(커넥트 데일리=김영도 기자) 대한공간정보학회 ‘2026 춘계학술대회’가 서울시립대에서 열려 인공지능 기반의 디지털 국토 혁신의 구체적 실행 궤적을 제시한다.

 

대한공간정보학회(학회장 안종욱)는 14일과 15일 양일간 서울시립대학교에서 2026 춘계학술대회를 개최하며, 15일에는 인공지능 기반 '국가기본도 제작 대혁신안'과 실증 기술 73편 발표를 통해 디지털 국토 혁신의 구체적 실행 궤적을 선보일 예정이다.

 

이번 학술대회는 지난 1월 신년학술대회에서 제시된 ‘Geo AI’ 패러다임 전환 선언을 구체적인 기술력과 정책적 실행 안으로 증명하는 결정적 분기점이 될 것으로 기대가 모아진다.

 

안종욱 학회장은 “공간정보는 스마트시티, 디지털 트윈, 인공지능 등 다양한 분야와 융합되며 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 자리매김하고 있다”고 강조하면서 “초정밀 3차원 공간정보와 GeoAI 기술이 국토의 디지털 혁신을 선도하며 새로운 산업적 가치를 창출하는 중요한 기반이 될 것”이라고 역설했다.  

 

이번 춘계학술대회는 일반세션 12개와 정책세션, 산업체세션 등 총 15개 이상의 세션으로 구성되었으며 총 73편의 방대한 연구 성과가 발표된다. 

 

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인공지능 기반 생산 체계의 전면적 혁신

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이번 학술대회에서 발표될 학술적 궤적을 분석해 보면 공간정보 측량과 데이터 처리라는 원천 기술을 바탕으로 GeoAI 엔진을 장착해 이를 실증 서비스와 거버넌스로 확장하는 입체적인 구조가 드러난다.

 

먼저 정책 분야에서 국토지리정보원이 발표하는 ‘국가기본도 제작 대혁신 기본계획(안)’ 발표는 공간정보 분야의 미래를 그리는 핵심 의제로 다뤄지며 생산 체계의 전면적 재편을 예고하고 있어 B2G 중심의 산업계 지각변동이 예상된다.

 

과거 수작업 중심의 갱신 체계를 인공지능 기반 자동화 생산 체계로 전환해 고정밀 데이터를 실시간에 가깝게 관리하려는 정부의 강력한 의지를 담았다.

 

더불어 ‘신대동여지도’ 추진 현황과 서울시 공간정보 정책 방향 등 지자체와의 공조 체계도 구체화되어 지능형 국토 관리의 청사진을 완성한다.  

 

공간정보품질관리원이 제시하는 ‘공급망 위기 시대의 디지털 트윈 전략’은 공간정보의 국가 안보적 가치를 재조명하는 계기가 될 전망이다.

 

또 한국국토정보공사(LX)도 공간정보 사업의 발전 방향을 제시하며 국가 차원의 통합적 공간정보 생태계 구축에 힘을 보탠다.  

 

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시각 인지 모델 DINOv3와 언어 모델의 융합

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기술적 측면에서는 DINOv3와 LLM의 융합이 이번 대회의 학술적 깊이를 더하는 핵심 엔진 역할 수행이 관측된다.

 

DINOv3는 자가 지도 학습 기반 시각 인지 모델로 건물 지붕 분할과 객체 탐지의 정밀도를 극대화하는 시각적인 눈의 역할을 수행하고 대규모 언어 모델인 LLM은 분석된 정보를 해석하고 사용자와 소통하는 뇌의 기능을 담당한다.

 

시각적 인지와 논리적 추론이 결합된 ‘인지형 공간정보’ 시스템은 전문가 영역이었던 지리정보시스템(GIS)을 대중적 지능형 서비스로 진화시키는 핵심 엔진이다.

 

이화여자대학교 연구팀은 MLLM(Multimodal Large Language Model)을 활용해 여름 거리영상 기반의 가로녹시율을 추정하며 생성형 AI의 시공간적 활용 가능성을 제시한다.  

 

가로녹시율은 공원이나 산림의 면적을 계산하는 기존 녹지율과 달리 하늘에서 내려다본 수평적 면적 중심이 아니라, 시민이 거리에서 직접 눈으로 느끼는 입체적·시각적 녹지의 양을 측정하는 지표다.

