[기고] AI·디지털트윈 시대, 왜 현장 데이터가 먼저인가

기록되지 않은 것은 보존되기 어려워...디지털트윈도 현장 읽어야

현장에 나가면 도면보다 먼저 보이는 것이 있다. 도면 바깥의 것이다.

오래된 공원에는 사람이 반복해서 밟아 생긴 좁은 흙길이 있고, 비가 오면 늘 젖어 있는 낮은 지점이 있다. 도면에는 표시되지 않았지만 주민이 자연스럽게 기대어 쉬는 나무 그늘도 있고, 몇 차례 보수공사를 거치며 원래 위치에서 조금씩 밀려난 경계석도 있다. 

이는 대개 설계도면의 중심에 놓이지 않는다. 그러나 실제 장소의 성격은 바로 이런 작고 구체적인 조건들에 의해 결정된다.

문화유산 주변부나 노후한 공공공간도 다르지 않다. 큰 시설물보다 먼저 읽어야 하는 것은 미세한 단차, 수목의 수관, 배수의 흔적, 오래된 구조물의 위치, 사람이 실제로 움직이는 방식이다. 공식 동선은 하나지만 사람들의 발은 다른 선을 만든다. 포장되지 않은 길이 실제 길이 되고, 계획되지 않은 그늘이 머무는 장소가 된다.

오랫동안 장소성, 환경행태, 환경심리의 관점에서 공간을 연구해 왔다. 인문주의 지리학자인 이푸 투안이 말한 장소성은 내게 책 속의 개념만은 아니었다. 현장에 갈 때마다 반복해서 확인되는 문제였다. 공간은 처음부터 장소가 아니다. 사람이 걷고, 머물고, 기억하고, 다시 찾아오는 과정 속에서 장소가 된다. 그렇다면 공간을 바꾸는 일은 단순히 새로운 형태를 그리는 일이 아니다. 이미 그곳에 쌓인 시간과 행태, 생태적 관계와 물리적 흔적을 얼마나 정확하게 읽을 수 있는가의 문제다.

김무한 국립공주대학교 조경학과 교수·아이틀스 대표.

기록되지 않은 것은 보존되기 어렵다

공공공간 조성사업에서 설계변경은 흔히 시공 단계의 문제로 이해된다. 그러나 현장에서 반복해서 확인되는 것은 조금 다르다. 많은 문제는 시공 중이 아닌, 설계가 시작되기 전 확보된 현황자료의 불완전성 속에 있다.

수목의 실제 위치가 도면과 다르거나, 수관 범위가 반영되지 않았거나, 지형의 미세한 단차가 빠져 있거나, 배수 흐름이 보이지 않거나, 노후 시설물의 실제 형상이 누락되어 있으면 현장에서는 반드시 조정이 발생한다. 그 조정은 설계변경, 공사비 증가, 공기 지연, 민원, 책임소재 논란으로 이어진다.

지상 LiDAR 기반 포인트클라우드는 공공공간의 건축물, 수목, 지형, 보행로, 시설물 정보를 3차원 데이터로 통합 기록한다.

지상 LiDAR 기반 공간정보는 기존 현황도에서 놓치기 쉬운 지형의 변화, 시설물의 위치, 실제 동선의 흐름을 더 촘촘하게 기록한다. 좌측은 기존 측량 도서, 우측은 LiDAR 기반 정밀 현황도서.

하지만 더 중요한 문제는 따로 있다. 기록되지 않은 것은 설계에서 쉽게 사라진다는 점이다. 도면에 없는 나무는 보존 대상이 되기 어렵다. 자료로 남지 않은 동선은 계획에서 지워지기 쉽다. 오래된 지형의 흐름, 배수의 흔적, 주민의 사용 방식, 장소의 역사적 층위가 기록되지 않으면 설계자는 그것을 고려하기 어렵다. 의도가 나빠서가 아니다. 판단할 근거가 없기 때문이다.

