구글코리아가 ‘AI의 지난 10년과 미래 방향성’을 주제로 ‘구글 포 코리아 2026’ 행사를 개최했다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 행사는 한국 사회와 함께하는 구글의 혁신 방향과 파트너십 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 특히 2016년 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국 10주년을 기념해 AI 기술이 한국 산업에 가져온 변화를 돌아보고 미래 비전을 논의했다. 행사에는 구글코리아 윤구 사장과 구글 딥마인드 공동 창업자인 데미스 하사비스 CEO, 이세돌 사범 등이 참석했다. 윤구 사장은 개막사에서 10년 전 알파고 대국을 “AI의 잠재력과 인간의 창의성이 조화를 이룬 역사적 이정표”라고 정의했다. 윤 사장에 따르면 한국은 아시아 태평양 지역에서 제미나이 이용량이 가장 빠르게 성장하는 시장이며, 이용자의 82%가 AI를 성장을 돕는 파트너로 인식하고 있는 국가다.     데미스 하사비스 CEO는 이세돌 사범과 진행한 대담에서 “10년 전 서울에서 알파고는 AI의 잠재력을 입증하며 과학적 난제를 해결할 기술적 토대를 알렸다”고 회고했다. 하사비스 CEO는 오늘날 과학의 거의 모든 영역에서 AI로 인한 변화가 목격되고 있다고 진단하며, 알파고를 통해 개척한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 길을 열어 인류에게 새로운 발견의 황금기를 제공할 것이라고 전망했다. 또한, 하사비스 CEO는 한국을 차세대 로보틱스와 제조 자동화 분야의 글로벌 선도 국가로 꼽으며 물리적 AI 영역에서 한국이 보여줄 도약에 기대감을 드러냈다. 그는 향후 도래할 AGI 시대가 과거 산업혁명보다 10배 더 큰 규모로, 10배 더 빠르게 전개되는 혁신적 전환점이 될 것이라고 내다봤다. 이날 구글코리아는 청년과 개발자 등을 위한 통합 AI 교육 브랜드 ‘AI 올림’과 ‘구글 AI 캠퍼스’ 설립 계획도 발표했다. 구글 AI 캠퍼스는 대한민국 학계와 연구 기관이 구글의 AI 전문가들과 협력하는 중심지 역할을 하게 된다. 구글은 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 등과 협력해 생명 과학, 에너지, 기상 등 분야에서 구글의 AI 모델을 활용할 계획이다. 기술 세션에서는 구글 딥마인드의 캐롤리나 파라다 로보틱스 시니어 디렉터가 추론 능력을 갖춘 ‘제미나이 로보틱스 1.6(Gemini Robotics 1.6)’을 소개했다. 파라다 디렉터는 보스턴 다이나믹스의 4족보행 로봇 ‘스팟’이 제미나이 지능을 탑재해 인간의 복잡한 명령을 이해하는 단계에 진입했다고 설명했다. 이어 최현정 시니어 엔지니어링 디렉터는 학습자가 스스로 답을 찾아가도록 돕는 교육 특화 AI 모델 ‘런LM(LearnLM)’을 소개하며 AI를 통한 교육 혁신 사례를 공유했다.

