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“실내공간정보 서비스 시대가 열리다”

3D 공간데이터를 활용한 홈디자이닝 플랫폼 어반베이스
신동훈 기자l승인2018.05.02 09:26:13l수정2018.05.02 18:02

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[CCTV뉴스=신동훈 기자] 현실에 존재하는 모든 공간을 데이터화 하는 것, 과연 가능한 일일까? 우리는 생각보다 많은 공간 정보를, 그리고 다양한 방식으로 저장하고 있다. 대표적으로 카메라로 촬영한 사진과 영상을 들 수 있겠다.

이들은 2차원 형태로 변형되어 저장되기 때문에 그 정보들은 순간의 스냅샷 혹은 스냅샷의 연속일 뿐, 오리지널 정보의 공간감은 온전히 담아 낼 수 없다. 저장을 위한 데이터의 변환 과정에서 이미 손실이 일어났기 때문이다. 실내 공간의 경우 도면 이미지 형태로도 표현이 되는데, 도면은 실측기반의 2차원 정보와 부가적인 정보를 담아 낼 수 있지만 사진이나 영상과 마찬가지로 공간감을 표현할 수는 없다.

본래 공간이 지닌 입체감 있는 정보를 담아내고자 하는 시도가 최근 가상현실(VR)과 증강현실(AR)을 통해 활발하게 이루어지고 있다. 허나 단발적인 이슈화에 그치지 않고 사용자들이 공감하고 실제 생활에서 혜택을 누릴 수 있는 대중화된 서비스는 아직 등장하지 않은 상황이다.

3D 공간데이터 플랫폼 어반베이스 데이터 사이언티스트, 소성운

어반베이스라는 3D 공간데이터 플랫폼은 ‘어떻게 하면 보다 많은 사람들에게 양질의 실내공간정보를 제공할 수 있을까’라는 고민에서 시작되었다. 오랜 개발 끝에 평면 도면을 3차원 공간으로 단 몇 초 만에 변경하는 알고리즘 개발에 성공, Auto Modeling과 Machine Learning 국내 특허 등록을 완료했다. 전국 6대 광역시 주요 아파트 설계 도면에 특허 기술을 적용해 현재 약 451만 세대의 공간데이터를 구축하고 있고, 이를 기반으로 홈디자이닝 VR 플랫폼 ‘Urbanbase’ 베타 버전을 운영하고 있다.

그간 VR 플랫폼을 운영하며 수집한 고객 정보는 물론 부동산 플랫폼, 가전가구 및 인테리어 등 다양한 파트너와 협력관계 속에서 축적한 데이터, 무엇보다도 자체적으로 생산해낸 6천 여개의 3D제품 모델링과 전국 70%의 아파트 공간데이터는 다른 유사 서비스에서 갖지 못한 어반베이스만의 자산이자 경쟁력이다.

현실과 다름 없는 실측 데이터를 보유하고 있다는 것은 기존에 하지 못했던 데이터 분석 방법으로 공간을 해석할 수 있는 기반을 마련했고, 다른 데이터와 결합하여 새로운 기능과 서비스를 할 수 있는 가능성을 열어주었다는 의미이기도 하다. 어반베이스는 3D 데이터를 활용한 다양한 연구와 실험을 계속해서 진행하고 있는데, 데이터의 방대한 양과 공간정보의 복잡성으로 발생하는 어려움을 머신러닝을 이용하여 해결하고자 하고 있다.

최근 가장 이슈가 되고있는 머신러닝은 4차산업을 주도하는 기술로 꼽히고 있다. 요구사항대로 동작하는 기존의 기능적인 소프트웨어에서, 머신러닝을 통해 모델 스스로 데이터를 학습하고, 학습된 모델은 스스로 문제해결을 위한 추론이 가능해졌다. 자율주행 자동차, 무인 매장, 개인화 맞춤 추천모델로 무장한 온라인 커머스, 챗봇, 스마트 스피커 등 수없이 많은 인공지능을 탑재한 서비스들이 쏟아져 나오고 있고, 실제로 이러한 서비스들이 우리 삶의 변화를 이끌어 내고 있다.

딥 러닝은 머신러닝의 한 분야로 뉴럴 네트워크(Neural Networks)의 학문적인 발전과 이를 가능하게 한 하드웨어의 진화, 빅데이터 처리 기술 및 인프라의 개선과 맞물려 무한한 가능성을 두고 활발히 연구되고 있다.

