▲ 신동빈 교수     ©매일건설신문

제4차 산업혁명은 사물들 간의 초연결성과 연결된 정보를 활용하는 초지능사회를 특징으로 하고 있다. 또한 미래산업의 수요는 초연결, 초지능사회를 이루게 하는 대용량의 데이터 및 아이디어가 집적되는 도시공간에서 발생할 것이며, 도시가 하나의 플랫폼 역할을 수행하게 될 것이다.

최근 공간정보는 국민들의 일상생활에서 쉽게 활용되며, 스마트폰 앱에서는 대부분 위치정보를 기반으로 서비스 된다. 위치정보의 활용이 일상화 되고, 정부에서도 이를 정책적으로 뒷받침하고 있다. 위치정보나 다양한 사람 혹은 차량의 이동정보, 통계정보, 신용카드 매출정보, CCTV정보 등이 디지털 형태로 누적되어 저장된다.  택시의 승하차 정보를 1년간 모아놓은 정보, 부동산실거래가 정보 등과 공간정보를 결합하여 표현하거나, 드론과 자율주행차, 로봇 등의 운행을 위한 경로를 설정한 공간정보 등 다양한 분야에서 공간정보와 빅데이터의 결합 및 활용욕구가 증대하게 된다.

이러한 정보를 분석하면 의미 있는 분석결과를 얻을 수 있다는 사실이 알려지게 되었다. 그러나 이렇게 다양하게 누적되는 정보가 이전에는 상상할 수도 없는 많은 양을 가지게 되므로, 많은 양의 데이터를 저장, 분석, 활용하려면 ‘공간빅데이터 처리’라는 새로운 기술이 필요하다는 것이다.

공간빅데이터는 기본적으로 2D 혹은 3D 수치지도, 지적도, 지형도, 위성영상, 항공사진 등과 같이 다양한 대규모의 데이터를 포함하고 있다. 또한 공간정보와 쉽게 연계될 수 있는 확장형 공간빅데이터에는 공공시설물, 지하시설물, 부동산, 빌딩모델정보, 각종통계, 센서, 이동객체, 재난재해, 스마트 시티(Smart City), IoT(사물인터넷) 위치기반 SNS 등의 데이터가 포함될 수 있다.

공간정보는 다양한 정보 서비스에서 기반정보로 이용이 가능하다. 타 정보와의 융합성이 뛰어나고, 공공 및 민간분야에 있어서 활용 가능성이 높은 특징을 가지고 있다. 일례로 민원정보의 지도화 분석을 들 수 있다. 기존의 민원정보는 텍스트 형태로 담당자의 경험이나 지식에 의존하여 처리되었다. 그러나 누적된 민원정보를 분석하여 민원발생 위치를 추출하고, 이를 공공에서 제공하는 수치지도, 위성영상 등 공간정보와 연계하여 지역별 민원분석 결과를 지도화함으로써 담당자의 직관적인 판단에 도움을 주고, 맞춤형 민원대응이 가능함에 따라 효율적인 정책 지원이 가능하다.

주요 선진국들은 빅데이터를 미래 국가 경쟁력의 핵심자원으로 판단하고 빅데이터 관련 기술 선점과 지속적인 리더십을 유지하기 위하여 정부주도의 대규모 R&D(연구개발) 투자 프로그램을 진행하고 있는 상황이다. 우리나라에서도 선진국 대비 공간빅데이터 관련 국내 기술 경쟁력의 신속한 확보 및 서비스 산업활성화가 필요하다. 이를 위해 공간빅데이터 서비스 플랫폼 구축을 위해서 필요한 공간빅데이터 수집, 저장, 관리, 분석, 시각화 등과 관련된 핵심기술 개발이 추진되고 있다.

정부에서는 ‘국토공간정보의 빅데이터 관리, 분석 및 서비스 플랫폼 기술 개발(이하 공간빅데이터 연구)’을 추진하고 있다. 향후 공간빅데이터를 활용한 분석을 체계적이고 합리적으로 수행할 수 있도록 처리속도가 빠르고, 다양한 분석기능과 시각화 기능을 제공할 수 있는 플랫폼을 개발하고 있다. 또한 개발된 플랫폼에 서비스를 활성화 하고 실증할 수 있는 내용을 포함하고 있다.

국토교통부에서 제공하는 지적도는 전국합산 약 30GB의 용량을 가진 대용량 공간정보 데이터로써 시도 단위로 분할하여 제공된다. 또한, 가스사용량 역시 전국 1개년도 합산 데이터가 약 2GB에 달하며, 대용량 파일 편집이 가능한 전용 프로그램을 활용해야만 속성 확인이 가능하다.

분석을 위해 우선, 시도단위로 분할된 지적도를 전국단위로 합치는 과정을 수행하였다. 그리고 전국단위로 합친 지적도와 가스사용량 데이터 속성에 공통으로 포함된 필지고유번호를 활용하여 두 데이터를 결합하였다. 분석된 결과를 살펴보면, 2017년도 우리나라 전국 가스사용량은 서울시가 전국에서 가장 높은 것으로 나타났다. 전국단위 지적도와 가스사용량 데이터를 결합하는 데 소요된 시간은 약 3~4분 정도이다. 기존의 외산 소프트웨어의 경우, 2GB 이상의 데이터를 분석하는 데 상당한 소요시간이 걸릴 뿐 아니라, 분석이 멈추는 경우가 많기 때문에 이번에 개발된 기술이 공간빅데이터를 다루는 데 활용도가 커질 것이다.

이외에도 다양한 서비스적용이 가능하다. 강남구 상업지역의 공간정보와 공시지가, 유동인구 데이터를 통합하고, 공시지가의 공간적 분포를 고려하여 이상치를 분석하는 알고리즘을 개발 및 적용하여 공시지가 이상지역을 도출할 수 있다. 지자체 통계지리정보, 각종도시기반, 유동인구데이터를 통합하여 군집분석을 수행하면 공간빅데이터를 기반으로 지자체의 인구구조 특성에 따라 도시기반시설의 입지를 맞춤형으로 분석할 수 있다. 지자체의 도로네트워크 데이터와 택시운행데이터를 공간정보기반으로 통합하여 분석하면 시간대별 단거리 택시 운행 밀집 지역을 도출하여 해당지역의 대중교통 노선을 개선 또는 추가신설 검토 등의 교통정책을 지원할 수도 있다.

현재 IoT(사물인터넷), SNS, 모바일, 건설-IT, 자동차-IT 등의 비즈니스 분야에서 이용되는 정보의 80% 이상이 공간정보와 관련이 있으며, 이들 비즈니스와 공간빅데이터 신기술과의 결합을 통하여 새로운 시장과 일자리의 창출이 기대된다.

신동빈 안양대학교 도시정보공학과 교수

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