경로를 예측해 실시간으로 최적의 선형을 제안하는 방식을 채택했다.

 

이러한 방식은 AI가 독자적으로 결과물을 산출한 뒤 인간이 사후 검수하는 기존 방식보다 작업 속도를 100배 이상 높이면서도 오차율을 획기적으로 줄였다는 것이 업체 관계자의 설명이다.

 

실제 북미 지역의 173km 구간 도로 데이터 처리 결과, 약 7,500개의 객체를 추출하는 데 단 12시간만이 소요된 것으로 나타났다.

 

▲ 데이터 추출 기간을 수 주일 이상 단축함과 동시에 3D 환경에서 정점과 선을 신속하게 검증할 수 있게 되어 작업 효율성이 비약적으로 향상됐다(사진=Mach9).  © 커넥트 데일리

 

글로벌 측량 기기 선두 주자인 트림블(Trimble Inc.)과의 파트너십 강화 또한 이번 기술 확산의 핵심 동력으로 작용하고 있다.

 

트림블은 2026년 현재 전 세계 공간정보 및 측량 기기 시장에서 시장 점유율 약 14%를 기록하며, 헥사곤(Hexagon AB)과 함께 하이엔드 측량 솔루션 시장을 양분하고 있는 독보적인 선두 기업으로 하드웨어 제조를 넘어 하드웨어 서비스화(HaaS)와 클라우드 기반 데이터 생태계 구축을 통해 산업의 디지털 전환을 주도하고 있다.

 

마하나인은 트림블의 MX90 및 MX60 시스템에서 수집된 고해상도 데이터를 별도의 변환 공정 없이 클라우드 환경에서 즉시 처리할 수 있게 된 점이 시장의 호평을 이끌어 냈다.

 

▲ 이 소프트웨어는 벤틀리나 오토캐드 숙련도와 상관없이 현장 지점에 정통한 측량사라면 누구나 즉시 업무에 투입되어 높은 생산성을 낼 수 있을 만큼 진입 장벽이 낮다(사진=Mach9).  © 커넥트 데일리

 

전문가들은 마하나인의 행보가 기술의 진보를 넘어 공간정보 비즈니스의 수익 구조 자체를 변화시키고 있다고 분석했다.

 

대규모 인력을 투입해 데이터를 가공하던 노동 집약적 구조가 클라우드 기반의 데이터 처리량 중심 과금 모델로 빠르게 전환되고 있기 때문이다.

 

국내 공간정보산업계도 Geo-Physical AI 엔진이 산업 현장에 본격 이식되면서 비상한 관심이 쏠린다.

 

업계 관계자는 “국내 시군구 단위의 정밀도로지도 제작 사업에서도 이러한 지능형 추출 도구 도입이 예산 절감과 공기 단축의 핵심 변수가 될 것”이라고 내다봤다.

 

다만 이러한 클라우드 중심의 플랫폼이 국내 공공 시장에 안착하기 위해서는 보안 인증 제도 준수와 한국형 도로 시설물에 대한 추가 학습 데이터 확보가 선결 과제다.

 

한편, 마하나인은 향후 자율주행 정밀 지도 제작을 넘어 유틸리티 인프라 및 스마트 시티 관리 분야로 AI 서비스 범위를 넓혀갈 계획이다.

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