대표적인 딥 러닝 인프라인 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS) 에서는 클라우드상의 컴퓨팅 서버에 GPU 인스턴스가 추가되어 모델학습과 실험을 위한 리소스를 언제든지 이용할 수 있고, 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 통해 대규모로 신속하게 머신러닝 모델을 구축하고 실험할 수 있는 환경을 제공해주고 실제 서비스에 배포하는 일련의 과정을 해결해줘, 본래 목적인 정확도와 신뢰도가 높은 머신러닝 모델링에 집중 할 수 있도록 해준다.

어반베이스는 공간데이터를 활용한 다양한 제품 로드맵에 머신러닝 기술을 접목하여 실제 사용자의 문제점을 해결하고 있다. 보유하고 있는 도면 분석 알고리즘을 이용하여 3D 공간데이터를 만들 때의 핵심은 도면 이미지 분석의 정확성이다.

벽, 문, 창, 방, 베란다, 현관 등 도면내에 존재하는 객체들의 정보를 검출하고 그것들의 올바른 위치정보를 더해주어야 하지만 도면의 품질이나 출처, 일관되지 않은 건축 기호들로 인해 많은 어려움들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 우리는 기존에 보유하고 있는 이미지 분석 알고리즘을 고도화하고 딥 러닝 기술을 활용하여 다양한 도면의 형태를 처리하고 정확도를 높이고 있다.

사용자 취향에 맞는 제품들을 우선적으로 추천하여 배치해볼 수 있게 하는 ‘큐레이션 모델’ 또한 개발 중이다. 브랜드별, 제품별로 3D 모델링 데이터가 존재할 뿐만 아니라 이를 인테리어 스타일별로 추천해줄 수 있는 전문가풀이 내부에 존재해 빠른 시일 내 가시적인 성과물이 나올 것으로 기대하고 있다. 궁극적으로 어반베이스는 사용자들이 원하는 가구를 단순히 3D로 배치해보고 평가하는 것에서 나아가 인테리어 가이드라인을 제시해주고, 다양한 스타일을 동시에 비교하고 체험해 볼 수 있는 맞춤형 홈디자이닝 솔루션을 제공하고자 한다.

우리는 공간데이터가 홈디자이닝 뿐만 아니라 산업 전반에서 쓰이도록 그 가능성을 열어 두고 있다. 예를 들면, 공연장 티켓 예매 시 원하는 좌석에서 바라보는 무대를 미리 경험해 볼 수 있고, 비행기표 좌석 역시 기존의 2D 좌석표 상에서 고민할 수 없었던 앞 좌석과의 거리 정보 등을 충분히 제공할 수 있다.

또한 시스템 에어콘이나 보안카메라 설치 시 최적의 위치를 미리 시뮬레이션 해보거나 원자력발전소 같은 보안시설에 물리적인 접근없이 가상에서 제어나 모니터링을 가능케할 수도 있다. 공간이 데이터화되고 가상화 됨으로써, 현실에 존재했던 많은 제약들로부터 자유로워 질 수 있을 것이라 믿는다.

애플은 지난 WWDC 2017 행사에서 자사 OS를 탑재한 제품에서 증강현실과 머신러닝 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있는 에이알킷(ARKit) 와 코어ML(CoreML)을 발표하며 새로운 기술들을 접목한 다양한 서비스가 나올 것임을 예고했다. 구글 역시 비슷한 시기에 안드로이드 기기에서 동작하는 ARCore 베타 버전을 발표했다.

어반베이스는 이러한 흐름에 발 맞추어 2018년 1월 IOS와 안드로이드 버전의 Urbanbase AR 앱을 출시하였으며, 지속적인 업데이트 중에 있다. 사용자는 AR을 통해 전문가가 엄선한 트렌디한 가구 및 인테리어 브랜드의 3D모델링 된 제품들을 마치 실제로 제품이 위치 해 있는 듯이 배치해 볼 수 있다. 나아가 현재 개발중인 AR Scale 을 통해 3D 모델링 제작자가 자신의 작업물을 업로드하면 첫째는 3D 공간정보가 제공되는 어반베이스 웹서비스에서 둘째는 Urbanbase AR을 통해 직접 배치해 볼 수 있게 할 예정이다. 컨텐츠 제작자의 창작물 등록과 배포, 해당 컨텐츠를 사용자와 공유할 수 있는 플랫폼을 목표로 하고 있다.

작성: 3D 공간데이터 플랫폼 어반베이스 데이터 사이언티스트, 소성운

#어반베이스#소성운#3D 공간데이터#실내공간정보

신동훈 기자  sharksin@cctvnews.co.kr
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