정부는 국토현황 모터링을 위해 토지이용현황도와 토지피복도를 구축해 왔다. 그러나 자료의 일관성·현재성·시계열성을 갖추지 못해 많은 예산 투자에도 불구하고 자료의 활용에 한계가 있었다. 서기환 연구위원이 수행한 ｢지속가능한 국토발전을 위한 토지이용변화 모니터링방안 연구｣는 인공지능(AI) 기술을 접목해 기존 토지이용변화 모니터링 자료구축의 한계를 극복하고, 활용성 높은 자료의 생산을 통해 새로운 모니터링 방안을 제시하고 있다.

KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 

서기환: 연구자로서 공간계획 수립 또는 공간문제의 해결을 위해 데이터를 분석하는 경우가 많다. 이때 분석에 필요한 토지이용현황 자료취득에 어려움을 겪은 적이 여러 번 있었다. 현황자료는 현황으로써만 중요한 것이 아니라 자료가 누적되면 변화 트렌드와 미래 예측까지 가능하게 하는 중요한 기초자료다. 기존 방법으로는 비용과 시간 때문에 정확한 시계열 자료 축적이 어려워 새로운 방법론을 도입해 문제를 해결하고자 했다.

KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가? 
서기환: 기존의 토지이용 또는 토지피복 현황구축 방식은 남한 전역을 커버하기 위해 100억 원 이상의 예산과 1년 내외의 시간이 소요됐다. 즉 과다한 예산과 자료구축 기간으로 인해 정부는 국토를 12개 권역으로 나눠 연차적으로 자료를 구축해 왔다. 그 결과 자료의 완결성이 낮아 활용에 한계가 있었고, 투자대비 활용성은 미미했다. 그러나 이 연구에서 제시한 딥러닝 기반 접근방식은 기존에 비해 20~30% 수준의 예산으로 수개월 내에 전국을 커버하는 토지이용현황 자료를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 물론 앞으로 넘어야 할 과제들이 많이 있긴 하다.

KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는? 
서기환: 연구 과정에서 협동연구 연구진과의 의사소통 문제로 우리연구에 적합한 딥러닝 알고리즘을 찾아가는 과정에서 여러 차례 시행착오를 겪었다. 이 때문에 연구의 진도에도 다소 영향을 받았다. 다양한 연구자들과 협업을 할 때 소통의 중요성을 다시 한 번 새기는 계기가 됐다.

KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은? 
서기환: 이 연구가 끝나갈 무려 환경부 정보화담당관실에서 토지피복도 활용에 관한 설문조사가 있었다. 주요 내용은 현재 토지피복도 활용 만족도에 관한 내용과 앞으로 어떻게 개선할 것인가에 대한 것이었다. 개선에 대한 방향성은 인공지능에 의한 자동화와 맥을 같이 하고 있어 이 연구가 시의적절하게 이뤄 졌음을 방증하는 듯해서 보람을 느꼈다.

KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면? 
서기환: 이번 연구를 바탕으로 국토·도시 관리의 효율성을 위해 인공지능 기술을 더 폭넓게 적용하는 연구가 필요함을 실감했다. 앞으로 기술적인 여건은 개선돼갈 것이라 확신하기 때문에 국토·도시 분야에 어떻게 인공지능 기술을 적용할지 계속 고민하고 그와 관련된 연구를 수행하고 싶다.