▲ 한국지리정보학회 2026 KAGIS 춘계학술대회가 열려 기조강연 2편, 구두 논문 41편, 포스터 37편으로 총 80여 편의 논문이 발표됐다.  © 커넥트 데일리

(커넥트 데일리=김영도 기자) 한국지리정보학회가 인공지능(AI) 및 위성 원격탐사 기술과의 전방위적 융합을 통해 평면적 데이터 구축 단계를 넘어선 실증적 연구 논문들을 대거 발굴하면서 지능형 예측 인프라 대전환을 완벽히 증명해 냈다.

 

한국지리정보학회(학회장 서용철)는 2026 춘계학술대회를 28일부터 29일까지 부산 국립부경대학교 부경컨벤션홀과 동원장보고관에서 개최해 공간 데이터 분석의 정밀도를 극한으로 끌어올린 신진 연구자들의 학술적 성과들이 대거 발굴했다.

 

특히, 이번에 선정된 2025년 투고 논문상 및 2026년 춘계학술대회 구두ㆍ포스터 부문 수상작들은 과거 지형 정보 도시(圖示) 단계를 넘어, 통계적 인포매틱스와 인공지능 알고리즘이 결합한 고부가가치 응용 과학의 실체를 가감 없이 보여줬다.

 

이 같은 담론 형성은 현실 세계의 복잡한 사회ㆍ환경적 난제를 공간 통계학적으로 추론하고 해결하는 독자적인 학술적 토양을 굳건히 다졌다는 평가가 쏟아진다. 

 

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위성 원격탐사와 딥러닝 알고리즘의 결합

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2026년 춘계학술대회 구두 발표 부문에서 영예의 최우수 논문상을 거머쥔 울산과학기술원(UNIST) 황수민ㆍ최현영ㆍ양세영ㆍ정인채ㆍ임정호 연구진의 ‘딥러닝을 활용한 위성 기반 인위적 CO2 배출 모니터링 향상’ 연구는 지리정보 기술이 국가적 기후 관제의 핵심 엔진으로 진화했다는 것을 증명했다. 

 

연구진은 우주 위성 인프라에서 수집되는 방대한 지구 관측 데이터에 인공지능 딥러닝 알고리즘을 융합해, 인간의 산업 활동으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2)의 배출 궤적과 확산 범위를 정밀 추적하는 모니터링 체계를 고도화했다. 

 

탄소 배출량 계측과 환경 재난 관측을 위한 정밀 데이터 과학의 실전적 가치를 명확히 규정해 낸 성과로 평가됐다.  

 

UNIST 임정호 교수 연구실을 필두로 한 위성-AI 융합 연구의 강세는 이번 학술대회 전반을 관통하는 거대한 학술적 흐름으로 보인다.

 

우수 논문상에 선정된 김영석ㆍ조동진ㆍ이경빈ㆍ이시현ㆍ임정호 연구진의 ‘HELIOS-Net: 관측 기하학적 효과와 딥러닝을 융합한 정지궤도 위성 주간 전천후 시간별 지표면온도 복원’ 논문은 인공지능 기술을 통해 지구 관측 데이터의 시공간적 공백을 극복하는 획기적인 방법론을 제시했다. 

 

구름이나 대기 노이즈로 인해 발생하는 위성 데이터의 단절을 AI 연산 기하학을 통해 실시간으로 메우고 복원하는 이 기술은 고가치 환경 자산 데이터화 연구의 핵심 마중물로 꼽힌다.

 

여기에 또 다른 우수작인 이경빈ㆍ이재세ㆍ임정호 연구진의 ‘ASTRA: 딥러닝 기반 AMSR2 토양수분의 SMAP 유사 변환 및 복사전달모델 기반 해석’ 논문은 인공지능이 현실 세계의 물리 법칙과 지구 관측 메커니즘을 스스로 학습하는 정교한 알고리즘 스택을 선보였다. 

 

연구진은 딥러닝 기반으로 AMSR2 토양수분 데이터를 초정밀 위성인 SMAP 규격으로 유사 변환하는 동시에 복사전달모델을 결합해 분석의 물리적 타당성을 확보한 것이다. 

 

서로 다른 위성 센서 간의 이종 데이터를 통합ㆍ보정하는 이 기술은 위성 데이터 활용의 사각지대를 해소하는 고부가가치 원천 소프트웨어 자산으로 평가받았다.  

 

위성 정보를 활용한 지상 환경 모니터링의 고도화는 서울과학기술대학교 고민지ㆍ박서희ㆍ유철희ㆍ박선영 연구진의 성과를 통해서도 구체화됐다. 

