2021년 9월 21일 화요일

디지털 트랜스포메이션 인프라 - 공간정보기술의 미래 보고서

 최근 인공지능, IoT 기술 등 공간정보기술과 연계되어 산업계에 많은 변화가 일어 나고 있다. 이 글은 영국에서 발간한 인공지능 기반 공간정보 미래 기술에 관한 보고서를 요약해 정리한 것이다. 


개요
이 내용은 공간정보에서 8가지 주요 신기술을 식별하고 그 영향을 설명하기 위한 것이다. 공간정보기술의 새로운 혁신은 우리 삶의 많은 영역과 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 지난 몇 년간 지리 공간 기술에 대한 투자가 크게 증가했으며, 이는 앞으로 더 증가 할 것으로 예상된다. 영국은 1990년대의 레이저 스캐닝 측량 방법론의 초기 채택 후 모바일 매핑 구현에 이르기까지 매핑 및 모델링을 위한 3D 스캐닝 및 이미징 시스템의 적용에 앞장서고 있다. 최근 Geospatial Readiness Index에 따르면, 영국의 지리 공간 기술 분야는 미국에서 이어 세계 두 번째인 것으로 인식되고 있다.

3D 스캐닝 솔루션 부가가치가 증가했다. 예를 들어, 노팅엄에 본사를 둔 GeoSLAM은 2018 년 3DLM과 합병하기 전에 3D 모바일 매핑 및 모니터링 기술을 개발하기 위해 540만 파운드의 투자를 받았다. 그들의 솔루션이나 기술. 특히 Ordnance Survey가 진행한 Geovation Hub는 개발 초기 단계부터 86개 회사를 지원했다. SpaceCamp는 2017년 세계 최고의 우주기술 투자기금인 Seraphim Capital에 의해 설립되었다. 이 프로그램의 목표는 초기 투자 포트폴리오에서 다수의 지리 공간 데이터 스타트 업과 우주 스타트업을 지원하는 것이다. 
Geovation의 PropTech 인큐베이터는 부동산 산업 스타트업도 지원하며, 이 중 대부분은 LandInsight, Realyse 및 Urban Intelligence를 포함한 지리 공간 데이터를 사용하는 비지니스이다. 

데이터 분석 및 AI 스타트업은 이 부문에서 가장 최근 크게 성장한 영역이다. 원격 센서, 스마트 장치에서 사용할 수있는 지리 공간 데이터 소스의 수가 크게 증가함에 따라 투자자는 이 데이터를 의미있는 사용 사례로 구현 할 수 있는 회사의 잠재적 가치를 높게 평가한다.

신기술 성숙도
다음 다이어그램은 공간정보기술의 주요 신기술 성숙도 모델을 나타낸다. 
공간정보기술 주요 신기술 성숙도 모델(Future technologies review, 2019, UK)

공간정보분야 신기술
주요 신기술은 다음과 같다. 

카메라, 이미징과 센싱
발전된 사진측량술과 이미지 기반 센서를 이용한 3차원 스캔 기술이다. 

HAPS (High Altitude Pseudo Satellites), 소형 위성 및 드론 (Drones)을 포함하여 데이터 수집을 위한 새로운 플랫폼이 개발되고 널리 채택되고 있다. 이로 인해 위성보다 정확한 타겟팅, 지속적인 관찰 및 모니터링을 수행이 가능해 졌다. 카메라와 센서의 해상도와 정확도가 크게 개선되어 수많은 새로운 지형 공간 사용 사례가 열렸다. 이런 성능 향상은 인프라, 자산 관리 및 농업과 같은 분야에 중요하다. 영국은 스타트업 Earth-I의 작업을 통해, 정보 감시, 정찰 및 매핑을 수행하고 있으며 HAPS를 통해 우주에서 HD 비디오를 적용하는 데 있어 크게 성공하고 있다.

통합 모델을 항공 이미지와 결합하면 도시 환경에 대한 심층적이고 미묘한 이해가 가능해져 매우 정확한 3D 모델분석이 가능하다. Getmapping 및 Bluesky International과 같은 회사는 여러 데이터 세트와 항공 이미지를 결합하여 특정 위치에 대한 깊고 이해를 얻는 제품 및 서비스를 개발했다. 

