[공학저널 김하늬 기자] 최근 정부가 발표한 한국판 뉴딜계획에는 현실과 가상이 공존하는 스마트시티, 레벨4 이상의 고도 자율주행 지원 사업이 포함 돼 있다.

국가 시범도시를 플랫폼으로 자율주행차, AI 등 4차 산업혁명의 다양한 미래기술이 집적·구현되도록 하고, 데이터 기반 스마트 도시운영으로 도시문제 해결과 신산업 창출을 지원한다는 계획을 밝힌 것.

이를 기반으로 ‘데이터 댐’ 프로젝트 또한 본격적인 닻을 올렸다. AI 개발에 필요한 학습용 데이터 구축과 디지털 전환을 가속화하겠다는 방침이다.

특히 핵심 분야로 손꼽히는 자율주행 차량의 AI 기술 학습 데이터 구축 사업에 대한 관심은 매우 높은 상황이다.

이 사업은 자율주행 차량의 AI 기술 학습을 위해서 국내 교통안전표지판과 도로 바닥에 표시된 횡단보도 등 각종 표시를 인공지능모듈이 학습할 수 있는 형태의 학습데이터로 구축하는 사업이다.

이미 해외 사이트에서는 이러한 학습데이터를 구축해 일반인들에게 공개하고 있지만 공개되는 AI 학습용 오픈데이터셋은 미국 등 해외의 도로환경에 대한 데이터로 그 내용이 국내 도로환경과는 다르다.

때문에 국내 도로환경을 정확히 학습할 수 있는 양질의 데이터 구축이 필수적인 상황이다. 하지만 학습데이터 구축은 상당한 시간과 비용이 필요한 작업으로, 대학교, 연구소, 중소기업 단계에서는 한계가 존재했다.

이에 지난 2017년부터 자율주행에 필요한 정밀도로지도(HD 디지털지도) 구축 사업을 지속적으로 진행하며 오랜 시간 노하우를 쌓아온 ㈜올포랜드가 이번 사업 수행을 맡았다.

현재 올포랜드는 서울시내 주요도로 3400Km를 주행하면서 10미터 간격으로 촬영한 도로주행 파노라마 이미지를 대상으로 학습데이터를 구축하며, 30만개가 넘는 이미지에 대해 약 150여종의 표지판과 노면의 교통표시들을 구분해 라벨링하는 작업을 진행하고 있다. 구축된 학습데이터는 ai-hub 라는 인공지능 통합 플랫폼을 통해 공개될 예정이다.

자율주행에 있어 정밀도로지도는 빠질 수 없는 요소 중 하나다. 정밀도로지도는 25㎝ 이내 수준의 정밀도를 갖춘 3D 입체 지도로, 70㎝ 이내의 정확도를 가지는 일반 1/1000 수치지형도, 1~2.5 미터 단위의 정확도를 가지는 네비게이션 지도와 비교해 2.5배 ~10배 이상의 정확성을 자랑한다.

대부분 자율주행차가 자신의 위치를 GPS로 파악할 것이라 생각하지만, 실제 GPS 좌표 값은 조금씩 오차가 있는 경우가 있어 정밀도로지도를 참조해 정학한 위치를 파악한다. 터널 등 GPS 수신이 원활하지 않은 구간에서 정밀도로지도에 대한 의존도는 더욱 높아진다.

이러한 수준의 정확도를 가지는 3D 지도를 구축하려면 보다 정밀한 기술이 필요하며, 올포랜드는 MMS(Mobile Mapping System)라 불리는 이동형측량시스템을 이용해 정확성을 높이고 있다.

정밀도로지도 제작은 MMS 장비로 도로를 촬영해 도로환경의 이미지와 3D 점군(Point Cloud) 데이터를 획득하고 이를 기반으로 도화를 진행하게 된다.

촬영을 할 때는 도로를 상행-하행으로 다수 진행하게 되는데 GPS 좌표의 근소한 차이로 위치 부정합이 발생하기도 한다. 이로 인해 촬영후처리 과정에서 부정합을 제거하기 위한 처리를 추가하게 되는데, 올포랜드의 결과물은 위치정확도가 매우 높은 것으로 평가받고 있다.

촬영장비 기업에서 제공받은 정합 SW를 그대로 이용하지 않고 자체적으로 커스터마이징해 위치정확도를 개선하고 있기 때문이다.

도화부분에서 역시 올포랜드만의 특화된 기술을 눈여겨볼 만하다.

도화는 촬영에서 획득한 지형의 이미지나 점군 데이터를 지도상의 점과 선, 면으로 전환하기 위해 도화기를 사용해 도면으로 그려내는 것을 말하는데, 전문 도화사의 수작업이 필요한 작업이다.

하지만 올포랜드에서는 100% 도화사의 수작업에 의존하지 않고 비교적 빠른 시간 내 지도 제작이 가능하도록 중앙선이나 차선 등 객체를 자동 디텍팅 해 도화에 반영하도록 솔루션을 구축·적용하고 있다.

특히 올포랜드는 스마트시티와 함께 언급되는 디지털 트윈 역시 공간정보를 기반으로 구축하고 있어 눈길을 끌고 있다.

최근 ‘3D 기반 버츄얼 서울’을 구축해 인터넷상으로 현재의 바람길, 일조권, 스카이라인 등을 확인할 수 있도록 한 것. 현재 이와 함께 재건축이나 신규 건축 등 건물이 지어지기 전 상황을 시뮬레이션해 볼 수 있는 서비스도 제공 중이다.

올포랜드 김은형 이사(사진)는 “디지털 트윈을 구축하려면 촬영부터 후처리까지 많은 비용과 기간이 소요되는데, 올포랜드 사내 기술연구소에서는 자동화 적용 등 효율적인 구축방법을 모색하고, 디지털트윈에서의 서비스 다변화를 위해 다양한 연구를 시도하고 있다”며 “최근 스마트시티 관련 실외의 넓은 시각으로 시각화한 디지털트윈 뿐 아니라 건물의 실내까지 모델링해 실내외를 연속적으로 서비스하기 위한 일부 시범사업을 수행 중”이라고 설명했다.

향후 올포랜드는 전통적인 GIS 시장에 머무르지 않고 핵심솔루션 개발·융복합기술 개발에 매진해 육상 뿐 아니라 지하, 해상으로도 영역을 넓힐 계획이다.

이를 위해 그간 축적해온 해양 부문 공간정보 기술을 기반으로 ‘자율운항선박을 위한 해양환경 실시간 모니터링 및 예측 시뮬레이션 기술개발 연구 사업’을 진행하는 등 해양 선박 부분에서의 자율주행 기술 또한 선도하고 있다. 이밖에도 MMS, 드론 등의 장비를 활용한 다양한 공간정보 취득하고 병충해 방지, 농작물관리 등에도 특화된 서비스를 제공 중이다.

김 이사는 “올포랜드의 비전은 스마트시티와 자율주행 분야를 포함해서 공간정보를 취득하고 이를 기반으로 하는 서비스가 필요한 곳이라면 항상 올포랜드의 기술이 사용될 수 있도록 국내 최고의 종합 공간정보서비스 기업이 되는 것을 목표로 300여명의 임직원·관계자들이 열심히 노력하고 있다”고 전했다.