다. 주요 사업 내용
정보구축 및 활용을 위한 지구관측 플랫폼 구축
AI 및 관측플랫폼을 활용한 중위도 및 한반도 정보수집 관측 모니터링 데이터를 통한 한반도 환경정보 구축
라. 세부 개발 대상기술
정보구축 및 활용을 위한 지구관측 플랫폼 구축 정보구축 범위
- 지구관측 플랫폼에 담길 수 있는 내용은 RS기법을 활용한 공간정보를 기반으로 하며 기상, 기후, 해양, 환경, 농림, 산림, 재해, 재난, 기후변화, 생태네트워크, 지형, 지질 등 다양한 정보 수집이 가능함
- 중위도권 정보수집 과정에서 북한 및 한반도 정보 수집을 정보구축의 범위로 우선 선정 필요
- 정보의 형태, 시점, 수집방법, 출처, 활용목적 등을 종합적으로 고려한 정보구축 범위 선정이 필요함
지구관측 기술
- 위성을 활용한 정보수집 및 구축 : 1992년 우리별 1호를 시작으로 위성개발 로드맵은 2020년 아리랑 7호 까지를 계획하고 있으며 KOMPSAT, Sentinel, Landsat, Rapid-Eye, Venus 등 다양한 위성을 통한 정보수집이 가능함
[그림 Ⅳ-2-1] 위성 개발 로드맵(출처: 미래창조과학부 등, 2013)
[그림 Ⅳ-2-2] 활용가능 위성정보
지구관측 플랫폼
- 한반도 지구관측 플랫폼은 설계단계에서 클라우드 인프라에서 플랫폼을 개발하여 정보를 공유하기 위한 설계와 사용자, 시스템, 정보 등 각 요소간 데이터 이동 효율성 확보가 필 요함
- 개발단계에서 클라우드 환경에서 플랫폼을 개발‧실행하기 위한 소프트웨어 구성을 최적화 - 시범사업 운영을 통해 데이터 이동 모니터링 및 사용자 사요구사항 등 문제점을 보완함 - 플랫폼 운영을 과정에서 발생하는 장애요소 처리 및 안정화 추진이 필요함
Ⅳ. 한반도 보호지역 발전을 위한 R & D 과제 발굴 2. 한반도 환경정보 구축을 위한 지구관측 플랫폼 개발
[그림 Ⅳ-2-3] 지구관측 플랫폼 개요(안)(출처:ESRI)
관측플랫폼 및 AI를 활용한 중위도 및 한반도 정보 수집 위성정보 활용기관 비교
- 기상청, 한국해양과학기술원, 해양수산부, 환경부, 국토부 등 다양한 정부부처에서 위성센 터를 설립 및 운영 중
- 기상정보, 해양정보, 식생정보, 생태정보, 오염정보 등 다양한 정보의 수집과 활용이 이루 어지고 있음
[표 Ⅳ-2-1] 위성정보 활용기관 비교
지구관측 플랫폼을 통한 정보수집
- 지구관측 플랫폼은 구축단계에서부터 정보 수집‧저장‧배포 방안을 고려해야 하고 구축 후 운영단계에서 다양한 정보를 지속적으로 수집‧저장할 수 있는 기능을 포함하고 있어야 함 - 중위도에서 시작하여 동북아와 한반도로 이어지는 공간 스케일은 위성정보를 통해 수집
가능한 정보의 범위를 확장하기 위한 전략이고 북한정보의 수집 및 저장은 지구관측 플 랫폼의 핵심기능이라고 볼 수 있음
- 중위도 및 동북아 스케일의 정보는 북한의 정보를 포함할 수 있는 다양한 기회 요소를 갖고 있으며 위성과 커뮤니티의 다양성은 정보의 양과 질을 확장할 수 있는 요소로 작용 될 수 있음
- 기상청, 해양수산부, 환경부, 국토부 등 다양한 정부기관과 항공우주연구원 등은 다양한 위성정보를 수집할 수 있는 정보력을 갖고 있고 그 과정에서 수집된 중위도 및 동북아의 정보를 체계적으로 수집하는 과정 필요118)
- 산림청은 ‘산림위성 활용기술 개발 및 인프라구축 실행계획(2020 ~ 2025)’를 마련하고 산림 위성 개발을 추진하고 있으며 산불, 산림자원, 북한 산림복구대상지도, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), EVI(Enhanced Vegetation Index), SAVI (Soil-adjusted Vegetation Index) 등의 정보구축을 모색하고 있어 한반도 보호지역 지구관측 플랫폼과 연계될 수 있는 여건이 마련됨