Bluesky는 최근 영국 전역의 주요 도시를 포착하기 위해 3D 레이저 스캐닝과 수직 및 경사 이미지를 결합한 세계 최초의 하이브리드 항공 센서인 Leica City Mapper에 투자했다. 이 회사는 EARTH-I-SPACE에서 HD 비디오 스트리밍 우주에서 거의 실시간 비디오와 정지 영상을 제공하는 고해상도 위성의 큰 별자리를 구축하는 Surrey 기반 스타트업이다. 

2020 년에 Earth-i는 작고 민첩한 위성을 배치 할 것이다. 이 위성은 차량, 선박 및 항공기와 같은 이동 대상에서 정확하게 이미지를 찍을 수 있을 뿐만 아니라 이미지와 고화질 컬러 비디오를 1m 이상의 해상도로 제공하는 것을 목표로한다. 이 프로젝트는 자산 관리, 3D 도시 모델링, 거리 협곡 이미징 및 유틸리티 조사를 포함한 광범위한 응용 프로그램을 위해 개발되었다. 

백팩에 장착된 이미징 시스템과 카메라의 등장은 3D 도시 모델의 이미지 및 질감, 실내 공간에 대한 이미지 컨텍스트를 제공하고 평면도 매핑을 지원한다. GoogleTrekker는 Streetview에 대한 몰입 형 이미지를 캡처하기 위해 측량사가 사용하는 백팩 스캔 시스템의 예이다.

무인 차량 시스템과 드론
무인 차량 및 드론은 스캔 기술을 적극적으로 활용해 무인자율 및 측량 응용에 좋은 영향을 주고 있다. 
드론은 매핑 공중 플랫폼으로 사용된다. 드론은 경량 패키지, 우편 서비스 및 의약품의 배송을 위한 배송 시스템으로 사용되고 있다. 마지막으로 가장 최근에는 도시 지역 내에서 승객을 운송하기 위해 드론이 개발되고 있다. 

지리 공간 부문 내에서 데이터 수집을 위한 도구로 Drones를 적용하는 것이 가장 성숙되어 있다. 정부 및 산업 전반에 걸쳐 잘 확립된 유스 케이스가 많이 있다. 예를 들어 영국의 대부분 경찰은 현재 지속적인 감시 및 감시는 물론 최초 대응 상황에서 행위자를 추적하고 식별하기 위해 드론을 사용하고 있다. 

40여 명의 CAA 승인 경찰 무인 항공기 운영 업체와 홈 오피스에서 자금을 지원하는 5 대의 최고급 항공기를 보유한 Sussex와 Surrey Police는 현재 영국에서 가장 큰 복합 무인 항공기를 보유하고 있다. 드론은 또한 영국 전역의 에너지 분배 자산 및 네트워크 상태의 모니터링 및 검사를 지원하는 데 점점 더 많이 사용되고 있다. 실제로, 이러한 많은 검사는 딥러닝와 CNN 신경망을 사용하여 다양한 유형의 결함과 이상을 식별하기 위해 Computer Vision을 활용하여 인프라 자산의 이미지를 인식하기 시작했다. 

EY는 2018 년 이래 파리에서 자율 무인 항공기를 사용하여 태양 전지 패널의 결함을 검사하는 것과 관련하여 수많은 조종사를 운영하고 있다. 도시 환경에서 드론 사용이 증가함에 따라 더 넓은 도시 교통 관리 (UTM) 이니셔티브의 일부로 드론을 더 자주 사용할 가능성이 있다. 

미국 텍사스의 UAS Excellence and Innovation Center는 현재 도시 지역의 드론 트래픽을 안전하고 효과적으로 관리 할 수 ​​있는지 테스트하기 위해 NASA의 UTM 시스템을 시험하고 있다. 

현재, 명령 및 제어 시스템에서 Swarm 기능을 개발하기 위해 상당한 연구가 진행 중이다. 이 기술은 정해진 미션 또는 행동을 수행하도록 프로그래밍 할 수 있는 드론 그룹이다. 운영자는 전체 그룹에 대해 작업을 설정할 수 있으며 개별 드론은 자율적으로 행동하고 서로 정보를 교환 할 수 있다. 

앞으로 Drone Swarms는 자율적 Drones을 사용하여 여러 데이터 입력을 수집하거나 지리적 영역에 대한 검색을 수행하여 운영자가 특정 미션을 프로그래밍 할 수 있게 할 것이다. Drone Swarms는 도시 인프라 모니터링에 점점 더 많이 적용될 것이다. 

