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[용어풀이 242] 기계학습(Machine Learning), BIM(Building Information Modelling)

통권444호 (2018.10)

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살고싶은 도시만들기 라운드테이블 - 시민 참여 도시만들기를 위한 학습 프로그램 : 현황 및 발전방향

연구원소식 > 보도자료

Physical AI 시대, 공간정보산업 클러스터 조성방향

"Physical AI 시대, 공간정보산업 클러스터 조성방향" 국토硏, 국토정책Brief 제1028호 □ 글로벌 공간정보시장은 연평균 16.6%씩 가파르게 성장(Precedence Research 2023)하고 있는 반면, 국내시장은 4.5% 정도로 성장속도가 점차 정체되어가고 있음 ◦ 공간정보산업의 성장률은 둔화되고 있지만, 영업이익률이 전체 산업 평균보다 높으며, 정규직 중심의 안정적 일자리를 제공하고 있음 □ 국토연구원(원장직무대행 김명수) 공간정보정책연구센터 김대종 선임연구위원과 연구진은 국토정책 Brief 제1028호 “Physical AI 시대, 공간정보산업 클러스터 조성방향”을 발간하고 정책을 제안하였다. □ 김대종 선임연구위원 과 연구진은 보고서를 통해 다음과 같은 정책방안을 제안하였다.  ◦ 공간집적의 물리적 클러스터뿐만 아니라 정보통신 네트워크를 기반으로 로봇, 인공지능 등 관련 산업과 융복합할 수 있는 슈퍼클러스터 추진 필요 ◦ 시작단계부터 공공과 민간이 협력적으로 추진할 수 있는 거버넌스체계 구축 및 지속적으로 의사소통할 수 있는 채널 구축 ◦ 자율주행, 로봇 등 Physical AI 학습공간을 위한 디지털트윈센터 등 공간정보산업 클러스터에 특화된 인프라 구축 ◦  시너지를 위한 유관산업 선정 및 유치, 앵커기업과 앵커기관 등을 유치하기 위한 규제 완화 필요