 

이 지표는 도시의 경관적 가치뿐만 아니라 보행자의 심리적 안정감, 열섬 현상 완화 정도를 파악하는 데 활용되며, 최근에는 도시 계획 수립 시 보행자 중심의 쾌적한 가로 환경을 조성하기 위한 필수 데이터로 평가받고 있다.

 

또한 가로녹시율 데이터는 자율주행 로봇의 이동 경로 설정이나 시민 맞춤형 산책로 추천 서비스 등 민간 비즈니스 영역으로도 확장이 가능하다.

 

특히, 이 기술은 기존의 텍스트 중심 모델인 LLM에서 확장되어 영상 내 맥락을 파악하고 자연어로 분석 결과를 도출하는 능력을 보여주고 있어 수치 중심의 공간정보에서 의미 전달의 공간정보로 진화하고 있다는 것을 방증한다.

 

또, 경상국립대학교 정재훈 교수팀은 3D 가우시안 스플래팅 기술을 적용한 도심 시설물 복원 사례를 발표하며 시각화 기술의 임계점 돌파를 선언한다.  

 

3D 가우시안 스플래팅(3DGS)은 수천 개에서 수백만 개의 반투명한 타원체(Gaussians)를 공간상에 배치해 3차원 장면을 복원하는 최신 렌더링 기술로 교량 복원, 도심 시설물 모델링, 로봇 기반 실내 공간정보 구축 등 정밀 시각화가 필요한 실무 영역에 활용된다.

 

기존의 점군(Point Cloud)이나 메쉬(Mesh) 방식보다 실사에 가까운 품질을 제공하면서 신경 복사 지장(NeRF, Neural Radiance Fields) 기술보다 렌더링 속도가 획기적으로 빠르다는 장점이 있다.

 

국토연구원이 제안하는 ‘공간데이터큐브 기반 드론 운행 위험도 예측 프레임워크’는 실시간 데이터 분석 기술의 정점이 될 전망이다 .  

 

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초정밀 데이터의 실질적 비즈니스 적

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산업계에서는 네이버의 ‘플라잉뷰3D’와 이지스의 ‘인지형 공간정보 기술’ 등이 발표되어 연구 성과의 비즈니스 전이 과정을 선명하게 보여줄 예정이다.

 

가이아쓰리디의 ‘magoReality’는 초정밀 3차원 데이터의 가시화와 지능화 기술이 실제 시장에서 어떻게 작동하는지 증명한다.  

 

또 엘티메트릭은 ‘AI 기반 3차원 자동제작 기술’을 통해 데이터 구축 비용의 획기적 절감과 정밀도 향상을 동시에 달성하는 전략을 공개한다.  

 

더불어, 데이터 보안 분야에서는 ‘동형암호(Homomorphic Encryption)’ 기술을 공간데이터 분석에 적용한 사례가 발표되어 고정밀 데이터의 안전한 민간 활용 가능성을 타진한다.  

 

동형암호는 데이터를 복호화하지 않은 암호화된 상태 그대로 연산할 수 있는 차세대 암호화 기술로 공개제한 3차원 공간정보의 안전한 활용을 위한 동형암호 기반 프레임워크 표준화 연구를 발표한다.

 

동형암호 기술 기반의 프라이버시 강화 컴퓨팅(PEC)은 초정밀 수치표고모델(DEM)과 3차원 건물 데이터의 보안 빗장을 풀어 민간 유통의 길을 여는 동시에 소유권 보호와 분석 권한 제공이 공존하는 신뢰 생태계를 구축한다. 

 

보안이 생명인 국방ㆍ공공 데이터를 암호화 상태로 분석하거나 GeoAI 모델에 학습시키는 이 기술적 토대로 국가 안보 유지와 산업적 기술 혁신이라는 두 마리 토끼를 잡는 핵심 기제로 작용할 전망이다.

 

또, 자율주행 배송로봇과 4족 보행 로봇을 활용한 실내외 공간정보 구축 연구는 공간정보가 미래 모빌리티의 필수 신경망을 제시한다.

 

이번 춘계학술대회는 정책 흐름이 기술적 실증으로 이어지는 연속성을 확보하면서 GeoAI 시대를 구체화하는 결정적 계기가 될 전망이다.

 

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