드론 띄워 측량하고 3D로 본다...재선충병 예찰하고 산불 탐지한다

IT자문기관 가트너는 AI에서 파생되는 비즈니스 시장가치는 지난해 1조2,000억달러(1조원)에서 2022년까지 3조9,000억달러(4,639조,420원)시장으로 성장을 전망했다.

시장조사업체 IDC(International Data Corporation)에서 세계 AI기반 영상처리 시장은 2017년 1,090억달러(129조원)로 제시했다.

4차 산업혁명 시대를 맞아 지구촌 흐름이 급변하는 가운데 IT강국 대한민국은 그 위상에 걸맞게 다양한 스펙트럼으로 변신 중이다. 종이문화가 서서히 사라지면서 마지막 순간까지 남아 있던 지적대장도 이제는 그 종말을 고하고 있다.

논밭을 누비는 드론(사진=리빙TV DB)

 

내 땅 드론 띄워 측량하고 3D로 본다

국토교통부(장관 김현미)는 지난달 10일 서울 여의도에 위치한 주택도시보증공사 회의실에서 제21차 중앙지적재조사위원회(위원장 국토부장관)를 개최하고 드론과 사물인터넷(IoT) 등 신기술 활용한 지적재조사 방안을 논의했다.

이날 회의에서는 드론과 사물인터넷(IoT) 등 신기술 활용 등 2019년도 중점 추진과제를 논의했다. 특히 이날 회의에서 눈에 띄는 대목은 현재 종이에 그림 형태로 구현되어 있는 지적공부를 수치화하여 디지털지적으로 전환하는 사업을 병행한다는 점이다. 위치기반서비스와 같은 공간정보산업과도 결합이 가능하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 토대를 마련한다.

국토교통부 김준연 지적재조사기획단 기획관은 “정부가 중점적으로 추진 중인 스마트시티, 자율주행차 등 사업이 실현되기 위해서는 정밀한 공간정보가 필요한데 이 공간정보의 출발점이 지적재조사 사업”이라면서 “지적재조사 측량에 드론, 사물인터넷(IoT), 3D 영상 등의 혁신기술을 활용함으로써 사업효율성을 극대화할 계획”이라고 밝혔다.

실제로 드론 등 신기술을 활용할 경우 사업기간 단축․비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있고 올해 도시재생 사업과 협업을 확대하여 약 30개 지구, 15천 필지에 대한 지적불부합지를 정비할 계획이다. 도시재생 사업지구가 지적불부합지일 경우 두 사업간 협업을 통해 건축물이 경계에 저촉되는 등 경계분쟁 요인을 사전에 드론을 통해 해소할 수 있게 된다.

드론 활용하여 농정 효율성 높인다

농식품공무원교육원은 드론을 활용하여 직불금 이행점검 등 농업분야 업무효율성을 향상시키기 위해 국립농산물품질관리원 공무원을 대상으로 ‘드론운용실무’ 과정을 금년에 신설해 운영한다.

드론운용실무 과정은 지난 4월 15일부터 17일까지 3일간 시범 운영에 이어 5월부터 10월까지 3일 과정으로 총 5회 운영한다는 계획이다.

드론운용실무 과정은 4차 산업혁명시대 핵심기술 중 하나인 드론을 활용하여 농업관련 업무의 효율성을 높이고자 드론조정 및 운영능력을 향상시키기 위한 프로그램으로 구성했다. 특히 항공법, 드론매뉴얼, 사진촬영 합성 등 드론 비행실습 및 직불이행점검 앱을 활용한 비행실습 위주로 이루어져 프로그램 자체가 형식적 교육과정이 아닌 공무원들에게 꽤 흥미를 더하는 교육과정이 될 것으로 보인다.

교육원 서해동 원장은 “드론운용실무 과정을 통해 많은 공무원들의 드론을 활용한 농업분야 업무역량 향상에 도움이 될 것으로 기대한다고 밝혔다.

죽은 소나무 드론 촬영

 

‘AI 영상인식’스마트해진 소나무재선충병 예찰

한국임업진흥원(원장 구길본)은 ‘드론 활용 AI 영상분석’기술을 제안하여 정부로부터 ‘2019 드론 규제 샌드박스’ 사업에 선정됐다.

드론을 통해 소나무재선충병 예찰, 산불 감시‧탐지, 산림 안전 등 업무를 진행하고 특히 ‘AI 기반 객체인식’ 분야에서 소나무재선충병을 자동 분석할 수 있는 능력까지 겸비했다.

현재까지 소나무재선충병으로 인해 죽은 소나무를 육안으로 판독하는 것은 정확성이 떨어지고 시간이 오래 걸렸다. 이번 ‘드론영상 AI 자동분석’기술은 드론 촬영 후 제작된 정사영상을 바탕으로 소나무 형태, 잎의 갈변 정도를 기계적으로 학습하고 분류하는 시스템으로 더 많은 지역을 더 쉽고 빠르게 분석하여 소나무재선충병 확산을 막는데 큰 도움을 줄 것으로 기대되고 있다.

드론으로 촬영한 소나무 개체목을 자동분석하는 AI 기술은 국내 최초의 사례이며 세계적으로도 이례적이라는 것이 진흥원 관계자의 설명이다. 지속적으로 발전하고 있는 AI기반 영상처리가 산림에 적용되는 것은 드물며, 특히 복잡한 지형, 다양한 수종 및 수관층으로 구성되어 있는 우리나라 산림은 더욱 높은 수준의 AI 기술이 필요하기에 이 기술 개발에 더 이목이 쏠린다.

이번 사업에서 AI 개발팀은 죽은 소나무를 찾아내기 위해 주변 환경을 인식하는 알고리즘인 레티나넷 (RetinaNet) 모델을 사용할 계획이다. 사용 모델은 Facebook AI 연구소에서 2017년 공개한 알고리즘으로 기존의 사각회전 방식으로 분석하던 최우도(ML)기반 모델에 비해 높은 정확도 및 처리속도를 나타낸다.

구길본 원장은 “지금은 국내 임업의 활성화를 위해 다양한 혁신사업 개발 및 4차산업혁명 기술의 산림 융합이 필요한 시점”이라며, “국가 드론산업 활성화 및 산림드론 확대를 위해‘산림-AI 융합’기술을 개발하고 확산하여 산림부문 4차 산업혁명을 선도할 것”이라고 밝혔다.

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