칼럼

[임영모의 맵 인사이트(Map Insight)] 사물이 지도를 읽는 세상

발행일시 : 2017-04-12 00:10
[임영모의 맵 인사이트(Map Insight)] 사물이 지도를 읽는 세상

“Neo, sooner or later you're going to realize, just as I did, that there's a difference between knowing the path and walking the path.”
(네오, 내가 그랬듯이 아마 너도 언젠가는 경로를 아는 것과 경로를 걷는 것에 대한 차이점을 깨닫게 될 거야.)

- 영화 ‘매트릭스(Matrix)’ 에서 모피어스 대사


머잖은 날에 펼쳐질 일상 스케치
눈을 뜬다. 침대에서 잠이 깨어 부스럭거리는 소리를 들은 가정도우미 로봇 ‘이모’는 기다렸다는 듯 주방 생수기에서 컵에 물을 담아서 침대 맡으로 가지고 온다. 내실 문 근처에서 잠을 자던 강아지 역시 게으른 하품을 하며 깬다. 굳이 길을 비켜주지 않을 심산이다. ‘이모’는 적당한 거리로 강아지를 피해서 안방으로 향한다.

집을 나서며 ‘자주’를 호출한다. 근처에 대기 중이던 자율주행자동차 ‘자주’는 미끄러지듯 다가와서 호출자를 확인하고 운전석 문을 열어준다. 형식적으로 운전석에 앉긴 하지만 핸들을 잡지는 않는다. 목적지를 음성으로 입력하면 ‘자주’는 적당한 속도를 유지하며 달리기 시작한다. 도로는 각종 자율주행자동차들로 가득 찬 느낌이지만, 차량의 흐름은 원활하다. 탑승자들은 각종 디바이스로 정보를 열람하거나 동승자와 이야기를 나누거나 부족한 잠을 청하고 있다. 특별한 경우가 아니면 초기에 예상했던 목적지 도착시각에서 크게 벗어나지 않는다. 회사 건물 앞에 도착해서 하차하면 ‘자주’는 자신의 소임을 다했다는 듯 주변 차고지를 향해 사라진다.

그림1. 영화 ‘마이너리티 리포트’에서는 일상화된 자율주행자동차의 모습을 선보였었다. 그 시대의 도래가 얼마 남지 않은 느낌이다. <그림1. 영화 ‘마이너리티 리포트’에서는 일상화된 자율주행자동차의 모습을 선보였었다. 그 시대의 도래가 얼마 남지 않은 느낌이다. >

업무 처리 중에 급히 수령해야 하는 물건이 발생했다. 거래처에 전화를 해서 급히 배송을 요청한다. ‘쏜살’ 드론 택배는 빠르고 정확한 만큼 가격이 비싸긴 하지만, 조금 전 발생한 업무의 시급성을 따져보니 비용이 문제되지 않는다. 얼마 되지 않아서 회사 건물 내 드론화물취급 장소에 배송이 완료되었다는 알림이 온다. 드론 비행이 너무 잦아져서 항공 안전사고에 대한 우려의 목소리도 있었지만, 각종 무인기에 대한 장비 및 운항 관련 법규가 강화되고, 사물 간의 경로, 거리 자율조정 등의 기술이 향상하면서 드론 관련 사고는 부쩍 줄어들었다. 아직 정보화되지 않은 동체인 조류들과의 충돌사고도 수시로 발생하곤 했으나, 이 역시 각종 자율판단 기능 개선을 통해 큰 폭으로 감소하는 추세를 보이고 있다.

그림2. 드론 택배는 벌써 상용화 수순을 밟고 있다. 사진은 아마존의 Prime Air 설명자료 <그림2. 드론 택배는 벌써 상용화 수순을 밟고 있다. 사진은 아마존의 Prime Air 설명자료>

저녁에는 오랜만에 여자 친구와 즐거운 시간을 보낼 계획이다. ‘주선’이라는 서비스에 접속하여 데이터 계획을 세운다. 여자 친구와 들렀던 음식점, 카페, 쇼핑몰 등의 정보와 함께, 그동안의 장소별 데이트 만족도가 분석되어 나타난다. 나와 여자 친구의 위치를 파악하여 두 사람이 이동하기에 적당한 지역 내에 있는, 높은 만족도가 예상되는 곳의 목록을 뽑아준다. 식사와 와인을 곁들일 수 있는 음식점으로 선택한다. 해당 음식점의 실내지도가 나타나며 예약 가능한 좌석이 표시된다. 창가 좌석의 경우, 둘러보기 기능을 선택하면 그 자리에서 볼 수 있는 풍경들을 각 시간대별, 날씨별, 계절별로 미리 체험할 수 있다.

