표제지
목차
주요 내용 및 정책제안 3
요약 4
CHAPTER 1. 서론 22
1. 연구의 배경 및 목적 23
2. 연구의 범위 및 방법 26
3. 선행 연구 검토 및 차별성 30
4. 연구의 기대효과 31
CHAPTER 2. 3D 공간정보 개념과 현안 과제 32
1. 3D 공간정보의 개념 33
2. 그간의 3D 공간정보 정책 흐름 39
3. 3D 공간정보 정책의 현안 45
CHAPTER 3. 3D 공간정보 분야 AI 적용을 위한 환경진단 58
1. 기술환경 진단 59
2. 3D 공간정보산업 및 생태계 현황 65
3. 최신기술-정책 동향 71
4. 시사점 정리 및 정책적 해결 필요과제 도출 78
CHAPTER 4. AI 기술적용 기능성 진단 및 실험 구현 83
1. AI 기술적용 가능성에 대한 전문가 진단 84
2. AI 기술적용 가능성을 확인하기 위한 실험 구현 91
CHAPTER 5. AI 기술적용을 위한 3D 공간정보 분야 정책 방안 도출 102
1. AI 적용을 위한 지원방안에 대한 벤치마킹 103
2. AI 적용 3D 공간정보 이슈 해결을 위한 정책 방안 제시 107
CHAPTER 6. 결론 및 향후 과제 119
1. 결론 및 정책제언 120
2. 연구의 한계와 향후 과제 121
참고문헌 123
SUMMARY 128
[부록 1] 디지털트윈 이전의 3D 공간정보 주요 정책 130
[부록 2] AI를 적용한 3D 공간정보 구축 국내외 사례 136
[부록 3] 공간정보분야 AI 기술의 최신기술 및 정책 현황 145
[부록 4] 공간정보분야 AI 기술 적용 163
[부록 5] AI 기술 현황 170
[부록 6] 인공지능 산업 및 생태계 172
[부록 7] 딥러닝의 구조와 작동 원리 178
[부록 8] 3차원 공간정보 구축 프로세스 186
[부록 9] 구축 비용 191
[부록 10] 설문 197
판권기 205
〈표 1-1〉 선행연구 요약 및 차별성 30
〈표 2-1〉 공간정보 오픈플랫폼 3D 입체모형 - 국토부 구축 39
〈표 2-2〉 공간정보 오픈플랫폼 3D 입체모형 - 타기관 구축 41
〈표 3-1〉 3차원공간정보 구축방식 62
〈표 3-2〉 공간정보 산업 현황 70
〈표 3-3〉 공간정보 관련 인공지능 성능 비교 75
〈표 3-4〉 지리원 3차원 ISP의 이행과제 정리 77
〈표 4-1〉 포인트클라우드 데이터에 대한 적용 예시 1 97
〈표 4-2〉 포인트클라우드 데이터에 대한 적용 예시 2 98
〈그림 1-1〉 인공지능기술의 대분류 27
〈그림 1-2〉 연구흐름도 29
〈그림 2-1〉 3차원 국토공간정보 작업규정 중 건물데이터 기준 34
〈그림 2-2〉 활용 관점의 3차원 공간정보 예시 36
〈그림 2-3〉 국토분야 활용 관점의 3D 공간정보 예시 36
〈그림 2-4〉 수자원, 건설 분야의 3차원 공간정보 예시 37
〈그림 2-5〉 입체격자 형태의 3차원 공간정보 예시 38
〈그림 2-6〉 3차원 국토공간정보 관련 규정간 관계 42
〈그림 2-7〉 항공사진측량 작업규정 개정안 43
〈그림 2-8〉 3차원공간정보 정책 흐름 44
〈그림 2-9〉/〈그림 2-8〉 3D 공간정보 분야 문제점에 대한 전반적 진단 46
〈그림 3-1〉 Cobby County의 보행자 활동 모니터링 시스템 화면 63
〈그림 3-2〉 수영장 검출 응용 사례 63
〈그림 3-3〉 픽셀 단위 토지 분류 예시 64
〈그림 3-4〉 3D 맵핑 및 모델링 글로벌 시장 성장 추이 예측 66
〈그림 3-5〉 공간정보산업 현황 66
〈그림 3-6〉 공간정보 산업의 전후방 산업 및 파급효과 67
〈그림 3-7〉 공간정보 산업 분류 체계 69
〈그림 3-8〉 GAN을 이용한 인물 생성 71
〈그림 3-9〉 Pix2Pix 적용 예시 72
〈그림 3-10〉 초해상화 예시 72
〈그림 3-11〉 텍스트 제거결과 예시 73
〈그림 3-12〉 드론 촬영 영상에서 그림자 제거 결과 74
〈그림 3-13〉 Inpainting 결과 예시 74
〈그림 4-1〉 공간정보 분야 AI 적용 수준에 대한 전문가 의견 1 85