국립공주박물관 외부공간 설계와 시공 과정을 함께 다루며 현장을 조사했을 때도 비슷한 문제를 확인했다. 당시 가장 먼저 느낀 것은 “도면이 틀렸다”는 단순한 문제가 아니었다. 도면만으로는 판단할 수 없는 것이 너무 많다는 점이었다. 오래된 수목은 단순히 점으로 표시될 수 없다. 수관은 석조 유물과 보행공간 위로 드리워져 있었고, 관람객의 동선은 공식적인 보행로와 조금씩 어긋나 있었다. 지형의 작은 차이도 공간의 인상과 이용 방식을 바꾸고 있었다.

수목을 보존할 것인지, 동선을 어디까지 조정할 것인지, 기존 지형을 얼마나 유지할 것인지는 결국 현장을 얼마나 정확하게 읽느냐의 문제였다. 이때 지상 LiDAR 기반 정밀 현장 데이터는 단순한 기록물이 아니었다. 설계 판단의 기준이 되었다.

라이다는 장소를 새로 만드는 기술이 아니다

지상 라이다(LiDAR)는 현장의 지형, 수목, 시설물, 구조물, 포장면, 단차, 벽체, 경계부를 3차원 포인트클라우드 데이터로 기록한다. 기술적으로는 정밀 스캐닝이고, 산업적으로는 공간정보 구축이다. 그러나 이 기술에 주목하는 이유는 조금 다르다. 라이다는 장소를 새로 만드는 기술이 아니다. 사라지기 쉬운 조건을 붙잡는 기술이다.

기존 도면은 현장을 선과 면으로 정리한다. 그것은 설계와 시공에 반드시 필요하다. 그러나 오래된 장소는 선과 면만으로 충분히 설명되지 않는다. 수목은 부피를 가지고 있고, 그늘은 시간에 따라 움직이며, 지형은 작은 기울기로 물의 흐름을 바꾼다. 사람이 반복해서 지나간 길은 포장되지 않아도 실제 동선이 된다. 이런 조건은 평면도 위에서 쉽게 약해진다.

물론 포인트클라우드 자체가 해답은 아니다. 현장을 스캔하는 일보다 더 어려운 것은 그 데이터를 설계자, 시공자, 발주자가 함께 판단할 수 있는 자료로 바꾸는 일이다. 포인트클라우드는 출발점일 뿐이다. 그것이 2D CAD 현황도가 되고, 3D 모델이 되고, 주요 단면이 되고, 수목 데이터베이스가 되고, 시설물 정보와 BIM 연계 자료가 될 때 비로소 공공사업의 판단 근거가 된다.

지상 LiDAR 기반 정밀 현황데이터를 활용해 4cm 단위의 정밀 현황 등고와 기존 교목 정보를 CAD 도서에 반영하고, 그 위에 지속가능한 공간 조성 관점의 설계안을 적용한 사례다.

예를 들어 정밀 현황 등고와 기존 교목 정보를 기반으로 작성된 CAD 도서는 단순한 현황 기록이 아니라 설계안이 기존 지형과 수목 구조 안에서 어떻게 작동할 수 있는지를 검토하는 기준이 된다. 기존 지형을 과도하게 깎거나 덮지 않고, 이미 자라고 있는 교목을 설계의 장애물이 아니라 구조적 자산으로 읽을 때, 지속가능한 공간 조성은 추상적 구호가 아니라 도면 위의 구체적 판단이 된다.

아이틀스(ITLS)를 운영하면서 이 문제는 더 구체적인 과제가 되었다. 3D 이미지를 만드는 회사를 지향하지 않는다. 현장에 이미 존재하는 수목, 지형, 시설물, 경계, 흔적을 정밀하게 기록하고, 그 기록을 설계와 시공, 유지관리의 기준으로 되돌리는 일을 하고 있다. 우리가 만들고자 하는 것은 단순한 데이터가 아니다. 장소를 훼손하지 않기 위한 판단의 기준이다.

