디지털트윈, 메타버스,  그리고 3차원 공간정보가 나아갈 길

1> (환경 변화) 현실공간과 가상공간을 연결하는 디지털트윈, 메타버스에 대한 관심이 높아짐에 따라 가상공간을 만드는 3D 공간정보의 중요성 증대

  - 기존 방식으로 구축하는 3D 공간정보는 상당한 시간과 비용이 소요되므로 최신성이 중요한 디지털트윈, 메타버스 분야에서 쓰기에 다소 부족

  - 시간 단축과 비용 절감을 위해 3D 공간정보 구축에 인공지능기술을 적용할 수 있는 방안을 마련해야 함

2> (접근 방향) 전문가 설문, 실험 구현을 통해 3D 공간정보 분야에 인공지능기술을 도입할 수 있는지를 확인

  - 2D 공간정보 분야는 인공지능기술을 활용해 왔으나 3D 공간정보 분야는 이제 인공지능 기술 도입을 시도하고 있으며, 이에 대해 관련 전문가들의 기대가 큼

  - 실험실 수준에서, 3D 공간정보 구축의 원천데이터(드론 사진, 포인트 클라우드 데이터)에 인공지능기술(Mask R-CNN 등)을 적용하여 도입 가능성을 확인

3> (실험 구현 결과 및 시사점) 실험실 수준에서도 경계 추출(객체 탐지), 원천데이터 처리(객체 분할), 텍스처 변환(재생성) 등의 적용 가능성 확인과 동시에 해결해야 할 문제도 확인

  - 3D 공간정보 관련 학습데이터 부족, 인공지능 알고리듬에 대한 이해 부족, 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 부족, 시각화만을 추구한다고 보는 기존 3D 공간정보에 대한 인식, 기술 발전에 따른 3D 공간정보 구축 방법의 다양성 등이 인공지능기술 도입에 장애요인으로 작용