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대한공간정보학회, 데이터 넘어 공간지능으로 대전환 예고실용성 강조된 GeoAI와 공간데이터큐브로 미래 청사진 제시
대한공간정보학회(회장 안종욱)는 지난 27일부터 29일까지 사흘간 엘리시안 강촌에서 ‘디지털국토혁신을 위한 초정밀 3차원 공간정보와 GeoAI’라는 주제로 2025 추계학술대회를 개최해 ▲특별세션 12편 ▲구두 발표 세션 33편 ▲구두 요약 세션 18편 등 총 63편의 논문을 발표했다.
이번 추계학술대회는 ‘AI와의 전면적인 결합(GeoAI)’과 ‘공간정보의 차원 확장(3D/4D)’으로 축약된 학술 향연으로 단순 지도 제작을 넘어 기계가 이해할 수 있는 공간(Machine Map)을 구축하고, 언어 모델(LLM)과 결합해 공간 정보를 해석하려는 시도가 뚜렷했다.
안종욱 회장은 개회사를 통해 “올해 학술대회는 디지털 국토 혁신을 위한 초정밀 3차원 공간정보와 GeoAI를 주제로, 대전환 시대의 이정표를 제시하는 자리”라고 정의했다.
또, 안 회장은 올해 학회의 주요 성과를 소개하면서 정책 기획 역량의 강화를 내세웠다.
그는 “기획부를 중심으로 ‘GeoFM’이라는 신규 R&D 기획 과제를 제안해 국가 연구개발 사업의 방향 설정에 실질적으로 기여했다”고 밝히면서 “이번 학술대회에서 다양한 연구 성과와 실무 경험들이 공유되어 공간 정보의 새로운 미래를 모색하는 뜻깊은 자리가 되기를 바란다”고 덧붙였다.
특히, 이번 추계학술대회에 국토교통부 박정수 국토정보정책관이 직접 참석해 공간정보 산업 육성을 위한 정부의 강력한 지원 의지를 밝혔다.
박 정책관은 “정부는 올해 약 5,800억 원의 예산을 투입해 디지털 트윈 국토 조기 실현에 박차를 가하고 있다”면서 “특히 국가공간정보기본법 개정으로 법적 근거가 마련된 만큼, K-GeoP(케이-지오플랫폼)와 같은 데이터 댐에 GeoAI 기술을 접목하는 것을 정책 최우선 순위로 두고 있다”고 말했다.
그는 또 학계를 향해 “기술 개발을 넘어 산업 현장에 적용 가능한 실용적 연구에 집중해 달라”고 주문하면서 최근 국토부가 착수한 ‘Land Intelligence 구현을 위한 국토정보 AI 기술 개발’ 기획 과제에 학계의 적극적인 참여와 지혜를 요청했다.
이어, 공간정보산업진흥원 손우준 원장은 시대를 앞서 미래를 견인하고 있는 학회의 기술적 통찰력을 높이 평가했다.
손 원장은 “학회가 이미 2020년부터 GeoAI를 화두로 던지는 등 시대적 흐름을 꿰뚫어 보고 기반을 다져왔다”고 평가하면서 “학계의 연구 성과가 산업계의 상용화 기술로 이어지고, 이것이 다시 학계의 새로운 연구 과제로 돌아오는 선순환 구조가 중요하다”고 강조했다.
그는 또 “공간정보산업진흥원도 고교 단계부터 대학원까지 이어지는 인재 양성 프로그램을 통해 생태계 활성화를 적극 지원하겠다”고 덧붙였다.
한국측량학회 김원대 회장도 대전환기를 맞은 공간정보 분야의 연대를 강조했다.
김 회장은 김남주 시인의 시를 인용하면서, “함께 가는 길은 험난한 산과 거친 파도도 넘을 수 있다”며 관련 학회의 협력에 대한 당위성을 피력했다.
그는 또 “현재 한국측량학회가 공간정보 분야의 올림픽이라 불리는 ‘ISPRS(국제사진측량원격탐사학회) 2030 정기총회’ 국내 유치에 도전하고 있다”며 “대한공간정보학회를 비롯한 관련 학회들이 ‘원팀’이 되어 힘을 모은다면 쾌거를 이룰 수 있을 것”이라고 지지를 요청했다.
공간정보의 정체성 재정립 : 데이터 구축에서 ‘사전 예측’으로
이번 추계학술대회 기조 강연에서 종전의 공간정보산업이 데이터 표준화 및 DB 구축 산업에서 AI 모델, 시공간 분석 체계, 위험 예측 알고리즘이 새롭게 융합되면서 Geo Intelligence 시대로 전환되고 있는 것으로 나타났다.