국내 기업들이 AI 도입 실험 단계를 지나 본격적인 실행 단계에 접어들었다는 분석이 나왔다. 델 테크놀로지스는 인텔 및 IDC와 공동 발간한 보고서를 통해 아시아태평양 지역의 AI PC와 워크스테이션 도입 현황을 발표했다. 이번 조사는 2025년 10월 아태 지역 IT 및 비즈니스 의사결정자들을 대상으로 진행했다. 보고서에 따르면 국내 응답 기업의 69%는 PC를 구매할 때 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 꼽았다. 이는 아태 지역 평균인 56%를 웃도는 수치로 아태 지역에서 가장 높은 수준이다. 현재 국내 기업의 AI PC 실제 도입률은 37%로 아태 지역 평균인 48%보다 낮지만, 향후 도입 의지는 강력한 것으로 나타났다. 국내 기업들은 AI PC 도입이 늦어질 경우 발생할 부작용을 경계하고 있다. 응답자의 33%는 도입 지연으로 인해 핵심 인재가 경쟁사로 유출될 수 있다고 우려했다. 운영 비효율 증가와 비용 상승, 시장 주도권 상실에 대한 우려도 아태 지역 평균보다 높게 나타났다. AI PC 파트너를 선정할 때는 보안과 생태계 및 ISV 인증, 총 소유 비용 등을 주요 요소로 고려한다고 밝혔다.     AI PC는 IT 운영과 연구 개발, 고객 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대를 받고 있다. 특히 국내 기업은 고객 서비스 분야에서 AI PC의 영향력을 아태 지역 평균보다 11.9%포인트 높은 32%로 예상했다. 이미 AI PC를 도입한 아태 지역 기업들은 일반 PC 사용 시보다 생산성이 30% 향상됐으며, 직원 1명당 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 줄이는 효과를 거둔 것으로 조사됐다. 한편, 워크스테이션은 고성능 AI 작업을 위한 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 아태 지역 응답자의 97%는 AI 및 머신러닝 모델 활용에 필요한 고성능 설루션으로 워크스테이션을 꼽았다. 국내 기업 응답자의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 늘어날 것으로 내다봤다. 현재 국내 기업 절반 이상은 데이터 준비와 모델 미세 조정 등 고난도 작업에 워크스테이션을 활용하고 있다. 델은 AI PC와 워크스테이션이 일상 업무부터 전문 워크로드까지 처리하는 ‘AI 컴퓨팅 연속체’의 중심축 역할을 한다고 진단했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI PC와 워크스테이션은 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 열어가는 핵심 플랫폼”이라면서, “업무 현장에 밀착된 AI PC와 고성능 연산을 담당하는 워크스테이션의 상호 보완적인 결합을 통해 기업은 보안을 강화하는 동시에 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것”이라고 말했다.

CAE 전문 기업인 에스브이디가 ‘MSC 소프트웨어 파트너 커넥트 2026’ 행사에서 두 개 부문의 상을 받았다고 밝혔다. 에스브이디는 한국과 아세안, 태평양 지역 파트너사가 모인 이번 행사에서 ‘올해의 최우수 파트너상’과 ‘올해의 최우수 영업상’을 수상했다. 이번 행사는 케이던스 디자인 시스템즈의 일원이 된 MSC 소프트웨어 포트폴리오를 중심으로 활동하는 파트너사들이 협업과 비즈니스 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 특히 MSC 소프트웨어가 케이던스 산하 시스템 디자인 및 해석 조직의 핵심 CAE 포트폴리오로 통합된 이후의 성장 방향을 논의하는 자리로 진행됐다. 에스브이디는 공식 발표 세션에도 참여해 기술력을 공유했다. 성공 사례 세션에서 에스브이디 CAE팀 임찬혁 과장은 고객사의 MSCOne 마이그레이션 프로모션 수행 과정과 성과를 아시아·태평양 지역 파트너사들에게 소개했다. 이어진 파트너 어워드에서 에스브이디는 법인 부문 최우수 파트너로 선정됐으며, 개인 부문에서는 CAE팀 송원준 차장이 최우수 영업상을 받았다. 에스브이디는 2024년 우수 파트너 선정과 2025년 아시아 지역 최고 실적 파트너 수상에 이어 3년 연속으로 성과를 인정받게 됐다. 송원준 차장은 “고객의 신뢰와 동료들의 노력으로 의미 있는 성과를 거두었다”면서, “앞으로도 케이던스와 협력해 국내 CAE 시장에서 높은 수준의 기술과 서비스를 제공하겠다”라고 말했다. 에스브이디는 “이번 수상을 바탕으로 케이던스 글로벌 파트너 생태계 안에서 입지를 강화하고, 국내 제조 및 엔지니어링 산업의 디지털 혁신을 지원할 계획”이라고 전했다.  