 

이들은 ‘Sentinel-2 위성영상과 멀티모델 데이터를 활용한 인공지능 기반 고해상도 지상 미세먼지 모니터링 체계 구축’ 논문을 통해 대기 환경 행정의 정밀도를 극대화하는 분석 모델을 완성했다. 

 

우주에서 바라본 광학 위성 신호와 지상의 다중 모델 데이터를 인공지능에 결합해 모세혈관식 미세먼지 지도를 시공간적으로 정밀하게 빌드하는 체계를 구성했다.  

 

포스터 부문에서 우수상을 수상한 국립금오공과대학교 임종헌ㆍ방건준 연구진의 ‘다시기 Sentinel-2 영상 기반 준감독 토지피복 분류와 불확실성 평가’ 역시 데이터 분석의 자동화 기조를 강력하게 뒷받침했다. 

 

기존의 아날로그식 피복 분류 작업에서 벗어나, AI 스스로 불확실성을 평가하고 시간 흐름에 따른 국토의 변화를 준감독 형태로 상시 탐지하는 알고리즘이다. 

 

이는 수많은 인프라 자원이 매달리던 공간정보 분석 공정을 기술 기반으로 효율화할 수 있음을 학술적으로 제시한 것이다.

 

포스터 진영에서 정밀 분석의 깊이를 더한 성균관대학교 김정민ㆍSchuetze Thorsten 연구진의 ‘공간 데이터의 시공간적 품질이 머신러닝 기반 LST 다운스케일링에 미치는 영향: 물리적 타당성 검증을 중심으로’의 논문은 데이터 무결성 검증의 중요성을 각인시켰다. 

 

머신러닝이 내놓는 공간 예측 결과물이 원천 데이터의 시공간적 품질 왜곡에 의해 어떻게 오염될 수 있는지를 물리적 타당성 검증을 통해 역추적한 것이다. 

 

지능형 공간정보 분석 시스템 구축의 전제 조건이 알고리즘 고도화를 넘어 클린 데이터의 공급 체계에 있다는 것을 입증한 기초 과학적 성과로 보인다.

 

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인구ㆍ복지 인프라의 미래 예측 모델링 제시

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이번 학술대회 구두 세션에서 공간 인포매틱스 기술의 국경을 허무는 혁신성을 보여준 연구는 국립부경대학교 WIDARTHA VANDEA PRADWIYASMAㆍ김창수 연구진의 ‘GeoRAG-DI: 다중 재해 정보 분석을 위한 지리공간 검색 강화 생성 프레임워크’였다. 

 

이 연구는 최신 생성형 인공지능의 핵심인 검색증강생성(RAG) 기술을 지리 공간 데이터 영역에 이식한 세계적 수준의 성과다. 

 

사용자가 자연어로 복합 재난의 위험성이나 대책을 질의하면 플랫폼 내부의 수많은 공간 오픈 API와 지형 데이터큐브를 시스템이 스스로 탐색ㆍ연계해 가장 최적의 지리 공간적 답변과 시뮬레이션을 생성해 내는 지능형 아키텍처다.

 

초고령화 현상이 피할 수 없는 거시적 사회 위기라는 인식으로 공간 데이터를 통해서 정면 돌파하려는 계명대학교 홍신범ㆍ김강민ㆍ김기범ㆍ전규만ㆍ김은정 연구진의 연구는 정밀 공간 행정의 미래를 반영했다. 

 

이들은 ‘고령인구 예측 기반 노인복지시설 접근성 격차 분석 – 2035년 대구광역시를 대상으로’ 논문을 통해서 인구 통계 변동 추이와 정밀 지도를 결합한 예측 모델링을 수행한 결과를 제시했다.

 

미래의 특정 시점에 정주 여건의 불평등 격차가 어디서 발생하는지를 공간적으로 선제 진단함으로써, 지방 행정이 인프라 사각지대를 해소하고 중복 투자를 방지할 수 있는 행정 지표를 나타낸 것이다.

 

거주민 생활 밀착형 인프라의 재배치 기준을 확립한 국립한국교통대학교 정진희ㆍ이경주 연구진의 ‘도시 편의시설 접근성 기반의 정주 여건 진단 지표 구축 방안 연구: 서울시를 대상으로’ 논문 역시 실용적 학술 가치를 입증했다. 

 

연구진은 도시 편의시설에 대한 시민들의 실제 물리적 접근 거리를 다차원 공간 네트워크 모델로 계측하여 새로운 정주 여건 진단 지표를 설계했다. 지자체 행정이 예산을 낭비하지 않고 필요한 생활 인프라를 적재적소에 공급할 수 있도록 돕는 정교한 행정 가이드라인을 마련한 것이다.