하지만, 오늘은 미세먼지가 극심하여 풍경이 그다지 좋지 않을 것이라는 조언을 곁들인다. 대신에 오후 8시부터 예정되어 있는 재즈 뮤지션의 라이브 공연을 바로 앞에서 볼 수 있는 자리를 추천한다. 약간의 수수료를 지불하고 예약을 마치고 예약정보를 여자 친구에게 보낸다. 자신이 좋아하는 재즈 뮤지션이며, 온라인 VR 콘텐츠로도 이미 열람한 적이 있었다며 기대에 들뜬 반응을 보인다. 사용자별 빅데이터를 분석해서 맞춤형 공간정보를 제공한다는 ‘주선’을 통한 약속 주선은 지난 번 고객 미팅 때에도 크게 성공했었는데 이번에도 역시 성공적이다.

4차산업혁명이 아니더라도 공간정보는 진화 중이다
‘4차산업혁명’이라는 용어는 2016년 1월 세계경제포럼(World Economic Forum(WEF), 스위스 다보스(Davos)에서 연차 총회가 개최되므로 흔히들 ‘다보스 포럼’이라 부름)에서 의장인 클라우스 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 발제한 것에 기인한다. 이 용어는 사실 2010년 발표된 독일의 ‘High-tech Strategy 2020'의 10대 프로젝트 중 하나인 ’인더스트리 4.0(Industry 4.0)‘에서 제조업과 정보통신이 융합되는 단계를 의미하는 것에서부터 시작했다고 볼 수 있으나, 빛을 발한 것은 클라우스 슈밥의 언급 덕분이라고 알려져 있다. 국제적으로 통용되는 개념은 아니라는 것이 학계 및 업계 일부의 주장이기도 하다. 세계적으로도 ‘The Fourth Industrial Revolution’이라는 용어를 사용하는 사례가 흔치 않은 걸로 미루어 짐작컨대, 국제회의 상 언급된 용어 하나를 우리나라 산업 기조정책 캐치프레이즈로 차용한 수준에 지나지 않을 수도 있다.

그림3. 4차산업혁명에 대한 영어 및 한국어 조회 구글 트렌드 분석 화면. 16년 하반기부터 본격적인 한국형 트렌드가 되고 있음을 알 수 있다. <그림3. 4차산업혁명에 대한 영어 및 한국어 조회 구글 트렌드 분석 화면. 16년 하반기부터 본격적인 한국형 트렌드가 되고 있음을 알 수 있다.>

사실 4차산업혁명이라는 용어적 정의는 크게 중요하지 않다. 괜히 젠체하는 데에는 일조하겠으나, 그저 학술이나 정책 용어적인 개념에 불과한 것이라면 참고서적의 발췌 수준에서 언급하는 정도로 그쳐도 무방할 것 같다. 그 용어가 무엇이든 간에 -현재 기술 트렌드를 굳이 ‘4차산업혁명’이라고 명명하지 않더라도- 사물인터넷, 자율주행자동차, 인공지능 등의 기술은 어느덧 우리 곁에 체감할 수 있을 정도로 가까이 와 있다. 다른 것을 차치하고서도 공간정보업계 종사자의 입장에서 중요한 것은 공간에 대한 개념이 바뀌고 있다는 점이다.

지도는 더 이상 인간의 전용물이 아니다
지도의 사용 주체가 바뀌고 있다. 지금까지 지도는 인류의 공간 판단 기준이 되는 도구였다. 사람이 지도를 보고 위치를 찾고 길을 찾고 현황을 판단하고 전략을 수립한다. 공간과 관련된 인지 목적의 지도로서 사람의 눈에 보기 쉽고 이해하기 쉽게 작성되는 것에 집중했다. 앞서 언급한 가상 시나리오처럼 각종 기계를 비롯한 사물들이 슬슬 지능화되면서(엄밀하게 말하면 인간들이 지능화된 사물들을 요구하면서) 사물 스스로 ‘판단’과 ‘대처’라는 것을 해야 할 필요가 생겼다. 초기에는 복잡한 연산의 빠른 처리를 통한 논리적 판단 위주로 진행되었으나, 사물이 공간 내 이동 주체가 되면서 공간에 대한 ‘상황 판단’과 그에 따르는 ‘행동 대처’라는 것이 중요한 요소로 주목받기 시작했다. 공간에 대한 상황 판단을 위해서는 ‘지피지기(知彼知己)’의 원칙을 따라야 한다. 즉, 사물 자신의 위치를 정확히 알고, 사물 주변에 있는 다른 것들의 상태를 정확히 파악하고 있어야만 ‘판단’이라는 것이 가능하다. 그리고 스스로 움직이거나 주변의 다른 무언가에게 정보를 전파하는 ‘대처’를 하게 된다. 로봇 청소기가 거실의 크기와 모양, 그리고 거실 내 각종 사물의 위치를 파악하여 자기 나름대로의 지도를 만들고, 그 안에서 자신의 위치를 파악하면서 스스로 청소하는 것을 떠올리면 이해하기 쉽다.