데이터와 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   전 세계 제조 산업은 급변하는 환경에서 복잡한 과제를 안고 있다. 이에 대해 아비바는 데이터 통합과 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 한 ‘집단 대응’을 핵심 전략으로 제시한다. 아비바의 스티브 르완(Steve Lewarne) 채널 프로그램 총괄 부사장과 에릭 첸(Eric Chen) APAC 파트너 비즈니스 총괄 부사장은 공장과 공급망을 관통하는 데이터를 하나로 모으고 AI(인공지능) 기술을 결합해 의사결정의 질을 높이는 스마트 제조 전략을 소개했다. 또한, 개방형의 파트너 생태계를 통해 국내 제조산업의 디지털 전환(DX)을 뒷받침하겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 아비바 스티브 르완 부사장(왼쪽)과 에릭 첸 부사장(오른쪽)   스마트 제조를 위해 아비바가 제시하는 핵심 기술 스택은 무엇인지? 아비바 기술의 핵심은 개방적이고 중립적인 커넥트(CONNECT) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 다양한 데이터와 시스템을 하나로 통합하는 기반 역할을 수행한다. 플랫폼 내부에는 플랜트 설계 및 설비 구축 정보를 저장하는 엔지니어링 데이터베이스와, 현장의 에지 환경 데이터를 실시간 스트리밍하는 아비바 파이 시스템(AVEVA PI System)이 연계되어 있다. 공장 운영 단계에서는 HMI SCADA(스카다) 시스템과 공정 성능을 최적화하는 디지털 트윈 설루션이 활용된다. 설계부터 운영, 최적화에 이르는 전 과정의 워크플로에는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 내재화된다. 이를 통해 사용자는 새로운 방식으로 공장 운영에 대한 통찰력을 얻고, 문제의 신속한 해결은 물론 예측 분석과 프로세스 시뮬레이션 등의 지원을 받을 수 있다.   아비바가 플랫폼 기술을 통해 추구하는 혁신 가치는 어떤 것인지? 협업을 바탕으로 가치 사슬 전반의 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 복잡한 과제에 대응하기 위해 공장 내부 데이터뿐만 아니라 공급망 정보를 한곳에 모아 집단적으로 대응하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 설비에 문제가 발생했을 때 외부 협력사와 데이터를 즉각적이고 안전하게 공유해 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있다. 운영 기술과 전사적 IT 데이터의 통합을 통한 의사결정 역량 강화도 중요한 가치다. 파트너 기술을 연계해 재무, 인사, 시장 정보 등 폭넓은 맥락을 생산 데이터와 통합하며 시스템 복잡성을 추상화해 사용자가 직관적인 인사이트를 얻도록 돕는다. 특히 워크플로에 내재된 AI 기술은 신규 인력이 가치를 창출하는 시간을 줄이고 은퇴하는 숙련자의 지식을 시스템에 자산화하여 인력 부족 및 고령화 문제에 대응하게 해준다. 운영 측면에서는 프로세스와 장비 운영을 최적화해 에너지 사용량과 폐기물을 줄이고 환경적 영향을 최소화해 규제 준수를 돕는다. 마지막으로 ‘진화적 접근(evolutionary approach)’을 통해 고객이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 혁신을 이룰 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 생태계를 조성하고 있다.   아비바의 기술 스택에 적용된 AI에 대해 소개한다면? 