전수조사는 이미 불가능해졌습니다. 사람은 줄고 땅은 그대로인데, 해마다 전국을 돌아 확인하라는 요구만 남았습니다.
저는 그 요구를 없애자고 말하지 않습니다. 대신 사람이 가야 할 곳을 먼저 좁힙니다. 위성과 드론이 찍은 땅을 인공지능이 읽게 하고, 그 판독이 실제 행정의 결정이 되게 만드는 일입니다.
2022년 한국국토정보공사에서 전사 인공지능 추진 전략을 쓰는 일로 시작했습니다. 전략이 문서로 끝나면 다음 해에 다시 쓰게 됩니다. 그래서 AI활용센터 설립을 기획했고, 그 조직이 쓸 도구로 Land-XI 플랫폼을 구축했습니다. 지금은 그 판 위에서 하천과 농지, 공유수면과 국유재산을 판독하는 사업을 만듭니다.
기획서만 쓰지는 않습니다. 모델을 학습시키고, 대국민 서비스의 서버를 지키고, 강의용 실습 시스템을 짭니다. 서버가 내려가면 원인을 찾는 것도 제 일입니다. 다만 이걸 자랑으로 쓰는 것은 아닙니다. 만들어 보지 않으면 무엇이 어려운지 모른 채로 사업을 설계하게 되기 때문입니다.
걸어온 길 전략에서 서비스까지
01
2022 — 2023
전사 인공지능 추진 전략을 세웠습니다
국토 분야에서 AI를 어디에 먼저 쓸 것인가를 정하고 CEO 보고까지 마쳤습니다. 문서로 끝나지 않게 하는 것이 목표였습니다.
LX 인공지능 도입·적용 및 운영계획
02
2023 — 2025
전략을 실행할 조직을 만들었습니다
AI활용센터 설립을 기획했습니다. 조직도에 칸이 생기고 예산에 줄이 붙기까지 2년이 걸렸습니다.
AI활용센터 운영계획 · AI TF 방침
03
2023 — 2027
그 조직이 쓸 플랫폼을 구축했습니다
노코드 국토정보 AI 플랫폼 Land-XI. 요구사항 정의부터 감리와 완료보고까지 전 과정을 총괄했습니다. 상표권도 등록했습니다.
ISMP · 과업대비표 · 검사기준서 · 종료단계 감리
04
2026 —
그 위에서 국민이 쓰는 서비스를 열었습니다
행정안전부 청정하계. 하천·계곡 정비 성과를 국민이 직접 지도에서 확인합니다. 지금도 제가 서버를 지킵니다.
대국민 오픈 · 대기열 · 운영 대시보드
연구 · 논문 2019 — 2021 · 재난안전에서 시작했습니다
2020RFM 모델을 활용한 지역별 재해 위험도 분석 방법론 제안한국방재학회 게재. 마케팅의 RFM 지표를 재해 이력에 옮겨 시군구 위험도를 매겼습니다. 심사 답변서를 두 차례 거쳤습니다.KOSHAM
2020텍스트마이닝과 의미연결망을 활용한 재난 유형별 이슈분석재난 유형마다 무엇이 쟁점이 되는지를 말뭉치에서 뽑아 연결망으로 봤습니다.완료
2020MCLP 알고리즘을 활용한 대피 집결지 최적 입지선정최대 포함 입지 문제로 대피소를 어디에 둘 것인가를 풀었습니다.한국재난정보학회
2021딥러닝을 활용한 보행자 검출 및 거리 추정영상에서 사람을 찾고 거리를 재는 문제. 지금 하는 판독 일의 출발점입니다.연구
2021사고신고 데이터를 활용한 위험지표 개발 및 지역별 위험도 분석신고가 쌓인 곳이 곧 위험한 곳인가. 지표를 만들어 확인했습니다.연구
2021버스 승하차 데이터를 활용한 생활권역 설정행정구역이 아니라 사람이 실제로 움직이는 범위로 권역을 다시 그렸습니다.UNIST 협업
맡은 자리
사업 총괄Land-XI 플랫폼 구축 총괄, 활용 협의체 운영
사업 기획부처·지자체 공모 26건 발굴·기획 (2023 — 2027)
정책 참여국토부 AI 전략위원회, 공간정보제도과 협업
자문위원12개 기관 · 위원회
저자『공공 디지털혁신』 제8장 단독 집필
강연자60회 이상 · 기관 40여 곳
할 줄 아는 일 기획과 개발을 나누지 않습니다
PM
사업을 굴리는 일
사업기획 · 예산PLAN
과제 정의부터 예산 산출과 법령·예산세목 검토까지. 기술이 되는가보다 제도가 받는가를 먼저 확인합니다.
근거 · 해수부 공유수면 Geo-AX · AI 사업비 산정모델
공모 · 과제 발굴FUND
부처·NIA·지자체 공모에 과제를 만들어 넣습니다. 2023년부터 해마다 대여섯 건씩, 스마트빌리지·스마트시티·데이터 플래그십·부처협업 AI확산 계열이 주축입니다.
위성·항공·드론 영상에서 열두 갈래를 판독합니다 — 비닐하우스, 태양광, 석면지붕, 방치·해양쓰레기, 불법소각, 맨홀, 폐가, 도로, 건물, 수질오염, 침수, 변화탐지. YOLO 계열과 HRNet 을 클래스별로 따로 학습시키고, 회전 박스와 앙상블로 오탐을 줄입니다. 광역 영상은 타일로 잘라 추론합니다. 데이터셋은 열두 종을 구축·검증했습니다.
D · E · G 드라이브를 함께 훑어 정리했습니다(2026-08-31). 폴더 기준이라 한 폴더에 여러 건이 든 경우가 있고, 문서로만 남은 건은 빠져 있습니다. 인사·신분 자료는 제외했습니다.