그림4. 초연결시대의 공간정보 기능과 역할에 대한 개념도. 시대가 바뀔수록 공간정보의 역할은 커진다. 출처 : 국토정책 Brief '초연결 시대에 대응한 공간정보 정책방향(사공호상)‘, 국토연구원, 2016.10 <그림4. 초연결시대의 공간정보 기능과 역할에 대한 개념도. 시대가 바뀔수록 공간정보의 역할은 커진다. 출처 : 국토정책 Brief '초연결 시대에 대응한 공간정보 정책방향(사공호상)‘, 국토연구원, 2016.10>

단계별 시험을 거쳐 조만간 꿈이 현실로 이루어 질듯 한 자율주행자동차의 경우는 더욱 고난도의 기술을 요구하고 있다. 도로 위 상황 판단과 행동 대처의 주체가 자동차로 바뀌었다. 자율주행이란 자동차가 도로 및 그 주변에서 일어나는 각종 상황을 스스로 판단하여 대처하도록 허용한 것으로, 판단과 대처에 대한 권한을 그에게 부여한 만큼 그에 필요한 능력 중 하나인 ‘스스로 지도를 볼 수 있는 힘’을 심어주었다. 현재 내비게이션이 경로를 아는(Knowing the path) 정도의 수준에 불과하다면 자율주행차량은 경로를 주행(Driving the path)하는 경지에 이른 것이라고 할 수 있다.

인간은 운전을 하면서 일반적인 현재 통용되는 지도 형태 정도만 제공하더라도 알아서 판단하지만, 자동차가 판단을 하기 위해서는 수많은 정보가 추가적으로 필요하다. 일반적인 지도 이외에도, 도로 주변을 구성하는 각종 구조물(건물, 신호등, 가로수 및 가로등 등)들에 대한 위치정보가 필요하며, 노면 상태 및 신호등 색상 등 수시 변동정보에 대한 것도 파악해야 하고, 다른 자동차의 위치 및 차간거리와 보행자 접근 등 차원 높은 변동사항에 대한 파악 역시 할 수 있어야만 가능해진다.

이러한 정보를 지도 형태로 구축한 것이 바로 LDM(Local Dynamic Map)이라고 불리는 첨단 지도다. 이 지도의 개념을 들여다보면, 1차적으로 영구적 형태의 지도를 이루는 고정형 지도(우리가 흔히 보는 수준의 정보를 다루고 있는 지도)로 이뤄져 있으며, 그 위에 2차적으로 일시적 고정체에 속하는 각종 도로 시설물이나 구조물, 교통표지판 등을 표현하고, 그와 함께 3·4차 정보로서 노면 상태, 교통통행량, 현재 교차로의 신호 종류 등과 각종 이동체의 실시간 위치 및 이동방향·속도, 내 차와의 거리 등의 정보까지 수집하여 구성하고 있다. 지도 역시 초연결시대에 맞추어 더 이상 정적인 형태에 머물지 않고, 실시간 사물들의 위치정보에 맞추어 수시로 대응하여 변화하는 다이내믹한 지도로 변모하고 있다고 말할 수 있다.

그림5. 안전주행시스템 구현을 위한 LDM(Local Dynamic Map) 개념도. 각종 동적 상태까지도 지도의 구성요소로 포함된다. 출처 : Implementation and Evaluation of Local Dynamic Map in Safety Driving Systems <그림5. 안전주행시스템 구현을 위한 LDM(Local Dynamic Map) 개념도. 각종 동적 상태까지도 지도의 구성요소로 포함된다. 출처 : Implementation and Evaluation of Local Dynamic Map in Safety Driving Systems >

사물을 위한 초정밀지도를 만들다
사물이 지도를 필요로 하다 보니, 이에 맞는 지도를 제작하는 것 역시 서서히 사물의 쓰임에 맞춰져 가고 있다. 사람들은 위치를 찾거나 길을 걸을 때 필요한 지도 정보는 오차 범위가 수 미터에서 수십 미터에 이르더라도 크게 개의치 않는다. 스마트폰의 GPS 신호가 널뛰듯 여기저기 튀더라도 판단의 주체인 인간은 단지 짧게 투덜대거나 불만을 표출할 뿐 곧 인간의 이성적인 판단으로 오차를 교정하여 인식한다. 하지만, 사물에게는 단지 수십 센티미터의 오차만 있더라도 잘못된 판단과 대처를 유발할 수 있다. 그 사물이 자율주행자동차이거나 드론이라면 문제는 더욱 심각하리라는 것은 애써 강조할 필요가 없다. 불과 2.5~3미터 남짓한 도로 차선 폭 사이를 달려야 하고, 주변에서 다가오는 각종 위험요소를 파악해야 하며, 실시간으로 바뀌는 상황 정보를 알아채야 하는 중책을 수행하기 위해서는 인간을 위한 어설픈 지도와는 차원이 다른 초정밀지도가 필요하다.