지오멕스소프트 김동민 사업수행본부장은 ‘AI 시대의 공간정보, 데이터에서 인사이트로’라는 제하의 기조강연을 통해 공간정보의 패러다임이 데이터 구축 중심에서 AI 기반의 예측 중심으로 급격히 이동하면서 데이터 수집 시대와 서비스 시대를 거쳐 ‘지능 시대’로 진화한 흐름을 발표했다.
그는 지오멕스소프트가 수행한 강원특별자치도의 AI 기반 공간정보시스템 구축 사례를 통해 이러한 변화를 구체적으로 제시했다.
김동민 사업수행본부장은 “과거 공무원이 항공사진을 직접 보며 찾아야 했던 불법 건축물은 이제 딥러닝 모델(DeepLab V3+)이 건물ㆍ숲ㆍ농경지 등을 자동 분류하고 지적도와 비교해 위반 의심 지역을 즉시 탐지하는 방식으로 대체되고 있다”고 밝혔다.
이 기술은 행정 효율화를 넘어 드론 열화상 데이터와 결합해 지표면 온도 변화를 분석함으로써 육안으로는 식별이 어려운 지하 싱크홀을 조기에 발견하는 수준으로 확장되는 모습이다.
예시로 겨울철 난방 패턴 분석을 통해 고독사 위험이 있는 독거노인이나 장기간 비워진 빈집을 식별하는 복지ㆍ안전 분야로 적용되고 있었다.
이 밖에도 현재 춘천시와 태백시 버스에 AI 단말기를 설치해 도로 포트홀과 균열을 실시간으로 탐지ㆍ지도화하는 규제 샌드박스 실증 사업 추진도 소개했다.
김동민 사업수행본부장은 “공간정보 기술의 미래가 ‘시공간 AI(Spatio-temporal AI)’와 생성형 AI의 결합으로 나아갈 것”이라며, “우리 동네의 지난 3년 변화를 요약해줘 같은 자연어 질의만으로 즉시 분석 결과가 제공되는 시대가 열릴 것”이라고 전망했다.
그는 또 “AI는 현장을 이해하고 위험을 예측하는 공간 지능으로 진화할 것이며, 공간정보는 단순한 위치 데이터가 아닌 국가의 두뇌이자 행정의 판단력이 되어 우리의 삶과 공간을 지키는 핵심 역량이 될 것”이라고 급격하게 전환되고 있는 공간정보의 패러다임을 소개했다.
입체격자연구단, 인공지능형 플랫폼 실증 모델 제시
안종욱 회장(공간데이터큐브 연구단장)은 “디지털 지도 제작과 구축에 머물렀던 기존의 산업 범주가 이제 AI와 입체격자 기술을 기반으로 지식 인프라 산업으로 확장되고 있다”며, 공간데이터큐브가 만들어갈 미래 국토 혁신의 청사진을 제시했다.
안 회장은 먼저 미래 모빌리티(UAMㆍ자율주행ㆍ로봇)의 안전 운행을 위해서는 기계가 스스로 공간을 인지하고 해석할 수 있는 HCMI(Human-Computer-Machine Interoperation) 지도가 필수라고 강조했다.
이를 위해 국토 전역을 3차원 복셀(Voxel) 단위로 표준화한 입체격자 체계를 새로운 국가 공간정보 인프라로 구축해야 한다는 구상을 밝혔다.
현실 세계의 모든 지형·건물·센서 정보를 동일한 격자 틀 안에서 관리하는 공간데이터큐브는 이러한 비전을 구현하기 위한 핵심 기술이자 차세대 디지털 국토의 표준으로 제안됐다.
특별세션은 이러한 청사진이 실제 기술로 구현되고 있음을 보여주는 다양한 연구 성과가 발표됐다.
특히 ‘복셀(Voxel)’, ‘모빌리티(UAMㆍ로봇)’, ‘데이터 통합’이라는 세가지 축에서 실질적 진전이 확인됐다.
먼저 가이아쓰리디는 기존 공간데이터를 복셀로 변환하는 저작 도구 ‘Voxelizer’ 초기 모델을 공개했고, 씨엠월드는 입체격자 기반 3차원 공간데이터 저장 구조를 제시하며 공간데이터큐브 실현을 위한 기초 기술을 마련했다.
기계 중심 지도를 활용하는 모빌리티 분야의 연구도 눈에 띄었다.