- 산림청, 환경부, 국토부 등 다양한 정부부처의 위성개발 계획과 연계하여 플랫폼 정보수집 네트워크의 다양성 확보 필요
AI를 통한 접근불능지역 정보수집
- 위성을 통해 수집되는 데이터는 불확실성을 포함하고 있기 때문에 사실정보와 비교를 통해 검증 후 활용해야할 필요가 있음119)
- 하지만 접근불능지역의 사실정보 또한 수집에 한계가 있어 다양한 우회경로를 통한 정보 수집이 필요함
- AI는 비정형 데이터를 수집하여 정보로 생산할 수 있는 다양한 기능을 구현할 수 있어 접근불능 지역의 사실정보를 만드는 역할 수행이 가능함
118) 2020 국감에서 <위성정보활용촉진법> 발의를 위한 논의가 시작됨 (출처 : 글로벌경제신문 (http://www.getnews.co.kr))
119) 데이터(Data): 관찰, 측정을 통해서 수집된 사실이나 값, 수치, 문자 등 가공되지 않은 원본 데이터 정보(Information): 데이터 중 사용자가 필요로 하는 데이터, 사용자의 필요에 의해 정제 및 가공된 데이터
Ⅳ. 한반도 보호지역 발전을 위한 R & D 과제 발굴 2. 한반도 환경정보 구축을 위한 지구관측 플랫폼 개발
- Deep Learning Algorithm, Machine Learning, Data Mining 등의 기법을 통한 SNS상의 다양한 동북아 및 북한 데이터 수집을 통해 사실정보를 구축함
- AI for earth : 마이크로 소프트에서 운영되고 있는 AI for earth는 Machine Learning 을 활용한 다양한 보전 어플리케이션과 토지피복지도 구축, 종분류, 카메라 트램에 의해 수집되는 이미지의 프로세싱 등의 기능을 제공하고 있고, 기상정보, 야생동물 이미지 정보, 지형정보, MODIS, Landsat, NOAA 등의 위성정보 등을 제공하고 있음
- Geobon : GEO의 일환으로 생물다양성에 중점을 두고 추진되고 있으며, 생물다양성 평 가에 기여될 수 있는 산림정보, 해양환경정보, 위성정보 등을 제공하여 정책의사결정에 기여될 수 있도록 추진되고 있음
[그림 Ⅳ-2-4] AI for earth
(https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth)
[그림 Ⅳ-2-5] Geobon.org
(https://geobon.org/)
관측 모니터링 데이터를 통한 한반도 환경정보 구축 환경정보 구축 사례
- 관측된 데이터들은 다양한 분석과정을 통해 현황정보로 구축함
- 기후변화, 황폐화 및 훼손지, 생물다양성, 생태네트워크 및 생태축, 대기질, 수질, 산림, 토양, 접경지역 등을 포함하여 환경정보를 구축함
[그림 Ⅳ-2-6] 기후변화 사례
(NASA Earth Observatory Image of the Day, 22 January 2010.)
[그림 Ⅳ-2-7] 황폐화 및 훼손지 사례
(https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.11.024)
[그림 Ⅳ-2-8] 생물다양성 사례
(https://biodiversitymapping.org/)
[그림 Ⅳ-2-9] 생태네트워크 사례
(https://pathwayswc.wordpress.com/)
[그림 Ⅳ-2-10] 대기질 사례
(https://www.thecommonwealth-healthhub.net/)
[그림 Ⅳ-2-11] 수질 사례
(http://water.nier.go.kr/)
Ⅳ. 한반도 보호지역 발전을 위한 R & D 과제 발굴