REMONOTERED SYSTEMS 원격 모니터링 시스템은 영국의 스타트 업 지오커브 (Geocurve)를 인수하여 엔지니어링 및 건설 부문의 측량 기능을 강화했다. Geocurve는 전통적인 측량 기술과 3D 모델링, LiDAR 스캐닝 및 수로 모델링을 포함한 혁신적인 기술을 결합한 전문 측량 회사이다. 이는 특히 위험이 높거나 도달하기 어려운 환경에서 Drones 및 관련 기술의 사용이 측량 및지도 제작 분야에서 일반화되고 있다. 


여객기 및 배달 무인 항공기는 2016 년 중국 전자 신생 기업 Ehang이 소비자 가전 전시회에서 소개했다. 이 회사는 현재 3,700 만 파운드 이상의 기금을 모금했다. 그 이후 두바이는 드론 기반 택시 서비스를 시작했으며 2030 년까지 4 분의 1의 여행을 위해 자율 주행 차량을 갖겠다는 야심을 가지고 있다. 

아마존은 2016 년 영국 최초의 드론 소포 배송을 성공적으로 시연했으며, NATS (National Air Traffic Services) 및 기타 업체들이 향후 드론을 대규모로 출시 할 수 있도록 추가 작업을 진행하고 있다. 향후 10 년 동안 Drones를 사용하여 소포 및 승객 배송 영역으로 매핑 및 모니터링 할 것으로 예상된다. 

지리 공간 데이터 외에도, 전달 및 승객 시스템 모두 운영을 지원하기 위해 다양한 수준의 지리 공간 기반 제어가 필요하다. 여기에는 최소한 지리 인식, 지오 펜싱 및 GNSS 기반 위치 요구 사항과 같은 시스템이 포함된다. 

측량, 측정과 3D 스캐닝
3차원 스캔기술은 고정밀 측량 및 측정에 사용되며, 다앙햔 건설 자동화의 눈 역할을 하는 핵심적 기술이다.

이런 기술은 지상, 지하 및 실내 위치 확인 시스템을 뒷받침하며 영국의 가장 유명한 산업의 중심에 있다. 이 기술은 사물 인터넷, 자율 주행 차량, 빌딩 정보 모델링, VR, AR 및 MR과 같은 수많은 신기술을 구현하는 데 중요하다. 

포지셔닝 및 스캐닝 기술의 최근 개선은 여러 가지 새로운 지리 공간 기회를 계속 가능하게 할 것이다. 연결된 장치가 실시간으로 신호를 전송하여 위치 정보를 수집하고 통신하는 IoT 시스템과 같은 복잡한 센서 시스템을 대규모로 운영하려면 보다 정확하고 정밀한 포지셔닝 시스템이 핵심이다. 

지형 공간 기술은 탐색 및 추적을 지원하기 위해 여러개의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 소스를 활용하고 있다. 지면에는 측량 및 측정에서 점점 더 많은 센서가 보급되고 있다. 원격 측정은 지상 기반 원격 센서가 고정 데이터 수집 시스템으로 데이터를 전송하는 전통적인 프로세스이다. 지상 센서의 발전은 위치가 실내 및 더 먼 위치로 확장 될 수 있는 유비쿼터스 포지셔닝을 가능하게 한다. 이를 통해 여러 원격 센서를 사용하여 측량 및 측정을 수행 할 수 있으며 IoT 시스템의 중요한 인 에이 블러 및 작동을 통해 여러 센서가 지속적으로 통신 할 수 있다. 

AMAZON FULFILLMENT CENTREMENT-FAM은 백만 평방 피트 규모의 Amazon Fulfillment Center인 아마존 초당 최대 64 개의 판매를 지원하는 창고이다. 고정밀 LiDAR 신호는이 창고에서 자율 로봇의 성공적인 작동에 중요하다. 단일 로봇이 주변 환경의 동적 맵을 구축하고, 이 맵 내에 위치를 참고해, 변화하는 환경을 탐색할 수 있다.

SLAM (Simultaneous Location and Mapping)은 사용자 (또는 자율 장치)가 실시간으로 생성된 맵을 사용하면서 동적 맵을 작성하고 복잡한 환경을 탐색 할 수 있도록 한다. SLAM을 사용하면 환경이 너무 위험한 상황에서 GIS 데이터를 원격으로 만들 수 있다. 