아비바의 AI 기술은 단순한 단일 애플리케이션 형태가 아니라 설계부터 최적화까지 전체 프로세스와 워크플로 전반에 깊숙이 녹아 있다. 아비바는 상황과 목적에 맞춘 다중 모드 AI를 지원하며 생성형 AI나 에이전틱 AI 등 적합한 방식을 제공한다. 현장에서는 생성형 AI 어시스턴트를 통해 의사결정권자나 운영자가 자동화 시스템과 대화하듯 소통하며 정보를 파악할 수 있다. AI는 맥락에 맞춰 공정 데이터를 알기 쉽게 제공해, 사용자가 새로운 방식으로 운영 인사이트를 얻고 문제의 근본 원인을 빠르게 해결하도록 돕는다. 또한, 에이전틱 AI는 공장 상황을 지속적으로 모니터링하다가 편차가 발생하면 사전에 알림을 제공하며, 프로세스 시뮬레이션이나 설비 예지보전 등에도 쓰인다.   아비바의 글로벌 파트너 생태계 및 파트너 전략에 대해서 소개한다면? 아비바는 전 세계 5000개 이상의 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 파트너 유형은 세 가지로 구분된다. ▲현지 시장에서 설루션을 판매하고 기술 지원을 제공하는 세일즈 및 서포트 파트너 ▲애플리케이션 개발 및 시스템 통합(SI)을 제공하는 SI 파트너 ▲기술을 자사 설루션에 내재화해 판매하는 OEM 및 MSP 파트너 등이다. 아비바가 파트너 중심 성장 전략을 강화하는 이유는 산업계의 복잡성에 대응하기 위해서다. 플랫폼을 현장에 최적화하기 위해서는 특정 산업 분야의 전문성과 현지 실행 역량을 갖춘 파트너의 역할이 필수이다. 아비바 혼자 모든 역량을 제공할 수 없기 때문에, 개방적인 커넥트 플랫폼을 통해 파트너들이 맞춤형 앱을 구축하게 함으로써 고객의 선택권을 넓힌다. 결과적으로, 파트너 생태계와의 협력은 고객의 디지털 전환(DX) 여정을 단축시키는 강력한 원동력이 된다.   한국 시장에서 아비바의 파트너 전략은 어떻게 전개할 계획인지? 과거 한국 시장은 미국이나 유럽 등 선진 시장의 성공 사례를 수입하여 도입하는 입장이었지만, 한국 파트너들의 역량이 크게 높아져 현재는 훌륭한 성공 사례를 다수 구축하는 단계로 발전했다. 대표적인 성과로, 국내 대형 반도체 고객사가 아비바의 포트폴리오를 활용해 리버스 엔지니어링으로 디지털 모델을 구축하고 성공적인 전환을 이룬 사례가 있다. 한국 내 파트너 생태계를 더욱 탄탄히 다지기 위해 아비바는 다각적인 전략을 추진 중이다. 파트너가 맞춤형 설루션을 더 잘 제공하도록 기술 교육, 공동 피오씨(개념 증명), 기술 인증 등 지원 서비스를 제공한다. 한국에서 검증된 성공 사례를 아시아태평양 지역으로 전파하고, 해외 사례를 한국에 소개하며 상호 시너지를 내고자 한다.   향후 한국의 제조 시장에 대한 전망과 비즈니스 계획에 대해 소개한다면? 아비바는 한국의 스마트 제조 시장이 급성장하는 전환점을 맞이했다고 보며 제조업 분야에서 큰 폭의 성장이 일어날 것으로 전망한다. 이에 따라 반도체, 자동차, 전기차(EV) 배터리 산업을 중점 공략 산업으로 정하고 파트너십과 설루션 적용을 집중 확대하고 있다. 한국 반도체 시장은 자본 투자가 활발하고 여전히 엄청난 잠재력을 가진 시장이라고 본다. 연간 약 8%의 성장이 예측될 만큼 최우선 순위 공략 대상이다. 자동차와 EV 배터리 분야 역시 대규모 투자가 집중되고 있어 강력한 성장세가 기대되는 핵심 분야다. 아비바는 이러한 주요 산업의 까다로운 요구사항을 충족할 수 있는 검증된 맞춤형 설루션을 보유하고 있다. 실제로 한국과 대만의 대형 반도체 기업과 한·일 양국의 대형 자동차·EV 배터리 기업들이 설계부터 운영까지 전 과정에 아비바 설루션을 도입해 성공적으로 디지털 전환을 추진 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스가 젠북(Zenbook) 신제품 발표 행사를 통해 ‘Design You Can Feel’을 테마로 새로운 젠북 라인업과 디자인 철학을 공개했다. 