연구원소식 > 우수보고서 소개

민생현안 모니터링을 위한 민원지도 개선방안 연구

국민 삶의 질을 높이기 위한 데이터 기반의 정책개선 방안 연구는 늘 중요하게 강조되어 온 과제이다. 장요한 부연구위원이 수행한 ｢민생현안 모니터링을 위한 민원지도 개선방안 연구｣는 국민의 목소리인 ‘민원’을 체계적으로 수집·분석하고, 이를 ‘지도’라는 시각적 도구를 통해 효과적으로 모니터링하여, 궁극적으로는 국민 삶의 질을 높이기 위한 데이터 기반의 정책 개선 방안을 제시하고 있다. KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 장요한: 빅데이터와 AI를 정책에 활용하는 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 그 결과가 국민 개개인의 삶에 어떻게 직결되는지 보여주며 공감을 얻기는 쉽지 않다고 생각했습니다. 특히 정책 연구는 거시적인 방향을 제언하는 경우가 많아, 국민이 체감할 수 있는 구체적인 사례를 찾고 싶었습니다. 그러던 중, 시민들의 일상적인 목소리가 담긴 ‘민원’에 주목하게 되었습니다. 민원을 데이터의 관점에서 접근한다면, 설득력 있는 분석을 통해 국민이 직접 체감할 수 있는 정책을 제언하는 의미 있는 연구가 될 것이라는 확신이 들어 시작하게 되었습니다. KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가? 장요한: 이 연구의 가장 큰 의미는 정책과 행정의 패러다임을 ‘공급자’ 중심에서 ‘수요자’ 중심으로 전환하는 데 있습니다. 기존 정책이 거시적인 목표를 가지고 하향식(Top-down)으로 추진되었다면, 이 연구는 국민 한 사람 한 사람의 목소리가 담긴 '민원'을 출발점으로 삼습니다. 이는 국민의 실제 삶의 문제를 정책의 최우선 순위에 두는, 상향식(Bottom-up) 정책 결정의 가능성을 제시하는 것입니다. 데이터를 통해 정책과 행정이 국민의 삶에 더 가까이 다가가고 '국민의 삶을 바꾸는 데이터'의 실질적인 사례를 만들어, 민관 협치와 디지털 플랫폼 정부의 성공적인 모델을 제시하는 데 기여할 것으로 기대하고 있습니다. KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는? 장요한: 이 연구에서 가장 큰 책임감을 느끼고 신중을 기했던 부분은 단연 '개인정보 보호'였습니다. 국민권익위원회와의 MOU를 통해 3년 치의 방대한 민원 데이터를 이관받았을 때, 데이터가 가진 가치만큼이나 그 무게감을 크게 느꼈습니다. 데이터는 개인이 식별되지 않도록 전처리가 되어 있었지만, 저희는 연구원 내 폐쇄망에서 엄격한 보안 절차 속에서 데이터를 분석하며 매 순간 책임감을 되새겼습니다. 이러한 막중한 책임감은 저희 연구진뿐만 아니라, 귀중한 데이터를 제공해 주신 국민권익위원회 '민원정보분석과'와 저희 원내 정보팀 모두가 함께 공유하고 있었습니다. 이 과정을 통해 데이터 기반의 정책 연구는 정교한 분석 기술 이전에, 데이터를 안전하게 보호하고 관리하는 ‘신뢰’가 가장 중요하다는 점을 다시 한번 절감했습니다. KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은? 장요한: 가장 보람 있었던 점은 민원 데이터라는 살아있는 목소리를 통해, 정책이 나아갈 방향을 구체적으로 제시할 수 있었다는 점입니다. 반면, 아쉬웠던 점은 '선택과 집중'의 문제였습니다. 민원 데이터는 교통 분야와 수도권에 집중되는 경향이 뚜렷했습니다. 물론 이 현상 자체도 중요한 정책적 함의를 갖겠지만, 저희의 본래 목표는 상대적으로 소외될 수 있는 작은 목소리까지 담아내는 것이었습니다. 하지만 4개월이라는 수시 과제의 특성상, 데이터 전처리 및 핵심 현안 분석에 집중해야 했습니다. 시간이 조금 더 허락되었다면, 비수도권 지역이나 소수 의견에 대한 심층 분석을 통해 더욱 균형 잡힌 정책 대안을 제시할 수 있었을 것이라는 아쉬움이 남습니다. 이는 앞으로 저희가 풀어야 할 중요한 과제라고 생각합니다.   KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면? 장요한: 이번 연구에서는 민원 데이터를 '격자'라는 공간 단위로 변환하여 AI에게 학습시키는 새로운 접근법의 가능성을 확인했습니다. 이 경험은 앞으로 더 정교한 분석으로 나아갈 중요한 출발점이 되었다고 생각합니다. 앞으로는 이번 연구의 방법론을 더욱 발전시켜, 'GeoAI' 기술을 본격적으로 접목해보고 싶습니다. 이를 통해 민원 발생의 시공간적 패턴을 넘어, 그 원인이 되는 도시 환경 요인까지 심층적으로 분석할 수 있을 것입니다. 더 나아가, 도시문제 해결을 위한 'Urban AI'의 관점에서 교통, 환경, 안전 등 다양한 데이터를 융합하여 복합적인 도시문제에 대한 최적의 해결책을 제시하거나, 국토연구원의 거시적인 국토정책과 연계하여 정책의 실효성을 예측하고 평가하는 모델을 개발하는 연구로 확장해 나가고 싶습니다. 장요한 부연구위원은 2018년 미국 미주리 주립대학(콜롬비아)에서 교통공학 박사 학위를 취득하고, 워싱턴 D.C.에서 데이터 과학자(Data Scientist)로 활동하였고, 현재는 국토연구원 국토인프라·공간정보연구본부 스마트인프라연구센터에 재직 중이다. 주요 연구 분야는, 빅데이터, AI, 데이터 융복합, 공간정보분석, GeoAI 등을 통한 국토 및 도시문제에 대한 데이터 기반의 정책지원 연구이다.