〈그림 4-2〉 공간정보 분야 AI 적용 수준에 대한 전문가 의견 2 85
〈그림 4-3〉 공간정보 분야 AI 적용을 위한 정부역할에 대한 전문가 의견 1 86
〈그림 4-4〉 공간정보 분야 AI 적용을 위한 정부역할에 대한 전문가 의견 2 87
〈그림 4-5〉 공간정보 분야 AI 적용 분야 및 적용 기술에 대한 전문가 의견 1 88
〈그림 4-6〉 공간정보 분야 AI 적용 분야 및 적용 기술에 대한 전문가 의견 2 89
〈그림 4-7〉 공간정보 분야 AI 적용 효과에 대한 전문가 의견 1 89
〈그림 4-8〉 공간정보 분야 AI 적용 효과에 대한 전문가 의견 2 90
〈그림 4-9〉 공간정보 분야 AI 적용 핵심 방항성에 대한 전문가 의견 91
〈그림 4-10〉 Mask R-CNN을 활용한 객체 탐지 1 93
〈그림 4-11〉 Mask R-CNN을 활용한 지붕경계 추출 93
〈그림 4-12〉 Mask R-CNN을 활용한 불필요한 부분 탐지 95
〈그림 4-13〉 style-transfer를 활용한 국토연구원 드론 영상 텍스처 변환 예시 99
〈그림 5-1〉 SOTA 관리 104
〈그림 5-2〉 문제해결형 공개 경쟁 사례 105
〈그림 5-3〉 기술 성과의 자연스러운 확산, 공유 시도 사례 106
〈그림 5-4〉 사회 현안 문제 해결형 AI 챌린지 107
〈그림 5-5〉 정책과제와 정책 방안 109
〈표 1〉 2010 예비타당성조사 수정 방향 131
〈표 2〉 실감형 R&D 성과 예시 142
〈표 3〉 공간정보 관련 인공지능 성능 비교 157
〈표 4〉 지리원 3차원 isp의 이행과제 정리 161
〈표 5〉/〈표 4-8〉 전주시 DB 구축 단가 예상 196
〈그림 1〉 2009-2010 예비타당성 조사 비교 130
〈그림 2〉 3차원 공간정보 추진 방안 연구 수행 내용 132
〈그림 3〉 3차원 공간정보 추진 방안 연구에서 제시된 비전-목표-전략 133
〈그림 4〉 3차원 공간정보 사업 추진 체계(안) 133
〈그림 5〉 3차원 공간정보 사업추진 절차(안) 134
〈그림 6〉 3차원 공간정보 구축방안 수정안 135
〈그림 7〉 ESRI 개발 사례 2 137
〈그림 8〉 3D building reconstruction 논문 성과 예시 138
〈그림 9〉 3D 포인트 클라우드 적용 사례 예시 139
〈그림 10〉 UN Geo-AI WG 홈페이지 140
〈그림 11〉 LX연구원의 지적 분야 AI 적용 사례 예시 143
〈그림 12〉 시나리오별 3차원공간정보 구축 비용 및 편익 159
〈그림 13〉 지리원 3차원 ips의 비전, 목표 및 추진전략 160
〈그림 14〉/〈그림 13〉 지리원 3차원 ips의 이행과제 로드맵 162
〈그림 15〉 이미지넷(imageNJet) 기반 영상 분류 성능 비교 163
〈그림 16〉 Vision Transformed 개략적 구조 164
〈그림 17〉 Cobby County의 보행자 활동 모니터링 시스템 화면 165
〈그림 18〉 수영장 검출 응용 사례 166
〈그림 19〉 Picterra의 태양광 패널 검출결과 예시 166
〈그림 20〉 Swin Transformer와 Vision Transfomer의 영상 패치 표현 167
〈그림 21〉 픽셀 단위 토지 분류 예시 168
〈그림 22〉 RoadTracer의 알고리즘 및 결과 예시 169
〈그림 23〉 공간정보 산업 현황 172
〈그림 24〉 공간정보 산업 현황 173
〈그림 25〉/〈그림 4〉 IBM 왓슨의 생태계 구축 과정 174
〈그림 26〉/〈그림 5〉 IBM 왓슨 생태계 175
〈그림 27〉/〈그림 2-45〉 AI 국가전략 보도자료, 2019.12.17 176
〈그림 28〉/〈그림 21〉 3차원 가시화 모델링 구축 작업 절차와 기술변화 186
〈그림 29〉/〈그림 22〉 전주 디지털트윈 시범사업 성과 예시 187
〈그림 30〉/〈그림 23〉 3D 모델 제작 과정 비교 189
〈그림 31〉/〈그림 XXX5〉 네이버랩스 서울(잠실) 지역 3D 모델링 예시 190
〈그림 32〉/〈그림 26〉 네이버랩스 3D 모델링 과정 예시 190