 

자료의 한계와 편향성을 통계학적으로 역추적하여 모델의 무결성을 검증한 국립공주대학교ㆍ국립생태원 조윤주ㆍ김소희ㆍ박종철ㆍ이태우 연구진의 ‘자료 편향이 종분포모델 기반 서식지 변화 추정에 미치는 영향’ 논문도 심층 분석의 격조를 높였다. 

 

연구진은 공간 데이터 수집 과정에서 발생하는 샘플링 편향이 인공지능 기반 종분포 모델의 예측 정확도를 어떻게 왜곡하는지를 정량적으로 규명했다. 

 

생태 데이터의 오류 가능성을 사전에 스크리닝할 수 있는 통계적 보정 기법을 제시함으로써 공간 정보 해석의 신뢰도를 격상시켰다.  

 

실질적인 도시 행정의 안녕과 안전을 보장하는 기후 위기 시뮬레이션 분야에서는 부산대학교 이지윤ㆍ강정은 연구진의 ‘빅데이터 기반 회복탄력성 궤적 분석을 통한 진화적 회복탄력성 연구: COVID-19의 폭염의 복합재난을 중심으로’ 논문이 단연 돋보였다. 

 

연구진은 단일 재난이 아닌 감염병 위기와 극한 폭염이 동시 다발적으로 격돌하는 복합 재난 상황에서 전국 시군구의 도시 활동 빅데이터를 시계열적으로 전수 분석했다. 

 

수십 개월에 걸친 사회적 이동성과 경제적 활동성의 회복탄력성 궤적을 공학적 측정 프레임워크와 패널 모형으로 정교하게 검증해 낸 실증본으로 평가됐다.

 

도시 녹지의 생태 행정적 가치를 비용과 에너지 관점에서 칼날 같이 재단해 낸 국립부경대학교 김건화ㆍ김현수 연구진의 ‘도시 녹지의 공간 구조 특성에 따른 냉각 효과와 에너지 저감 효과에 관한 연구’ 역시 뛰어난 실효성으로 주목받았다. 

 

연구진은 도심 속 녹지 공간의 배치 구조와 형태적 특성이 열섬 현상을 완화하는 냉각 효과를 정밀 계측하고, 이것이 실제 건물의 에너지 비용 저감으로 어떻게 직결되는지를 정량화했다. 

 

정밀 3차원 공간 데이터가 도시의 물리적 기후 완화 솔루션으로 어떻게 환류될 수 있는지를 명확히 증명한 모범 사례로 보인다.  

 

포스터 부문에서 우수상을 수상한 경북대학교 Bersabe Julieberㆍ전병운 연구진의 ‘국지적 이변량 공간 연관성 측도에 따른 서울시 도시홍수 노출 불형평성의 민감도 탐색’ 연구는 정밀 통계 기법을 공간 정의라는 사회적 가치로 수렴시켰다. 

 

연구진은 서울시 전역의 취약 계층 거주 지역 데이터와 기후 재난 데이터를 국지적 이변량 측도로 융합해, 수해 노출의 불평등이 계층별ㆍ지역별로 어떻게 차별적으로 작동하는지 민감도를 파헤쳤다. 

 

이번 한국지리정보학회 춘계학술대회가 이뤄낸 학술적 성과물들은 논문집 속에 갇힌 담론이 아닌 실제 공공 재난 제어 현장과 지자체 행정 시스템의 고도화를 지탱하는 핵심 두뇌로 실존적인 기능을 하는데 기초 자료가 될 것으로 관측된다.

 

한편, 학회는 이번 춘계학술대회 신진 연구자들의 발굴에 따른 시상식과 더불어 지난해 학회에 투고된 논문 중에서 다음과 같이 수상작들을 선정했다.

 

최우수 논문상에는 서정석(연세대학교), 김지현(경희대학교), 박정호(연세대학교) 연구진의 ‘다변량 적응 회귀 스플라인(MARS) 모형을 활용한 도시 열대야 영향 요인의 비선형 상관성과 공간 범위 분석’ 선정됐다.

 

또 우수 논문상으로 ▲김혜림, 문태헌(경상국립대학교) 연구진의 ‘도시 스프롤 유형별 분포 및 특성 분석 –경남 진주시를 중심으로- ▲조윤주, 김소희, 박종철(국립공주대학교), 이태우(국립생태원) ’자료 편향이 종분포모델 기반 서식지 변화 추정에 미치는 영향‘ ▲이정민, 강정은, 허유진(부산대학교) ’Fuzzy AHP를 활용한 목조 문화유산의 기후변화 잠재적 영향 평가‘ 논문이 각각 선정됐다.

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