영국 던펌린에있는 아마존의 유통 센터는 14개의 축구 경기장 크기이다. LiDAR은 산업 현장을 세부적으로 매핑하고 델링을 위한 지면 데이터를 제공하며 몰입형 환경을 개발하기위한 공간적 상황을 제공하는 등 여러 요구 사항에 적용할 수 있습니다. 매핑 요구 사항에 대한 자동화된 기능을 지원하기 위해 RPA (Robotic Process Automation)가 활용되고 있다. 

인공지능
획득된 이미지, 스캔데이터, 센서데이터는 인공지능을 통해 미래를 예측하고, 중요한 의사결정 정보를 지원해 준다.

인공지능은 향후 몇 년간 영국 지리 공간 부문의 주요 성장 분야 중 하나이다. 위성 비디오 이미지 및 CCTV 영상과 같은 다양한 유형의 영상과 음성 및 자연어 데이터를 이용한 머신러닝(ML)은 샘플 데이터를 기반으로 통계 모델을 구축하여 작업을 수행하도록 명시 적으로 프로그래밍하지 않고도 예측 또는 결정을 내릴 수 있다. 

최근에는 업계에서 변화 감지 알고리즘을 적용하여 삼림 벌채의 새로운 영역 식별, 도시 개발 또는 재난 발생 후 피해 평가 매핑을 지원하는 등 변경 영역을 자동으로 식별 할 수 있었다. 예를 들어 Ryelore Ai는 금융 기관이 더 나은 투자 결정을 내릴 수 있도록 위성 이미지에서 패턴을 감지 할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 있다. 

환경 보호 목적으로 유사한 기술을 사용하는 다수의 신생 기업이 있으며, 실제 표면 자원 관리 정보를 제공하기 위해 AI 시스템을 개발 한 신생 기업인 Global Surface Intelligence를 포함한다. 지리 공간 회사는 토지 관리를 위해 이 기술을 활용하고 있다. 
Urban Intelligence에는 개발 적합성에 따라 토지에 대한 '신용 점수'를 제공하는 AI 시스템이 구축되어 있다. ML은 특정 고객 행동에 리스크 프로파일을 할당하는 데 더욱 효과적이다. 예를 들어 자동차 보험 시장 내에서 운전자 행동 패턴은 현재 온보드 장치가 장착 된 ML 시스템에 의해 처리 및 분석되고 위치에 연결되어 맞춤형 분석을 제공한다.

영국의 Gyana와 같은 솔루션 회사는 '지오소셜 네트워킹'을 활용했다. Gyana는 소매점을 포함하여 여러 시장에서 경쟁 시장 점유율을 예측하고 고객 행동 선호도를 공개하며 물리적인 집수 지역을 파악하고 마케팅 ROI를 분석한다. 미래에 ML 시스템은 인간 행동 패턴을 훨씬 빠르고 정확하게 찾을 수 있을 것이다.

위치 정보 (LI) 에서 GNSS 및 위치 지정 기술은 AI의 영향을 받아 물류 및 내비게이션 시스템과 같은 산업에 영향을 미친다. 예를 들어, 실시간으로 수백만 개의 GPS 포인트를 처리함으로써 시스템은 트럭 운전사 및 운송업자의 도로 및 교통 상황 변화를 예측할 수 있다. Geollect는 지리 공간 이미지 분석을 제공하고 이 정보를 다른 위치 데이터 피드와 오버레이하여 해상 무역 부문에 대한 실시간 안전, 보안 및 위험 평가를 생성하는 신생 기업이다. 

Connected 및 Autonomous Vehicles (CAV)와 같은 미래의 응용 프로그램이 현실화 될 경우 LiDAR 및 Radar에는 향상된 자동 분석 기능이 필요하다. OS가 주도하는 E-CAVE (Connected and Autonomous Vehicle Environments 활성화) 프로젝트는 CAV가 위치 및 안전 정보를 실시간으로 공유 할 수있는 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 

IoT와 같은 다른 신기술과 AI를 결합하면이 분야에 새로운 기회가 많이 생길 것이다. 스마트 폰 및 기타 추적 장치 내의 센서 수가 증가함에 따라 전송하는 정보에서 의미를 이끌어 내려면 고급 분석이 필요하다. 예를 들어, 내장된 건강 추적기와 웨어러블은 건강 진단 전문가가 고급 진단 알고리즘을 통해 질병의 징후를 인식하는 데 점점 더 도움을 준다. 

