우리의 일상 속에서 공간정보가 차지하는 비중은 생각보다 훨씬 크다. 아침 출근길 내비게이션 안내에서부터 도시의 기반시설 관리, 재난 발생 시 신속한 대응까지, 우리는 알게 모르게 공간정보의 도움을 받으며 생활하고 있다. 이처럼 다양한 분야의 기능과 역할이 원활하게 작동하기 위해서는 무엇보다 정확하고 신뢰할 수 있는 고정밀·고품질의 공간정보가 필수적으로 요구된다.

공간정보 환경은 이전과는 비교할 수 없을 만큼 급변하고 있다. 위성, 항공기, 드론, 차량 센서 등 다양한 플랫폼에서 하루에도 수백만 건의 데이터가 생성되고, 공간정보가 필요한 산업과 행정 분야 또한 급속히 확대되고 있다. 이러한 변화는 기존의 수작업 중심의 품질관리 방식으로는 더 이상 대응이 곤란한 상황에 이르렀다.

최근에는 데이터의 양뿐 아니라 구조도 크게 복잡해지고 있다. 3차원 공간정보, 시계열 변화탐지 데이터, 지하시설물 정보까지 다양한 유형의 데이터가 동시다발적으로 생산됨에 따라 공간정보 품질관리도 그에 걸맞게 변화가 필요하다. 이러한 흐름 속에서 자연스럽게 등장한 해결책이 바로 AI(인공지능) 기반 품질관리이다.

AI는 사람이 놓치기 쉬운 오류를 신속하게 탐지하고, 주어진 조건에 따라 일관된 품질 검사를 수행할 수 있다. 수많은 데이터를 사람이 일일이 검사하는 대신, AI가 반복적이고 노동 집약적인 작업을 대신 수행함으로써 품질관리의 신속성과 정확성을 획기적으로 높일 수 있고, 특히 변화탐지나 의미 분석처럼 난이도가 높은 영역에서 AI는 더욱 진가를 발휘할 것이다.

공간정보 품질관리는 단순한 데이터 정확성 확보를 넘어 국민의 안전을 보장하고 도시의 효율적 운영을 지원함으로써 국가 경쟁력을 제고하는 핵심적인 공공 책무이다. 국가 공간정보의 신뢰성을 제고하고 품질관리의 효율성을 강화하기 위해 AI에 기반한 공간정보 품질관리는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 요소이다.

정부가 추진 중인 ‘제7차 국가공간정보정책 기본계획(2023~2027)’의 핵심은 현실을 디지털로 똑같이 복제하는 디지털 트윈 코리아의 실현이다. 약 3조 7,700억 원이 투입되는 이 계획은 3차원 데이터와 AI 기술을 결합해 국가 전역의 지형·지하 정보를 지능화하는 것이 골자이다. 이를 통해 자율주행, UAM 등 미래 모빌리티의 토대를 마련하고, 재난 시뮬레이션 등 과학적 행정을 구현하기 위하여 AI를 기반으로 공간정보 고도화에 집중하고 있다.

우리나라의 공간정보 품질관리를 책임지고 있는 공간정보품질관리원에서도 2026년을 ‘AI 원년’으로 설정하고, 공간정보 품질관리 전반에 AI를 본격적으로 도입할 계획이다. 이를 위해서는 산·학·연·관이 참여하는 AI 협의체를 구성하여 기술기준 및 품질규정의 표준화를 추진하고, 지하시설물 성과심사와 공간 DB 품질검증에 AI를 적용하는 등 지능형 품질관리체계 구축을 위한 다각적인 노력을 기울여야 할 것이다.