아이씨티웨이는 로봇을 위한 실내 Machine Map 구축 방안을 발표했고, 지오스토리는 자율주행 환경에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 동적 로딩 기법을 소개했다. 웨이버스와 안양대, ETRI는 UAM 비행 안전을 위한 입체격자 모델을 제시하면서, 공중ㆍ지상ㆍ지하를 통합 관리하는 미래 항공 모빌리티의 필수 기술임을 강조했다.
공간정보를 사회적 안전망으로 확장하는 연구 발표도 이어졌다.
한국건설기술연구원은 행정 빅데이터를 공간데이터큐브와 연계하는 방안을, 공간정보산업진흥원은 R&D 성과를 통합하는 플랫폼 구성을 제시했다. 국토연구원도 입체격자 기술에 AI를 결합해 분석 서비스를 고도화하는 모델을 발표하면서 데이터 구축을 넘어 지능형 분석 환경으로의 전환을 예고했다.
특히 이번 학술대회에서는 GeoAI 분야에서도 기존의 객체 탐지 중심의 AI 기술에서 벗어나, 생성형 AI와 LLM을 공간정보 분석에 도입하려는 시도가 본격적으로 등장하려는 변화가 뚜렷했다.
LLM 기반 GeoQA 모델, 파운데이션 모델(SAM)을 활용한 건물 분할, UAM 영상 분석을 위한 DINOv3 강건성 평가 등은 공간정보가 텍스트 질의응답, 제로샷 객체 인식 등 고도화된 분석 단계로 이동하고 있음을 보여주는 관련 논문들이 대표 사례로 소개됐다.
재난ㆍ안전 분야에서는 드론 열화상 기반 산불 화선 자동 탐지, 딥러닝 기반 인파 위험도 분석, 반지하 침수 취약 요인 연구 등 AI 기반 실시간 예측 기술이 공개되며 공간정보의 공공 안전 활용 범위가 한층 넓어지고 있음을 확인했다.
이번 특별세션은 공간정보가 단순한 위치 기록이 아닌 AI 기반 예측 플랫폼으로 전환되는 흐름을 집약적으로 보여준 자리로 평가된다.
안종욱 회장이 “입체격자 체계는 단순한 연구 개발이 아니라 대한민국 디지털 국토의 표준을 만드는 작업”이라고 강조해 온 것처럼, 이날 발표된 성과들은 공간데이터큐브가 추상적 개념을 넘어 실제 소프트웨어ㆍ플랫폼ㆍ구현되는 과정이 본격화되고 있다는 것을 증명했다.
AI로 도시 난제 해결…LLMㆍXAI 등 최신 기술 ‘봇물’
28일에는 일반 세션으로 구두 발표 세션 33편과 구두 요약 세션 18편 총 51편의 논문이 발표되면서 LLM, XAI(eXplainable AI) 등 최신 AI 기술 대거 등장하고 실생활 밀착형 연구가 눈길을 끌면서 ‘AI의 실무 적용’과 ‘사회 문제 해결’에 대한 주제들로 방점이 찍혔다.
구두 발표 세션은 ▲공간정보 활용 및 응용(16편) ▲공간정보 제도 및 정책/생산 및 처리(6편) ▲공간정보 융합 및 신기술(5편), ▲구두 요약 세션은 총 18편이다.
추계학술대회 2일차 현장은 전날의 입체격자 특별세션이 던진 거대 담론을 구체적인 현실의 해법으로 증명하는 자리가 됐다.
이날 진행된 구두 발표 및 요약 세션에서는 총 51편의 논문이 쏟아져 나오며, AI와 공간정보 기술이 재난, 교통, 주거, 환경 등 다양한 사회 문제를 어떻게 해결하고 있는지를 보여주었다.
[공간정보 활용 및 응용] AI, 재난 현장의 ‘눈’이 되다 오전과 오후에 걸쳐 진행된 공간정보 활용 및 응용(OA) 세션에서는 재난 대응과 환경 모니터링 기술이 주를 이뤘다.
서울시립대 연구팀(김선규 등)은 ‘산불 대응 헬기 사선 영상의 자동 지오레퍼런싱’ 기술을 발표했다.
정밀 센서가 없는 헬기 영상에서도 딥러닝(SuperPoint-SuperGlue)을 이용해 화점의 위치 좌표를 즉시 산출해내는 이 기술은 긴박한 재난 현장에서 골든타임을 확보할 핵심 기술로 주목받았다.
이어 전주대 이재준 교수팀은 ‘재난리스크 평가를 위한 산불 시뮬레이션’ 연구를 통해 과거 산불 사례(의성 산불)를 분석하고, 사전 위험 평가의 정밀도를 높이는 방안을 제시했다.
