▲ 공간정보품질관이원이 “AI 기반 품질검증 체계를 마련해 금년 하반기부터 적용한다(사진=생성형 인공지능).  © 커넥트 데일리

(커넥트 데일리=김영도 기자)  인공지능 기술이 국토 변화를 자동으로 추적해 국가 공간정보의 품질관리 패러다임을 근본적으로 전환하고 있다.

공간정보품질관리원(원장 정형교)이 국가기본도 품질관리 체계를 혁신하기 위해 ‘Geo AI 기반 국토변화탐지 및 품질검증 지원시스템’ 개발을 완료했다고 16일 밝혔다.  

이번 시스템 구축은 이재명 정부의 AI 정책 구현 기조에 맞춰 기존 인력 중심의 한계를 타파하고 국가 데이터의 신뢰성을 극대화하기 위한 핵심 조치로 풀이된다.  

기존 품질검증 업무는 전문인력이 1:5,000 축척의 국가기본도 1만 7,034도엽을 대상으로 항공사진을 직접 육안 판독하는 방식으로 추진돼 왔다.  

이러한 수작업 방식은 많은 인력과 시간이 소요되는 구조적 제약으로 인해 전체 도엽 중 30% 수준의 표본 검증에 머무르는 한계가 상존했다.  

이번에 새롭게 개발된 지원시스템은 건물의 기하학적 왜곡을 제거한 실감정사영상을 자동으로 제작하는 기능을 갖추고 있다.  

또한 AI를 기반으로 건물과 도로의 변화를 탐지하고 수치도화 오류를 검출하는 통합적인 품질관리 체계를 구축했다.  

시계열 항공사진을 비교 분석해 건물의 신설이나 철거 정보를 자동 추출하고 누락되거나 초과된 오류 지역을 정밀하게 가려내는 방식이다.  

품관원은 금년 하반기부터 국가기본도 품질검증사업에 본 시스템을 본격적으로 적용해 실무 활용성을 검증할 계획이다.  

품관원 관계자는 “시스템이 가동되면 기존 표본 조사 방식에서 벗어나 건물 분야에 대한 100% 전수 검증 체계가 전격적으로 실현된다”고 내다 봤다.  

도로 분야 역시 하반기 실무 적용을 시작으로 점진적인 전수 검증 범위를 확대해 나갈 방침이다.  

이러한 공공 영역의 과감한 전수 검증 도입은 최근 비약적으로 상승한 공간정보 AI 기술의 성숙도가 뒷받침되었기에 가능했다는 평가가 나온다.

일례로 지난 2025년 민간 기업인 '한컴인스페이스'가 제주도 지역 고해상도 데이터를 바탕으로 수행한 기술 실증에서 유의미한 성과가 확인된 바 있다.

당시 실증 결과 변화 유무에 대한 전체 탐지 정확도는 88%를 기록했으며 객체별로 신축 건물 86%, 비닐하우스 96%에 달하는 높은 정밀도를 입증했다.

이는 원격탐사 및 시각지능 알고리즘이 복잡한 지형지물을 분간해 실무 행정에 즉각 투입할 수 있는 수준으로 고도화되었음을 보여주는 대표적인 산업계 지표다.

민간을 중심으로 축적된 이러한 기술적 진보가 국가 공공 시스템의 정밀도를 담보하는 토대가 되고 있다.

공간정보품질관리원은 향후 MLOps(Machine Learning Operations) 기반의 운영체계를 구축하여 모델 운영과 모니터링 및 재학습을 자동화할 예정이다.  

MLOps는 머신러닝 모델의 개발(Development)과 시스템 운영(Operations)을 통합해, 인공지능 모델의 배포, 모니터링, 재학습 등 전 과정을 안정적이고 자동화된 방식으로 관리하는 기술 인프라 및 운영 체계다.

품관원은 나아가 3차원 공간정보를 활용한 변화탐지 기술까지 범위를 넓혀 국가 공간정보 품질관리의 디지털 전환을 지속할 계획이다.  

품질관리원 관계자는 “AI 기반 품질검증 체계가 검증 효율성과 객관성을 크게 향상시킬 것”이라며 “신뢰성 높은 국가 공간정보 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.