디지털트윈도 현장을 읽지 못하면 빈 껍질이다

최근 공공 분야에서도 AI, 디지털트윈, BIM, 스마트건설이라는 말을 자주 듣는다. 나 역시 그 방향에 동의한다. 도시와 공공공간의 관리가 더 정밀해지고, 시설과 녹지의 변화가 데이터로 축적되며, 의사결정이 더 투명해지는 일은 필요하다.

다만 현장에서 느끼는 불안이 있다. 화면은 점점 정교해지는데, 그 화면이 기대고 있는 현장 데이터는 여전히 오래된 도면이거나 부분적인 조사자료인 경우가 적지 않다. 디지털트윈이 실제 현장을 충분히 반영하지 못한다면, 그것은 의사결정의 도구가 아니라 보기 좋은 껍질에 머물 수밖에 없다.

AI도 마찬가지다. 분석 모델이 아무리 정교해도, 입력되는 현장 데이터가 부정확하면 결과는 흔들릴 수밖에 없다. 수목 위치, 수관 구조, 지형, 시설물, 배수 흐름, 그늘, 보행 동선, 포장 상태가 제대로 기록되지 않으면 도시숲의 탄소흡수량, 공공녹지의 유지관리 우선순위, 보행 안전성 평가도 신뢰하기 어렵다. 결국 AI 분석의 신뢰도는 알고리즘만이 아니라, 현실을 얼마나 정확하게 기록한 데이터 위에 서 있는가에 달려 있다.

공공기관 담당자에게 현황도는 대개 사업 초기에 한 번 확인하고 지나가는 자료처럼 취급된다. 그러나 현장에서 문제가 생기면 가장 먼저 다시 꺼내 보는 것도 현황도다. 경계가 맞는지, 수목이 실제로 그 자리에 있었는지, 배수 흐름이 왜 달라졌는지, 누가 언제 무엇을 확인했는지가 결국 책임의 문제가 된다.

앞으로 공공공간 조성사업의 과업지시서에는 단순 현황측량을 넘어, 기존 수목과 지형, 시설물의 위치, 실제 동선과 배수 조건까지 함께 기록하는 정밀 현황데이터 구축 항목이 별도 과업으로 포함될 필요가 있다. 공공 디지털트윈의 경쟁력도 플랫폼의 규모나 화면의 정교함이 아니라, 현실을 얼마나 정확하게 기록하고 갱신할 수 있는 데이터 파이프라인을 갖추고 있는가에서 결정될 것이다.

기술이 장소를 대신할 수 있다고 생각하지 않는다. 데이터가 기억을 대신할 수도 없다. 그러나 정확한 데이터가 없으면 기억은 설계 과정에서 힘을 잃는다. 장소성은 말로만 보존되지 않는다. 현장의 물리적 조건, 생태적 관계, 사람들의 행태, 시간의 흔적이 판단 가능한 자료로 남아야 한다.

새로운 선을 긋기 전에, 먼저 그곳에 이미 그어진 시간의 선을 읽어야 한다. 디지털트윈도, AI도, 공공공간의 미래도 그 이후에야 의미를 갖는다.

필자 김무한

김무한은 국립공주대학교 조경학과 교수이자 아이틀스(ITLS) 대표다. 장소성, 환경행태, 환경심리의 관점에서 공공공간과 조경설계를 연구해 왔으며, 지상 LiDAR 기반 정밀 공간데이터를 활용해 공원, 문화유산 주변부, 공공녹지, 노후 외부공간의 현황도 구축과 설계·시공 연계 프로세스를 실무화하고 있다. ITLS는 정밀 스캐닝 기반 2D CAD, 3D 모델, BIM 연계 데이터, 수목 DB, 탄소흡수량 분석 등 공공공간의 데이터 기반 관리를 위한 기술 서비스를 제공한다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.