그들을 위한 지도를 사람이 만들어 주는 데에는 한계가 있다. 필요 요소를 정의할 수는 있지만 모든 것을 만들어 주기에는 무리가 따른다. 그래서 등장한 것 중 하나가 바로 MMS(Mobile Mapping System)이다. 자동차나 드론이나 실내스캔장비 등 이동체에 각종 센서를 부착하여 공간을 입체 형태로 스캔하며, 이 결과는 좌표를 가진 무수한 점군 데이터(點群, Point-Cloud data)로 취득되어 저장된다. 이렇게 취득한 정보는 다시 도로와, 차선과, 경계석, 교통표지판, 신호등, 가로등과 가로수, 지나가는 자동차와 사람 등으로 분류되어 다이내믹한 지도를 구성하게 된다.

그림6. MMS(Mobile Mapping System)를 이용하여 취득한 점군 데이터 가시화 화면. 각종 센서를 탑재한 차량을 주행하면서 지도 데이터를 생성한다. <그림6. MMS(Mobile Mapping System)를 이용하여 취득한 점군 데이터 가시화 화면. 각종 센서를 탑재한 차량을 주행하면서 지도 데이터를 생성한다. >

일반인의 시각으로는 무척 무모해 보일 수 있는 작업이지만, 현재 실제 이루어지고 있는 공간정보 업계의 변화 중 하나다. 기존의 지도 갱신 주기는 짧아야 몇 달, 기본적으로 연 단위를 훌쩍 넘어서기 일쑤지만, MMS나 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 드론류를 포함한 무인항공기 통칭)를 이용한 지도 제작은 수시 갱신 및 현행화 장점을 갖고 있다.

물론 이 기술이 상용화되기 위해서는 데이터 수집 기술과 함께 고용량의 데이터 처리 및 정제 분석 기술이 필요하고, 사물이 요구하는 만만찮은 데이터양을 전송하기 위해서 실시간에 가까운 수준의 통신 속도 역시 확보되어야 하며, 수신한 데이터를 처리하여 현재 상황을 판단하고 대처하기 위한 프로세서 역시 고성능이어야만 한다는 조건이 따른다. 하지만, 이러한 조건들은 현재로써도 일정 수준 구현이 가능한 사항들로써, 시험사업 등을 마치고 본격적인 구축사업 진행이 예상된다.

이러한 기반 위에서 사물이 스스로 지도를 만들고(아직 모든 공정이 자동화되었다고 볼 수는 없지만), 사물이 그 지도를 읽고, 공간 내에서 각종 상황에 대해 대처하는 등 본격적인 초연결사회가 시작되었다. 조만간, 방금 스캔하여 취득한 내 주변정보가 실시간으로 지도에 반영되어 다른 사람이나 사물에게 공간정보 형태로 제공되는 세상이 펼쳐질 것으로 전망한다. 눈으로 보고 있는 ‘지금, 여기’의 상황이 가상공간 내에서 동일하게 반영되어 나타날 수도 있다. 가상 물리 시스템(CPS, Cyber Physical System)에서 말하는 물리적 공간과 사이버 공간의 접점은 이러한 공간정보 기술에서부터 시작한다고 해도 과언이 아니다.

사물이 지도를 읽는 세상은 부정할 수 없는 산업 진보의 단계다. 우리는 결국 사물에게 지도를 읽는 방법을 마련할 것이다. 그들이 읽을 수 있는 지도를 만들고, 그들에게 지도를 읽을 수 있게 알려줄 것이다. 앞으로 펼쳐질 공간은 영화 ‘매트릭스’에서처럼 가상과 현실이 구별되지 않고 넘나드는 느낌의 세상이 될 수도 있겠다. 그 세상이 유토피아가 될 것인지 디스토피아가 될 것인지는 결국 이를 만들어가고 사용하는 사람들의 몫일 테다.

임영모 0duri@naver.com 연세대학교에서 국어국문학을 전공하였다. 컴퓨터잡지사 기자로 시작하여, 애니메이션, 출판, 모바일 분야에서 다양한 경험을 쌓은 후 GIS 업계에 종사한 지 10년이 넘었다. 현재는 ㈜지오투정보기술에서 인문학 기반을 활용한 다양한 공간정보 기획을 맡고 있다. 본 칼럼에서는 일반인들도 쉽게 공간정보를 이해할 수 있도록, 지도를 바라보는 다양한 시각과 공간정보의 다채로운 활용에 대해 이야기한다.

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