환경 분야에서는 인하대 박건하 연구원이 ‘해조류 서식지 적합성 예측’ 연구를 통해 기후변화에 따른 해양 생태계 변화를 머신러닝으로 분석, 탄소 중립 정책의 과학적 근거를 마련했다.
[공간정보 제도 및 정책/생산 세션] 데이터의 신뢰, ‘설명 가능한 AI(XAI)’로 묻다 공간정보 제도 및 정책/생산(OB) 세션에서는 AI의 ‘블랙박스’ 문제를 해결하려는 시도가 돋보였다.
한성대 이정희 연구원은 ‘설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 적용한 위성 영상 분석’을 발표했다.
단순히 AI가 토지 피복을 분류하는 것을 넘어, SHAP 기법(SHapley Additive exPlanations)을 통해 AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 역추적함으로써 분석 결과의 신뢰도를 획기적으로 높였다는 평가다.
제도적 측면에서는 안양대 이희석 연구원이 ‘측량업 등록제도 개선 방안’을 통해, 업종의 지나친 세분화로 인한 산업계의 부담을 줄이고 기술자 중심의 유연한 체계로 전환할 것을 제언해 업계 관계자들로부터 높은 호응을 얻었다.
[공간정보 융합 및 신기술 세션] 공간정보 융합 트렌드…효율성과 실용성 방점 공간정보 융합 및 신기술(OC) 세션은 공간정보 기술이 인공지능(AI), 시뮬레이션, 데이터 큐브 등 다양한 신기술과 융합해 현실의 복잡한 문제들을 어떻게 해결해 나가고 있는지 보여주는 자리였다. 공간정보 융합 및 신기술(OC) 세션은 AI와 공간정보의 결합이 단순한 기술 도입을 넘어 실질적 문제 해결 단계로 진입했다는 것을 증명했다.
연구자들은 막대한 비용이 드는 LLM(거대언어모델) 운용이나 국가 단위 플랫폼의 무거움, 재난 현장의 데이터 불일치 등 현실적 장벽을 효율화와 융합으로 대안을 제시했다.
이번 세션에서 연구자들은 “데이터는 넘치는데 활용이 어렵다”는 것을 전제로 기술의 고비용ㆍ고난도 문제와 재난 대응의 시급성을 논문의 출발점을 삼은 것이 특징이다.
서울대 정승찬 연구원은 LLM 기반 공간 질의(GeoQA) 시 발생하는 연산 비용 문제를, 한성대 주승재 연구원은 소규모 지자체가 감당하기 힘든 국가 플랫폼(ODC)의 복잡성을 지적했다.
또한 도심 내 전기차 화재(인하공전)나 산불 관측 데이터의 불일치(이노팸) 등 현장의 안전 공백을 메워야 한다는 선제적인 재난안전 관리 기술이 돋보였다.
서울대 팀은 모든 위상 관계를 저장하는 대신 핵심 정보만 선별하는 ‘선택적 사전연산 모델’을 제안해 저장 용량을 90% 이상 줄이면서도 검색 속도를 유지하는 묘수를 소개했다.
한성대 팀은 오픈소스를 활용한 ‘지자체용 경량 데이터 큐브’를 개발해 비용 장벽을 낮췄다.
인하공전 팀은 머신러닝으로 전기차 화재 위험을 예측해 3D 지도로 시각화했고, 이노팸은 위성·드론 등 서로 다른 장비가 관측한 끊어진 화선(Fireline) 정보들을 수학적으로 합산해 하나의 연속된 화선으로 복원했다.
기술의 최적화로 실용성을 입증하는 연구들은 유의미한 성과로 이어졌다.
선택적 저장 모델은 시스템 구축 시간을 절반으로 단축시켰고, 경량 데이터 큐브는 제주도 토지 피복 분석 등에 시범 적용되며 실효성을 입증했다.
또 다중 플랫폼 화선 통합 기술은 산불 대응의 골든타임을 확보할 정밀도를 높였다는 평가를 얻으면서 공간정보가 신기술을 맹목적으로 쫓기보다 현장에 맞는 기술을 재조립하고 최적화하는 성숙기에 접어들었음을 시사했다.
[구두요약세션] 생활밀착형 공간정보로 사회가치 제고 구두 요약 세션에서는 실생활과 밀접한 ▲교통ㆍ안전 ▲주거ㆍ복지 ▲지하ㆍ해양 등 생활밀착형 연구들이 눈길을 끌었다.
남서울대 홍승찬 연구팀은 ‘딥러닝 기반 인파 탐지와 위험도 분석’을 통해 CCTV 영상으로 인파 밀집도를 실시간 분석, 이태원 참사와 같은 사고를 예방할 수 있는 기술을 선보였다.
