온실가스 저감 위해, 온실가스 데이터 시각화한다
온실가스 저감 위해, 온실가스 데이터 시각화한다
  • 박인교 기자
  • 승인 2022.05.31 16:45
  • 댓글 0
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[공학저널 박인교 기자] 정부가 2030년 온실가스 감축목표를 온실가스 흡수와 제거량 확대를 위해 산림의 지속가능성 증진, 신규 탄소흡수원 확보, 탄소 포집·저장·활용 기술 확산에 나섰다. 이에 따라 다양한 기술이 접목된 연구개발이 활발히 진행 중에 있어 이러한 정부의 강력한 정책 의지를 뒷받침하고 있다.

가장 대표되고 있는 연구가 바로 ‘온실가스 저감을 위한 국토도시공간 계획 및 관리기술 개발’이다. 이 연구는 2030 국가온실가스 감축목표와 2050탄소중립 구현을 지원하기 위해 온실가스 통계산정기술과 통합플랫폼을 구축하고, 온실가스 저감공간계획과 관리기술을 개발하는 것이 목표다.

이를 위해서는 온실가스 저감 통계관리 플랫폼의 데이터를 활용해 의사결정지원시스템을 구현해야 하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 따라 데이터 변환 등의 시간과 데이터 오류를 방지하기 위해서는 온실가스 통계관리 시스템과 의사결정지원 시스템 간의 통합된 아키텍쳐가 필요하다.

양 시스템의 아키텍쳐는 DBMS에 오픈소스 프로그램인 PostGIS와 PostgreSQL을 사용하고, 미들웨어에 GeoServer를 사용해 데이터 관리와 서비스 도구를 공유함으로써 데이터의 일관성을 확보하고 중복을 방지할 수 있다.

또한 이를 기반으로 사용자 또는 관리자 측면에서 온실가스 저감 데이터를 직관적으로 확인할 수 있도록 시각화 하는 것이 중요하다. 온실가스 저감 데이터는 공간기반의 빅데이터가 연차별로 저장되기 때문에 기존 GIS 공간시각화 방식으로는 대규모 데이터 처리시 수분 이상 시간이 소요됨에 따라 의사결정지원에 한계가 있기 때문이다.

이에 따라 이번 연구개발 사업에서 GPU 기반의 공간 시각화 툴을 활용될 것으로 예상되고 있다. 즉, 기존 CPU 기반의 시각화는 수억, 수백억건의 테라바이트급 데이터를 몇 개의 프로세서로 처리하기에는 많은 어려움이 있어, 수만 개의 프로세서를 탑재한 GPU(Graphic Processing Unit) 기반의 시각화 툴이 필요하다. GPU 기반의 시각화 툴은 GPU 엔진을 통한 실시간 빅데이터 렌더링을 지원할 수 있다는 것이 가장 큰 특징으로 손꼽힌다.

또한 이번 온실가스 저감 연구개발 사업은 통계DB 부재로 미산정 보고되고 있던 정주지 부문에 대한 연구이기 때문에 정주지에 대한 전국의 거주지역을 대상으로 미시적인 온실가스 저감 자료를 수집해야 하고 수비 빈도가 100m 이하 격자자료 구조를 활용해 관리해야 한다.

이로 인해 데이터의 양이 기가바이트를 초과할 것으로 예상되며, 해당 데이터를 신속하고 정확하게 원시데이터(Raw Data)를 효과적으로 시각화 하는 기술은 현재로서는 GPU 기반의 시각화가 우수하다.

이번 연구사업에서 이러한 빅데이터 기술과 GPU 기반의 시각화 기술을 개발하고 있는 (주)에스티로직은 GIS, 공간빅데이터, 디지털 트윈 분야의 선도 주자로서 국산기술 기반의 GIS SW, 공간 빅데이터 플랫폼과 GEO 기반 BI 툴을 보유하고 있는 기업이다.

에스티로직은 GIS 소프트웨어 핵심 기술을 바탕으로 GIS 솔루션을 개발, 제공하고, 솔루션 기반의 응용시스템 개발을 위한 기술 컨설팅, 교육, 기술지원 등을 서비스 하고 있다. 또한 공간 빅데이터 기반의 시공간 신기술 개발을 위한 R&D, 제품의 지속적 성능 보장을 위한 제품 유지보수 등 솔루션 공급업체로서의 가치 창출에 주력하고 있으며, 이를 기반으로 이번 연구과제에 참여해 온실가스 저감 노력을 해오고 있다.

에스티로직 김규수 상무는 “온실가스 저감을 위한 이번 연구개발사업은 신속한 결정권자의 의사결정을 지원할 수 있으며, 지속적으로 온실가스 저감 계획의 실행을 지원할 수 있다”며 “전 지구적으로 이슈가 되고 있는 온실가스 증가에 따라 저감을 위한 노력에 에스티로직이 소프트웨어 기술적으로 일조할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.


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