훈련 및 테스트 데이터가 수집되는 도시 규모 관심 지역의 분포 - 출처: 지구 시스템 과학 데이터/기사
이 방대한 데이터베이스는 도시 계획, 기후 변화 모니터링 및 재난 위험 평가에 귀중한 자료가 될 것으로 기대됩니다.
글로벌빌딩아틀라스(GlobalBuildingAtlas)라는 이름의 이 프로젝트는 위성 이미지와 머신러닝 기술을 결합하여 지구상의 거의 모든 건축물의 3D 모델을 만듭니다.
Earth System Science Data 저널에 발표된 이 데이터 세트는 27억 5천만 개의 건물에 대한 정보를 포함하고 있습니다. 각 건물은 바닥 면적과 높이가 상세하게 매핑되어 있으며, 3 x 3m의 공간 해상도를 구현합니다.
획득한 GlobalBuildingAtlas 데이터 세트 개요(전 세계 건물 폴리곤, 건물 높이 지도 및 모델 포함) - 출처: Earth System Science Data/기사
연구팀은 프로젝트를 완료하기 위해 2019년에 촬영된 약 80만 장의 위성 이미지를 처리했습니다. 그들은 딥러닝 도구를 사용하여 건물의 높이, 부피 및 면적을 예측했습니다.
이 도구는 이전에 주로 유럽, 북미 및 오세아니아에 있는 168개 도시의 레이저 스캐닝 기술(LiDAR)에서 얻은 참조 데이터를 사용하여 학습되었습니다.
지도 자료에 따르면 아시아는 전 세계 건축물의 거의 절반인 약 12억 2천만 채의 건축물을 보유하고 있습니다. 또한, 아시아는 총 건축 면적(1조 2,700억 m³ )에서도 선두를 달리고 있는데, 이는 중국, 인도, 동남아시아의 급속한 도시화와 높은 인구 밀도를 반영합니다.
아프리카는 건물 수로는 5억 4천만 채, 총 부피로는 1,170억 세제곱미터에 불과해 소형 저층 건물이 대부분을 차지하고 있습니다.
특정 건축 구조물 설계의 워크플로우 - 출처: 지구 시스템 과학 데이터/기사
이 연구는 또한 생활 환경과 기반 시설에서 상당한 격차가 있음을 강조했습니다.
예를 들어 핀란드는 그리스에 비해 1인당 건축 면적이 6배나 많습니다. 반면 니제르의 수치는 세계 평균보다 27배나 낮습니다.
이러한 3D 모델은 표면적만 측정하는 기존의 2D 지도보다 더 심층적인 정보를 제공합니다.
공동 저자인 독일 뮌헨 공과대학교의 샤오샹 주 교수에 따르면, 이 지도는 자연재해 위험 평가, 기후 모델링, 그리고 유엔 지속가능발전목표 모니터링에 새로운 가능성을 열어줍니다.
호주 퀸즐랜드 대학교의 도시 계획 연구원인 도리나 포자니는 이 데이터 세트가 정적인 데이터에 의존하는 대신 도시 개발을 실시간으로 모니터링할 수 있게 해주기 때문에 매우 가치가 있다고 생각합니다.
여러 평면도 데이터 소스에서 결합된 건물 다각형의 예시 - 출처: 지구 시스템 과학 데이터/기사
특히 포자니 씨는 이 데이터가 건설업계의 부패를 연구할 수 있는 새로운 기회를 제공한다고 언급했습니다.
이를 통해 연구자들은 "건물이나 프로젝트를 특정 개발자, 회사 또는 정치적 행위자와 연결하고 특정 인적 네트워크가 고가 프로젝트나 전략적으로 중요한 위치에 있는 프로젝트에서 불균형적으로 많은 비중을 차지하는지 여부를 조사할 수 있습니다."
호주 모나쉬 대학교의 도시 계획 전문가인 리톤 카므루자만은 특히 현재 계획 정보가 부족한 전 세계 지역에서 도시화를 보다 투명하게 모니터링하는 데 도움이 될 수 있는 이 프로젝트의 잠재력을 높이 평가했습니다.
대규모 건물 높이 산출물에 대한 대륙별 비교 결과 개요 - 출처: 지구 시스템 과학 데이터/기사
북미의 포틀랜드, 남미의 메데인, 유럽의 보르도, 오세아니아의 라운세스턴, 아시아의 와카야마 등 시험 도시에서 기존 건물 높이 산출물의 시각적 비교 - 출처: 지구 시스템 과학 데이터/기사
인구 및 건설량 분석은 EU 전체뿐 아니라 27개 EU 회원국 각각에 대해 수행되었습니다. - 출처: Earth System Science Data/기사
출처: https://tuoitre.vn/cong-bo-ban-do-3d-khong-lo-mo-phong-2-75-ti-toa-nha-tren-toan-the-gioi-20251213084909014.htm
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