공간정보 및 디지털 트윈 전문기업 이지스가 'Geo Physical AI'와 '디지털 어스(Digital Earth)' 비전을 선포했다. 단순 3D 가시화 수준에 머물렀던 기존 디지털 트윈의 한계를 벗어나 지구 전체를 하나의 거대한 인공지능(AI) 로봇으로 바라보며 실시간 의사결정까지 지원하는 플랫폼으로 진화하겠다는 선언이다. 디지털 트윈은 현실 세계의 사물·시스템·환경을 컴퓨터(가상 공간)에 '쌍둥이'처럼 모델로 구현하고, 실제 데이터를 반영해 시뮬레이션·분석·예측을 수행하는 기술을 말한다. 김성호 이지스 의장을 만나 이지스가 제시하는 Geo Physical AI의 본질과 사업 전략, 국산 공간정보 플랫폼의 미래에 대해 들었다. Q 최근 선포한 'Geo Physical AI'와 '디지털 어스' 개념은 젠슨 황 엔비디아 CEO 등이 강조하는 일반적인 Physical AI는 공장용 로봇이나 가정용 로봇이 이동하고 작업할 공간을 디지털 트윈으로 가상화해 학습시키는 개념입니다. 가상 공간에서 수만~수십만 건의 시뮬레이션을 한 번에 돌려 로봇을 학습시키는 것이 핵심으로, 시간을 비약적으로 절약할 수 있다는 것이 장。입니다. 이지스는 'Geo Physical AI'를 바라보는 시각을 완전히 바꿨습니다. '지구(Earth) 자체'를 하나의 거대한 로봇으로 보고, 이 로봇(지구)이 인류에게 정확한 예측 정보와 행동 가이드를 제공할 수 있도록, 지상·지하·대기 등에서 일어나는 모든 현상을 분석하고 시뮬레이션하는 AI 에이전트를 결합한 개념입니다. 예를 들어, 최근 중국 상하이를 강타한 대형 태풍이 한국으로 선회한다고 가정해 봅시다. Geo Physical AI는 해당 태풍이 국내에 도달했을 때의 영향을 즉시 시뮬레이션합니다. 강풍 수준에 따라 나무나 간판이 넘어지는 범위, 자동차가 뒤집힐 수 있는 구역, 강수량에 따른 행정구역별 침수 범위를 사전에 파악해 실시간으로 정보를 전달합니다. 또 다른 예로, 상습 정체 구간에 우회도로를 신설할 때 교통량이 얼마나 분산될지 기존에는 전문가들이 프로젝트마다 개별 수치 모델을 만들어 몇 달씩 분석해야 했지만, Geo Physical AI 체계에서는 다양한 모델을 스스로 학습해 도로 설계 등 의사 결정을 즉시 내려줍니다. 지구상에서 일어나는 모든 환경·도시 현상을 시뮬레이션하고 직접적인 해결책과 의사 결정을 지원하는 종합운영체계(OS)가 바로 이지스가 정의하는 '디지털 어스'입니다. 오락실황금성 Q LLM은 공간 인지 능력이 부족해 환각 현상이 잦았다. 이지스의 극복방법 거대언어모델(LLM)은 사용자와 자연스럽게 소통하기 위한 편리한 UI/UX 도구입니다. 실제 공간 분석과 의사 결정을 담당하는 엔진은 그 밑에 존재하는 정밀한 물리학적·수치적 분석 모델들입니다. 공간 분석 모델은 강물이 흘러가는 유수 모델, 도심지 집중호우에 따른 내수 침수 모델, 댐 방류 시 하류 피해 모델 등 영역과 규모에 따라 매우 다채롭습니다. 사용자가 LLM을 통해 질문을 던졌을 때, AI 에이전트가 이 질문의 의도를 정확히 해석해, 상황에 맞는 '진짜 분석 모델'을 매칭시켜 실행하는 것이 핵심 원리입니다. 만약 강물 유수 모델을 도심 침수 분석에 잘못 적용하면 엉뚱한 결과가 나오겠지만, 이는 질문 의도 해석과 모델 매칭의 문제일 뿐 생성형 AI 특유의 소설을 쓰는 환각과는 다릅니다. 