건국대 양종현 연구팀은 ‘빈집 영상 기반 딥러닝 분류’ 연구를 통해 방치된 빈집을 이미지로 자동 식별하는 기술을 실증 사례를 소개하고, 경희대 임희수 연구팀은 ‘장애인 콜택시 차고지 용량 최적 재배치’ 연구로 교통 약자의 대기시간 불평등을 해소하는 해법을 제시했다.
포스웨이브 김평기 연구원은 위성 레이더(InSAR)를 활용해 ‘과천시 개발 지역의 지반 침하’를 정밀 모니터링한 결과를 공개하며, 육안으로 확인하기 힘든 도심의 안전 위협을 경고했다.
한편 2025 대한공간정보학회 추계학술대회 우수논문 수상자는 다음과 같다.
[공간정보 활용 및 응용] 1. 멀티플렉스 네트워크 기반 서울시 생활권 커뮤니티 탐지 / 경희대학교 고유진, 이창규, 최진무
2. A Study on Design of an Interactive WebGIS for Spatial Cluster Analysis of Personal Mobility Accident Data / Inha Technical College. NamHo Gwak, GyuSeong Lee, Bi Yoo, YongJin Joo
3. 임베딩 기반 지리-텍스트 분석을 통한 도시기능지역 의미공간 구축 및 공간 패턴 분석 / 서울대학교 김규빈, 유기윤
4. 이웃 관측지 고려 합성곱 신경망 기반 크리깅의 유기탄소 추정 정확도 향상 / 서울시립대학교 이승찬, 정윤서, 이원빈, 구형모
5. UAM 영상에서의 코사인 유사도 분포 및 Dense Feature 맵 시각화에 따른 DINOv3 임베딩 회전 강건성 평가 / 한국전자통신연구원 강남규, 장인성
6. 선거 득표율 결정요인의 공간 가변 계수 모형별 국지적 추정 결과 비교 분석 / 서울시립대학교 유무상, 강혜윤, 조영철, 구형모
7. SegFormer 기반 항공 정사영상 도로 탐지와 수치지도 차분을 이용한 도로 변화 탐지 / 서울시립대학교 이주희, 이총, 이인혁, Bui Ngoc An, 이임평
8. Transformer 기반 Social Pooling과 Cross attention을 활용한 이면도로 보행자 궤적 예측 / 이화여자대학교 하지우, 강영옥
[공간정보 제도 및 정책 / 생산 및 처리] 1. 측량업 등록제도 개선 방안 마련을 위한 기초 연구 / 안양대학교 이희석, 안종욱, 공간정보품질관리원 신상호
2. 항공 정사영상에서 YOLOv8-OBB와 SAM을 이용한 건물 경계 추출 / 남서울대학교 정주현, 허순영, 김의명
3. 원도 항공영상에서 DINOv3 기반 지붕 분할 향상을 위한 불확실성 인지 확률 보정 및 테스트 증강 앙상블 기법 / 조선대학교 김주완, 전승배, 정명훈, 국토지리정보원 안영준
[공간정보 융합 및 신기술] 1. A Study on Design of a 3D Fire Simulation for Electric Vehicle Charging Stations Using LightGBM / Inha Technical College. YuJin Lee, ByeongJun Ko, YongJin Joo
2. LLM 기반 GeoQA를 위한 효율적인 위상 관계 저장 전략: 선택적 사전연산 모델 / 서울대학교 정승찬, 유기윤
[구두요약세션] 1. 딥러닝 기반 인파탐지와 커널 밀도 추정을 적용한 위험도 분석 / 남서울대학교 홍승찬, 전형진, 김의명
2. 우리나라 빈집 영상을 활용한 딥러닝 기반 분류 연구 / 건국대학교 양종현, 김형우, 나유경
3. PTZ 카메라 좌표 제어 기반 시설물 손상유형 감지 기법 / 한국건설기술연구원 나종호, 공준호, 정유석, 성지연, 신휴성, 오윤석
4. 해상풍력 기초공사 시 세굴 및 충진재 포설량 예측을 위한 3차원 다중음향측심기 수심데이터 분석 / 강원대학교 김정현, 김경준, 권지민, 박은영, 이동하
5. 정밀도로지도 구축을 위한 법령 체계 개선 방안 연구 / 강원대학교 이기섭, 이동하, 임종빈, 국회입법조사처 김진수, 코오롱글로벌(주) 강성호
6. GCP chip을 이용한 드론 영상의 지상 기준점에 대한 딥러닝 기반 매칭 알고리즘의 비교 분석 / 남서울대학교 전형진, 홍승찬, 김의명
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