스마트 센서와 IoT
스마트 기기와 연동되는 센서 및 사물인터넷는 공간정보와 연계되어 스마트시티와 같은 잠재력 높은 서비스를 구현하는 데 활용된다. 

IoT의 진정한 가치를 실현하려면 '스마트 시티' 또는 기타 대규모 연결된 생태계의 여러 센서와 스마트 장치간에 더 큰 통합이 필요하다. Smart City 애플리케이션은 여러 서비스 및 비즈니스에 걸쳐 통합 IoT 네트워크 장치에 의존된다. 

CityPulse는 운전자에게 도로 상황에 대한 실시간 분석을 제공 할 수 있는 경로 계획 시스템을 제공하기 위해 덴마크 오르후스에서 시험 프로젝트를 진행하고 있다. 이러한 발전은 위치 기반 기술을 사용하여 정체, 오염 및 에너지 소비 문제를 해결하려고 한다. Urban Hawk는 여러 지역 및 타임 스탬프 센서 및 공공 부문 데이터 세트에서 수집 한 데이터를 수집 및 통합하여 도시 지역 자산의 보안 및 복원력을 모니터링한다. 


더 흥미로운 사용 사례로 운송 활동을 분석하는 데 사용되는 휴대폰 센서 데이터가 점점 보편화되고 있다. Citymapper (자금으로 약 4,000 만 파운드를 모금했다) 외에도 크라우드 소싱 모바일 데이터를 사용하여 도시와 지방 의회에 교통 정보를 제공하는 신흥 회사가 많이 있다. 

농업에서 IoT의 주요 목표는 수질, 토양 상태, 주변 온도, 수분, 관개 및 비료와 같은 중요한 환경 요소를 모니터링하여 작물 생산을 개선하는 것이다 .신생 기업인 Well Cow는 IoT 및 원격 측정 시스템을 사용하여 가축 위치와 행동을 모니터링하여 생산성을 향상시킨다. 

2018 년에 Tamoco는 GeoSpock과 협력하여 센서 기반 지리 공간 분석을 대규모로 제공했다. Tamoco의 센서 및 비콘 데이터 세트는 Geospock의 색인 엔진에 공급되어 도시, 커뮤니티 및 기타 복잡한 환경에 대한 신속하고 실행 가능한 지리 공간 정보를 추출한다. 

미래의 스마트 에너지 그리드 관리를 모니터링하고 지원하기 위해 센서에 사용되는 지리 공간 분석 기회가 있다. 이 그리드는 연결된 장치와 센서 (스마트 미터 및 스마트 기기 포함)로 구성되며 실시간으로 지역 에너지 사용량의 변화를 감지 할 수 있다. 

지리 공간 신생 기업인 Energeo는 지리 공간 기술을 활용하여 전기 자동차의 지리 위치 충전소 관리를 지원하는 스마트 그리드의 출시를 지원하기 위해 노력하고 있다. 

스마트 더스트는 새로운 센서 유형으로, 모니터링 및 영역 감시 기능을 제공한다. 이 센서는 또한 장치에서 데이터를 저장 및 처리하고 클라우드 또는 엣지 컴퓨팅 센터와 통신 할 수 있다.

몰입 현실 
기술시공간 제약을 없애는 기술로 몰입 현실은 사람들의 관심을 받고 있다. 다만, 아직은 활용분야가 엔터테인먼트, 인테리어 등에 한정된다.

3D 골격 구조부터 건물의 실시간 디지털 표현으로 업데이트되는 Intelligent Point Cloud에 이르기까지 몰입 형 현실 내에서 모든 수준의 지형 공간 정보를 제공 할 수 있다. LiDAR과 같은 지리 공간 획득 기술은 몰입 형 모델에서 더 높은 수준의 세부 사항과 컨텍스트를 제공한다. 

군사 영역에서 상당량의 VR (Virtual Reality) 및 AR (Augmented Reality) 혁신이 진행되고 있다. 이러한 기술은 군인들이 갈등을 준비 할 때 훈련 조건을 개선하는 데 사용된다. AR은 웨어러블 모바일 장치를 사용하여 사용자를 새로운 지리적 위치로 이동시켜 컨텍스트를 구현할 수 있다. 