이지스는 정밀 수치 모델 체계를 바탕으로 에이전틱 오토메이션을 구현했기 때문에, 질문 의도만 명확하다면 환각 현상 없이 100% 신뢰할 수 있는 수치적·공간적 시뮬레이션 결과를 도출해 냅니다. 가장 중요한 것은 공공기관이 서비스 비용을 기꺼이 내고 쓸 수 있는 '킬러 콘텐츠'를 발굴하는 것입니다. 과거 공공 공간정보 사업은 한 번 시스템을 구축(SI)하는 데 10억원에서 30억원 이상이 들었습니다. 하지만 막대한 예산을 들여 구축한 SI 시스템 중 실제로 현장에서 제대로 활용되는 비중은 20% 남짓에 불과했습니다. 반면, 구독형(SaaS) 플랫폼은 기존 구축 비용의 10분의 1 수준 가격으로 즉시 도입이 가능합니다. 기존 SI 방식은 매년 사업비의 10% 이상을 유지보수비로 지출했지만, 구독형은 이지스가 상시 플랫폼을 관리하고 최신 기능으로 무료 업데이트를 진행하므로 별도 유지보수 예산이 필요 없습니다. 또 완성된 제품과 성과를 눈으로 직접 확인한 뒤 돈을 내고 쓰는 방식이므로 공공 담당자의 실패 리스크가 적다. 최근 공무원들의 시각이 크게 바뀐 .도 고무적입니다. 이미 개인적으로 구글 드라이브나 클라우드 구독을 일상적으로 사용하면서 구독형 서비스에 대한 거부감이 대폭 줄었습니다. 여기에 AI 도입으로 개발 환경이 진화하면서, 과거 3~6개월씩 걸리던 PoC(개념검증)나 파일럿 개발이 이제는 20일~한 달 이내에 완료됩니다. 고객의 니즈를 즉각 반영해 킬러 콘텐츠로 제공할 수 있는 환경이 완벽히 구축된 것입니다 모바일 사이트손오공게임 . Q 공간정보 시뮬레이션을 비전문가도 다룰 수 있도록 '블록 코딩' 기술을 적용했다 이지스는 보유하고 있는 약 1800여 개의 공간정보 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 마이크로 소프트웨어 단위로 아주 잘게 쪼개어 블록화했습니다. 여기에 AI 에이전트를 결합해, 비전문가가 자연어로 자신이 원하는 기능을 요청하면 AI가 알아서 블록을 조합하고 소스코드를 만들어 원하는 시뮬레이션을 구현해 주는 체계를 완성했습니다. 이 기술을 바탕으로 이지스가 새로 집중하고 있는 대표적인 사례로 두 가지를 꼽을 수 있습니다. 먼저, 도로 인프라 데이터 온톨로지(Ontology 개념, 속성, 관계를 정형화해 컴퓨터가 데이터의 의미와 맥락을 이해하도록 돕는 지식 체계) 컨설팅입니다. 도로는 국가와 지자체 예산이 가장 많이 투입되는 핵심 인프라입니다. 지하 시설물, 지표면, 지상 시설물 데이터를 모바일 측정 시스템(MMS) 등으로 수집해 온톨로지로 연계합니다. 일례로, "도로 유지보수 예산 50억원이 있을 때 어느 구간을 우선 포장해야 도시 전체 관리에 가장 효과적인가?"를 AI가 자동 분석해 컨설팅합니다. 또는 촬영 데이터를 분석해 고사해 가는 가로수나 가지치기가 필요한 가로수를 자동으로 선별해 녹지과에 리포트를 제공합니다. 두 번째는 스마트 건설 및 엔지니어링(MC, Machine Control 시장)입니다. 과거 내비게이션이 차량 거치대에서 필수 옵션으로 바뀐 것처럼, 건설 중장비 시장도 센서 기반의 머신 컨트롤(MC) 기술이 필수 탑재되는 시대로 접어들었습니다. 포크레인 바구니에 센서를 달아 굴착 각도, 굴착 횟수, 흙을 판 형태(평탄화 vs 굴착) 등 실시간 현장 데이터를 수집합니다. 