젠북의 슬로건인 ‘Design You Can Feel’은 디자인을 시각적 감상을 넘어 소재와 완성도, 사용 경험까지 확장한다는 의미다. 에이수스는 젠북 라인업을 휴대성과 장시간 사용성을 강화한 젠북 A(Zenbook A), 듀얼 스크린 기반의 젠북 DUO(Zenbook DUO), 초슬림 디자인을 강조한 젠북 S(Zenbook S) 등 세 가지 시리즈로 구성했다. 이를 통해 다양한 사용자 요구를 충족할 계획이다. 에이수스의 프리미엄 노트북 경험과 디자인 철학을 공유하는 자리로 마련된 이번 신제품 발표 행사는 젠북 라인업의 소재 혁신과 사용자 경험을 직접 체감할 수 있도록 전시와 체험 중심으로 구성했다. 행사장에는 젠북 A 데모존을 마련했고 젠북 S, 젠북 DUO, 비보북 S(Vivobook S), 프로아트(ProArt) 시리즈 등 다양한 제품군과 부품도 전시했다. 이를 통해 참석자들이 제품 디자인과 주요 기능을 직접 확인할 수 있도록 했다. 세라믹의 단단함과 알루미늄의 가벼움을 결합한 세랄루미늄(Ceraluminum) 소재를 체험하는 인터랙티브 존도 마련했다. 세랄루미늄은 소재다. 가벼우면서도 내구성이 높고 스크래치에 강하다. 체험존에서는 터치 방식으로 소재의 질감과 내구성을 직관적으로 확인할 수 있었다.     에이수스는 AI PC 시대를 대비한 전략 방향도 공유했다. 에이수스는 AI PC를 컴퓨팅 환경의 구조적 전환으로 보고, 클라우드와 온디바이스 AI를 결합한 새로운 PC 경험을 확대하고 있다. 퀄컴, AMD, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아 등 파트너와 협력해 AI 기반 컴퓨팅 경험을 제공한다는 전략이다. 에이수스의 피터 창(Peter Chang) 아시아태평양(APAC) 총괄 지사장은 지역 성과와 AI PC 전략을 소개했다. 에이수스는 지난해 아태지역 컨슈머 노트북 시장 점유율 21%를 기록했다. 한국을 포함한 주요 시장에서 전년 대비 40% 이상의 성장세를 이어가고 있다. 피터 창 지사장은 “AI는 일시적인 기술 트렌드가 아니라 사람들이 일하고 배우고 생활하는 방식을 변화시키는 전환점”이라며, “에이수스는 강력한 R&D 역량과 산업 파트너십을 기반으로 사용자에게 의미 있는 AI PC 경험을 제공하는 방향으로 제품 전략을 확장하고 있다”고 설명했다. 에이수스 코리아 잭 황(Jack Huang) 지사장은 한국 시장 성장 전략을 발표했다. 올해 한국 진출 20주년을 맞은 에이수스 코리아는 AI 혁신을 기반으로 성장을 가속화할 방침이다. 퍼스트 무버 전략, 심리스 채널 경험, 사용자 중심 커뮤니케이션, 우수한 A/S 등 네 가지 전략 축을 중심으로 추진한다. 잭 황 지사장은 “한국 시장은 글로벌 PC 브랜드가 경쟁력을 증명해야 하는 중요한 시장 중 하나”라며, “젠북을 중심으로 프리미엄 노트북 경험을 강화하고 국내 소비자에게 혁신적인 AI PC 경험을 제공해 나갈 것”이라고 말했다. 이어 “2026년에는 전체 비즈니스 30% 성장을 목표로 게이밍 세그먼트 리더십을 더욱 공고히 하겠다. 또한 AI PC 카테고리에서 15% 시장 점유율 달성을 추진할 계획”이라고 덧붙였다. 에이수스 코리아 애니 리(Annie Lee) 제품 매니저는 젠북의 디자인 철학을 소개했다. 애니 리 매니저는 “‘Design You Can Feel’은 디자인을 보는 것을 넘어 실제 사용 경험 속에서 체감되는 가치로 확장하는 철학”이라고 설명하면서, 젠북의 핵심 가치인 프리미엄 디자인과 성능을 이어갈 것이라고 강조했다.