몰입형 기술은 디지털 공간을 만들어 물리적 환경을 에뮬레이션하여 환경과 시각화하고 상호 작용할 수 있도록 한다. Trimble은 최근 Immersive Technologies 분야로 진출한 지리 공간 기술 회사의 예입니다. Trimble의 솔루션은 현장 작업자에게 혼합 현실을 제시하여 계획 프로세스와 건설 팀이 작업중인 실제 물리적 환경에서 시각적 데이터를 정확하게 정렬한다.
이를 통해 작업자는 실제 상황에서 모델을 오버레이하면서 모델을 검토 할 수 있다. 현장의 건강 및 안전 혜택뿐만 아니라 상당한 시간과 비용 절감으로 이어진다. 몰입 형 기술은 중요한 지리 공간 데이터를 제시하고 전달하는 새로운 방법을 제공한다. 

시뮬레이션
BIM(building information modeling)은 시뮬레이션등을 통해 재작업을 줄여준다. 공간정보와 연계되어 가치를 높여가고 있다.

AI 및 ML의 발전으로 다차원 모델링 및 시뮬레이션은 조직의 유지 관리 및 의사 결정 프로세스를 향상시킨다. 영국은 홍수 위험 모델링 및 시뮬레이션, 대기 오염 모델링 및 환경 소음 매핑을 위한 이러한 기술과 관련된 프로그램을 진행하고 있다. 

특정 지역의 디지털 트윈을 구축하고 관련 변수를 조작하여 가능한 효과를 모델링하는 작업이 가능하다. Smart Cities는 도시 계획을 모델링하고 시뮬레이션하는 스마트 센서 기능으로 이러한 시스템을 조정한다. 이러한 기술은 MHCLG, Smart City 및 TFL의 'Smart Port 2030'과 같은 이니셔티브와 같은 혁신 이니셔티브를 지원할 수 있다.

연결성
상호운용성을 지원하는 서비스 제공 가능한다.

5G 및 향후 6G에서 제공하는 더 빠른 속도와 더 낮은 대기 시간은 데이터를보다 효율적이고 경제적이며 안전하게 전송할 수있게 한다. 

커넥티비티 기술은 지리 공간 데이터가 전송 및 교환되는 통신 인프라를 지칭하며 여기에는 위성 통신, 고정 및 이동 통신 네트워크가 포함된다. 5G 기술은 기존의 고주파 스펙트럼을 사용하여 빠른 데이터 전송 속도를 가능하게하여 모바일 장치에서 쉽게 다운로드 및 업로드 할 수 있다. 5G 네트워크가 구축되면 이전 모바일 세대에서 생성 한 기반을 추가 할 것이다. 

6G에서 진행중인 주목할만한 연구는 핀란드의 Oulu 대학 (University of Oulu)에서 Nokia와 협력하여 영국의 여러 대학에서 진행되고 있다. 

영국은 5G 네트워크 계획에 따라 고속도로와 주요 철도 노선이 주요 도시 및 도시와 함께 2025 년까지 연결성이 향상 될 것으로 예상된다. 자율 주행차 및 드론의 향후 채택에 5G 기술의 대기 시간 단축이 중요 할 것이다. 자율 주행 차는 고장없이 작동하기 위해 지연이나 지연없이 초고속 네트워크를 필요로하기 때문이다. 

에너지 그리드의 측량, 매핑 및 모니터링을 포함하여 넓은 육지 지역을 대상으로하는 임무를 수행 할 때 드론 및 기타 무인 차량의 경우에도 지속적이고 안전한 연결이 중요하다. 

통신 인프라의 상당한 투자와 운영을 지원하기 위해 통신 및 유틸리티 회사는 광범위한 매핑, 측량 및 지형 공간 분석 서비스가 필요하다. 

마무리
이 글은 공간정보기술에서 부상하는 첨단기술이 무엇인지, 산업에 어떤 영향을 주고 있는 지를 이야기한다. 디지털 트랜스포메이션, 디지털 트윈으로 대변되는 기술의 변화는 일하는 프로세스와 문화에 영향을 주고 있다. 다만, 기술과 문화는 서로 영향을 주는 것이라 무엇이 우선한다고 말하기는 어렵다. 개인적으로는 국내에서 이런 스마트함이 공간정보에 도입되려면 문화, 제도면에서 선진화되어야 한다고 생각한다.

좀 더 자세한 내용은 다음 링크를 참고하길 바란다.
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