관리자는 현장에 직접 가지 않고도 디지털 트윈 화면을 통해 하루 절토량, 작업 효율, 필요 장비 수량 등을 실시간 모니터링하고 공정을 관리할 수 있습니다. 사전 계획부터 현장 모니터링, 사후 데이터 관리까지 전 주기를 디지털 트윈 플랫폼으로 통합 관리하는 신시장을 열어가고 있습니다. Q 해외 시장에서 이지스 플랫폼을 선택하게 만드는 경쟁력은 글로벌 시장을 바라볼 때 이지스는 '플랫폼 패권'과 '소버린 AI(Sovereign AI·데이터 주권)' 관。에서 접근합니다. 반도체 산업이 국가 간 안보 패권 싸움이 된 것처럼, 지도의 원천 데이터와 공간 정보 플랫폼 역시 국가의 사활이 걸린 전략 자산입니다. 모바일 바다이야기 디시 만약 국내 건설사나 지자체가 외산 소프트웨어에 전적으로 의존한다면, 국토의 정밀 데이터와 주요 산업 공정 정보가 해외 플랫폼 기업으로 고스란히 넘어갑니다. 반대로 국산 원천 기술을 가진 플랫폼을 키워 전 세계로 수출하면, 우리가 글로벌 데이터 주도권을 갖게 됩니다. 해외 진출 전략 역시 지역별로 정교하게 다각화하고 있습니다. 네덜란드의 TNO처럼 100년 이상의 역사를 가진 유럽 전문 연구기관들의 검증된 수치 모델을 가져와 이지스 디지털 트윈 플랫폼에 탑재합니다. 네덜란드의 TNO는 네덜란드 정부 산하의 대표 응용과학 연구기관으로, 에너지·디지털·모빌리티 등 산업 핵심 분야 R&D와 기술 실용화를 추진하는 기관입니다. 이 연구기관은 2D 기반이었던 고도의 모델들을 3D 디지털 트윈 및 AI 학습 모델로 전환하여 신뢰도 높고 고도화된 글로벌 시뮬레이션을 완성하고 있습니다. 글로벌 1위인 미국 ESRI(ArcGIS) 등은 자사 제품과 자국산 모델만 강제로 사용하게 하는 폐쇄적 구조를 갖고 있습니다. 반면, 이지스 플랫폼은 완전히 열려 있어 각 국가별 연구기관이 자체 개발한 고유 모델을 자유롭게 이식할 수 있습니다. 데이터 주권과 소프트웨어 독립을 원하는 동남아 국가들에 독。적 외산 툴을 대체하는 강력한 대안으로 마케팅하고 있습니다. Q 상장 이후, 그리고 이번 비전 선포식을 거치며 달라진 이지스의 과거와 미래 과거의 이지스가 공간정보 플랫폼 기술을 하나씩 개발하고 쌓아 올리는 단계였다면, 상장 이후 현재의 이지스는 도메인 전문가들과 대대적으로 협력해 '의사결정 AI 에이전트 생태계'를 구축하는 단계로 진화했습니다. 200mm 폭우가 내렸을 때 단순히 "어느 지역이 침수된다"라는 대안을 제시하는 수준을 넘어, 이제는 "어느 도로의 차선을 통제하고, 어느 구역에 주민 대피령을 내리며, 펌프를 언제 가동해야 하는가"까지 AI가 판단해 최종 의사결정을 지원하는 체계(OS)로 확장되었습니다. 이 일은 이지스 혼자서 다 할 수 없습니다. 물 관리, 화재 예방, 탄소 배출, 자율주행, UAM, 위성 국방 데이터 등 각 분야의 최고 전문가 및 전문 기업들과 손을 잡아야 합니다. 이지스는 이번 상장을 통해 확보한 동력을 바탕으로, 각 영역의 전문 기업 및 연구기관과 협력 모델을 구축하고 있습니다. 이지스의 '디지털 어스' 위에서 다양한 전문가들의 지식과 모델이 AI 에이전트화되어 작동하는 생태계, 이를 통해 지구 전체의 환경과 안전, 도시 문제를 해결하는 세계 최고 수준의 Spatial(공간) AI 플랫폼 기업으로 거듭날 것입니다. 쌓아 올리는 단계였