로지텍이 인체공학 버티컬 무선 마우스인 ‘리프트(Lift)’의 신규 컬러 ‘웜그레이(Warm Gray)’를 출시했다. 이번에 추가된 웜그레이 컬러는 기존 그래파이트, 오프화이트, 로즈 핑크에 이어 선보이는 새로운 색상으로, 부드럽고 차분한 뉴트럴 톤이 특징이다. 절제되고 세련된 컬러감으로 사무실과 홈 오피스는 물론 다양한 데스크 셋업 환경과 자연스럽게 어우러지며, 사용자의 라이프스타일과 취향을 반영한 마우스 색상 선택의 폭을 한층 넓혔다.     리프트는 한국인을 포함한 아시아인의 손 크기를 고려한 ‘아시안 핏’ 사이즈와 57° 수직 각도의 버티컬 구조를 적용해 장시간 사용 시 손목 부담을 줄여준다. 손을 자연스럽게 세운 자세를 유도해 보다 편안한 사용 환경을 제공하며, 손의 곡선을 따라 설계된 디자인과 고무 소재 그립으로 안정적인 파지감을 구현했다. 또한 로지텍 인체공학 연구소 ‘에르고 랩(Ergo Lab)’의 테스트와 인체공학 전문기관 검수를 거쳐 제품 완성도를 높였다. 업무 효율을 고려한 기능도 강점이다. 무소음 클릭 설계로 조용한 환경에서도 부담 없이 사용할 수 있으며, 스마트 휠(SmartWheel)은 스크롤 속도에 따라 고속 모드와 정밀 모드로 자동 전환되어 문서 작업부터 세밀한 편집 작업까지 효율적인 작업을 지원한다. 로지텍 Options+ 소프트웨어를 통해 버튼 커스터마이징과 DPI 설정 등 개인 맞춤형 사용이 가능하며, 블루투스 LE 및 동봉된 로지 볼트(Logi Bolt) 리시버를 통한 안정적인 무선 연결을 지원한다. 또한 이지 스위치(Easy-Switch) 기능으로 최대 3대 기기를 손쉽게 전환할 수 있고, 로지텍 플로우(Logitech Flow)를 활용하면 기기 간 파일 복사 및 붙여넣기도 가능해 멀티 OS 환경에서도 높은 활용도를 제공한다. 지속가능성을 고려한 설계 역시 적용됐다. 기존 그래파이트 모델에는 70%, 페일 그레이와 로즈핑크에는 54%의 재활용 플라스틱이 사용됐으며, 이번 웜그레이 컬러 역시 56%의 재활용 플라스틱을 사용하며 지속가능성 기준을 반영했다. 로지텍 코리아는 “리프트는 인체공학적 설계와 직관적인 사용성을 기반으로 로지텍 버티컬 마우스 라인업을 대표하며 꾸준히 사랑받아 온 제품”이라며, “이번 웜그레이 컬러 출시는 사용자 개개인의 업무 환경과 라이프스타일에 맞춘 선택지를 확장하는 동시에, 앞으로도 로지텍이 인체공학 기술과 디자인 혁신을 통해 보다 건강하고 개인화된 업무 경험을 제시해 나가겠다는 방향성을 담고 있다”고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 독일 뮌헨공과대학교(TUM) 연구팀이 개발하여 공개한 세계 최대 규모의 3D 건물 지도 데이터셋인 ‘글로벌 빌딩 아틀라스(Global Building Atlas)’ 프로젝트에 대해 설명한다. 특히, 인공지능과 위성 영상 분석 기술을 결합하여 전 세계에 존재하는 건물을 3차원 모델로 구현한 방법을 기술적 관점에서 나눔한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. Literally a Map Showing All the Buildings in the World(https://gizmodo.com/literally-a-map-showing-all-thebuildings-in-the-world-2000694696)   이 결과는 오픈소스로 공개되었으며, 기존에 가장 방대하다고 알려진 데이터셋이 포함하던 약 17억 개의 건물 수치를 크게 웃도는 규모로 개발되었다. 그동안 디지털 지도 데이터에서 소외되었던 아프리카, 남미, 아시아의 농촌 지역 건물들까지 정밀하게 포착해냈다는 점에서 기술적 진보를 보여준다.   개발 과정 지도의 기반이 된 데이터는 주로 2019년에 촬영된 플래닛스코프(PlanetScope) 위성 이미지를 활용하였으며, 연구팀은 이를 통해 각 건물의 2D 바닥 면적뿐만 아니라 높이 정보까지 정밀하게 추출했다. 