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Urban AI 기반 도시문제 예측과 대응방안

"Urban AI 기반 도시문제 예측과 대응방안" 국토硏, 국토정책Brief 제1017호 □  AI 기술의 급성장은 도시에서 ① 정책 의사결정, ② 인프라 관리, ③ 환경 및 재난관리, ④ 모니터링, ⑤ 스마트도시, ⑥ 시민참여 등의 부문에서 활용 수요 증가 ◦ AI는 도시·공간적으로 4개 부문(공간적 변화, 차별성, 새로운 자원, 사회적 가치)에서 변화를 예고 □ 국토연구원(원장 심교언) 공간정보정책연구센터 이세원 부연구위원과 연구진은 국토정책 Brief 제1017호 “Urban AI 기반 도시문제 예측과 대응방안”을 발간하고 AI 기술이 어떻게 도시를 발전시키고 급변하는 도시문제에 예측 및 대응해 나갈 수 있는지를 전망하여, 점진적으로 Urban AI 도입을 위한 정책 방향과 과제 도출 □ 지역적 맥락과 복잡한 도시문제를 이해한 Urban AI는 시민에게 필요한 공공서비스를 개인에게 제공하는 ‘(초)개인화된 복지’이며, 도시에서 발생하는 문제에 ‘사전예방적 접근’ 서비스 제공 가능 □ 실증사례로 AI가 도시문제를 감지할 수 있도록, 민원데이터 기반 ‘사전예방적 도시문제 대응 AI에이전트 서비스모델’ 실증 ⇒ 필지 단위 예측 성능 약 73.1%로 뉴욕 사례와 유사 수준 달성 □ 이세원 부연구위원과 연구진은 다음과 같이 정책방향은 제안하였다.  ◦ (법률 개정) AI가 공공행정에 도입될 것에 대비해, 국토교통부 소관 법률 내 ‘인공지능’을 문언으로 규정한 자동화된 의사결정을 지원하는 법 조항 신설 제안 ◦ (공공데이터) 학습데이터 확보를 위해 생산체계 마련, 산재한 공공-민간 데이터 연계· 품질관리 등을 내용으로 하는 ‘도시인공지능을 위한 공공데이터 생산 및 개방 관련 지침(안)’ 제안 ◦ (AI 공공서비스) 지자체 행정력(예산과 인력)의 투입을 결정하는 방식에서도 (초)개인화되고 사전예방이 가능한 공공서비스로 전환할 수 있도록 기술 검증과 신규 서비스 발굴 필요

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경기도 북부(고양, 동두천시)를 지역적 범위로 하는 지역 탐구(실내) 및 답사 교육(실외) 프로그램 기획 및 교육 현장에서의 활용성 연구

동아리명 경기북부 지역지리탐구 및 답사교육 연구모임 콘텐츠 종류 수업지도안 및 학생용 자료(필수) ■ PPT □ 영상 ■ 기타: (학습지 및 읽기자료) 콘텐츠 주제 경기도 북부(고양, 동두천시)를 지역적 범위로 하는 지역 탐구(실내) 및 답사 교육(실외) 프로그램 기획 및 교육 현장에서의 활용성 연구

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거제를 지리, 역사, 수학, 문학으로 이해하여 거제를 알아보기

동아리명 우리 같이 알아볼 거제? 콘텐츠 종류 수업지도안 및 학생용 자료(필수) ■ PPT □ 영상 ■ 기타: (학습지 및 읽기자료) 콘텐츠 주제 거제를 지리, 역사, 수학, 문학으로 이해하여 거제를 알아보기.

국토교육 > 중고생 국토교육 동아리 > 성과 · 탐구보고서

국토발전전시관 답사를 통해 스마트시티, 드론, 건축과 관련한 연계학습

국토발전전시관 답사를 통해 스마트시티, 드론, 건축과 관련한 연계학습 학교명 : 재현고등학교 동아리명 : 우리 국토 사랑

국토교육 > 국토교육 교사연구모임 > 사업소개

국토교육 교사연구모임이란? 사회(지리)과 교사들의 자발적인 학과 연구모임에 미래형(지속가능한) 국토교육 주제 연구 기회를 부여하고 국토교육 콘텐츠 개발, 교수학습 방법 개선, 시범수업 등 추진을 지원하고 있습니다. 모집기간 매년 4월~5월 활동기간 매년 6월~10월 모집대상 중·고교 현직교사 1명을 대표로 하여 동일 또는 타 학교 교사 2명 이상으로 구성 (※ 국토교육과 관련성 있는 연구모임 우대) 지원내용 국토분야 교육을 위한 교수학습방법 및 콘텐츠 개발 연구비 지원 활동결과 발표 및 교사연수 기회 제공 지원금액 연구모임당 100만 원

연구원소식 > 공지사항

2018년도 자율적 학습조직 모집 공고문.hwp

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별첨. 자율적 학습조직 운영계획서(양식).hwp

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첨부 - 2019 어린이국토체험학습_포스터.pdf