이 지도가 제공하는 높이 데이터의 해상도는 3×3미터 수준으로, 기존의 글로벌 건물 높이 데이터셋들이 주로 90미터 해상도에 그쳤던 것과 비교하면 약 30배 이상 정밀도가 향상된 수치이다. 제공되는 데이터는 건물의 대략적인 형태와 높이를 단순화하여 표현하는 LoD1(Level of Detail 1) 수준의 3D 모델 형식을 따르고 있어, 전 지구적 규모의 방대한 데이터를 다루면서도 활용성을 확보했다.   그림 2. 3차원 건물 모델 데이터셋 자동화 결과물   이 연구는 기존 데이터셋이 가진 커버리지의 한계와 3D 정보의 부재를 해결하기 위해 진행되었으며, 전 세계 약 27억 5000만 개의 건물을 포함하는 방대한 규모의 데이터를 구축하였다. 이는 기존의 가장 포괄적인 데이터베이스보다 10억 개 이상 많은 수치로, 그동안 데이터상에서 누락되었던 전 세계 건물의 약 40% 이상을 메우는 성과이다. 연구팀은 이 데이터셋 구축을 위해 플래닛스코프 위성 이미지만을 사용하는 머신러닝 기반 파이프라인을 개발했다. 이 과정은 크게 건물 폴리곤 생성과 높이 추정의 두 단계로 나뉘며, 기존의 오픈소스 건물 데이터(오픈스트리트맵, 구글, 마이크로소프트 등)와 자체 생성한 데이터를 ‘품질 기반 융합 전략’을 통해 결합하여 데이터의 완성도를 극대화했다. 이를 통해 완성된 ‘GBAHeight’는 3×3미터의 공간 해상도를 제공하는데, 이는 기존 글로벌 제품들이 제공하던 90미터 해상도보다 약 30배 더 정밀한 수준이며 이를 통해 지역 및 전 지구 규모에서 신뢰할 수 있는 건물 부피 분석이 가능해졌다. 또한 연구팀은 건물 높이 정보를 포함한 ‘GBA-LoD1’ 모델을 생성하여 약 26억 8000만 건의 건물 인스턴스를 구현했으며, 이는 전체의 97%에 달하는 높은 완성도를 보인다.  높이 추정의 정확도를 나타내는 RMSE(평균제곱근오차)는 대륙별로 1.5미터에서 8.9미터 사이로 나타났으며, 특히 오세아니아와 유럽에서 높은 정확도를 보였다. 데이터 분석 결과 아시아가 건물 수와 총 부피 면에서 압도적인 비중을 차지하는 반면, 아프리카는 건물 수는 많으나 총 부피가 작아 소규모 또는 비공식 건물이 다수 분포함을 시사했다.     그림 3. 공개된 글로벌 빌딩 아틀라스 LoD1 웹 서비스(선릉역 및 뉴욕 근처의 생성된 3D 건물 모델)   AI 모델 개발 접근법 인공지능 모델 개발 및 활용 관점에서 본 글로벌 빌딩 아틀라스(GBA) 프로젝트는 3미터 해상도의 단일 시점(monocular) 위성 영상인 플래닛스코프 데이터를 입력으로 받아 전 지구적 규모의 3D 건물 모델을 생성하는 파이프라인을 구축했다는 점에서 기술적 의미가 있다. 전체 시스템은 크게 2D 건물 폴리곤 생성을 위한 의미론적 분할(semantic segmentation) 네트워크와 3D 높이 추정을 위한 단안 높이 추정(monocular height estimation) 네트워크로 이원화되어 설계되었다. 2D 건물 폴리곤 생성 모델의 경우, 연구팀은 UPerNet(Unified Perceptual Parsing Network) 아키텍처를 기반으로 하되 백본(backbone)으로 ConvNeXt-Tiny를 사용했다. 모델의 성능을 높이기 위해 ‘추출(extraction)’과 ‘정규화(regularization)’라는 두 단계의 네트워크를 직렬로 구성한 점이 특징이다. 첫 번째 네트워크가 위성 영상에서 1차적인 이진 마스크를 생성하면, 동일한 아키텍처를 가진 두 번째 정규화 네트워크가 이를 입력받아 노이즈를 제거하고 건물 경계를 다듬는다. 특히 정규화 네트워크 학습 시에는 깨끗한 폴리곤 마스크에 인위적인 노이즈를 주입한 것을 입력 데이터로 사용하여, 모델이 거친 마스크를 정제된 형태로 복원하는 일종의 디노이징(denoising) 기능을 수행하도록 훈련시켰다.   그림 4. GBA 딥러닝 모델 아키텍처     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.