공간정보 플랫폼 ‘메이사’
자체 개발 ‘드론자율비행’ 앱 활용 3D 매핑기술로 현장에 데이터 제공
건설사, 측량·토공량 산출 등 용이만족도 높아 재계약률 80% 달해
골프장 관리 솔루션 ‘그린잇’과 협력 잔디 관리 서비스 선봬…상태 체크
실내공간 디지털트윈화 구축도 전력 싱가포르 등 해외지사 설립도 추진
김영훈 메이사 대표가 서울 강남구 본사에서 자사의 공간정보 플랫폼에 대해 설명하고 있다. / 안윤수 기자ays@
[대한경제=김민수 기자]공간정보 플랫폼 메이사(대표 김영훈)는 스마트건설을 이끄는 대표적인 콘테크 스타트업이다. 2017년 서울대에서 설립된 메이사는 건설용 드론 데이터가 핵심 서비스다.
자체 개발한 ‘드론 자율 비행 및 촬영’ 앱을 통해 드론의 비행경로를 지정하면, 드론이 건설현장 위를 자율비행하며 2D 이미지를 촬영·수집한다. 드론 사용 경험이 없는 인력도 손쉽게 앱을 운용할 수 있으며, 이렇게 수집된 이미지는 3D 매핑 기술로 현장에 필요한 형태의 데이터로 가공된다. 건설사 등은 이 데이터를 원격모니터링, 도면 대비 진척 비교, 측량 및 토공량 산출 등에 활용할 수 있다.
메이사는 드론 영상뿐 아니라 건설정보모델링(BIM), 모바일, IoT(사물인터넷), 360도 카메라, 폐쇄회로TV(CCTV) 등 여러 채널로 공간 데이터를 수집한다. 이를 통해 데이터 수집부터 분석, 활용까지 현장의 공간정보를 ‘원스톱’ 제공한다.
건설용 드론 데이터를 서비스하는 유사 콘테크 업체들이 존재하지만, 메이사는 국내 유일의 자체 개발 3D 매핑 엔진을 보유하고 있다는 점이 차별점이다. 전 세계적으로도 드론 데이터 솔루션 업체 약 150개 중 자체 엔진을 보유한 기업은 10개로 극소수다.
김영훈 메이사 대표는 “메이사는 외산 소프트웨어를 가져다 쓰는 것이 아니라 이미지 분석에 대한 원천기술을 보유하고 있다”면서, “드론뿐 아니라 위성, 360도 카메라 등을 통해 수집한 데이터로 모든 공간정보를 내재화하고 디지털트윈화하는 것이 궁극적인 목표”라고 말했다.
메이사의 건설용 드론 데이터 플랫폼은 현재 국내 10대 건설사 중 8개사가 도입했다. 한 번 현장에 적용해보면 효율성과 편의성에 만족, 재계약률이 80%에 달한다.
메이사는 실외 건설현장뿐 아니라 실내 공간도 디지털트윈화하는 솔루션을 준비하고 있다. 김 대표는 “드론을 활용해 실외 현장을 보는 것뿐 아니라 실내 데이터를 볼 수 있었으면 하는 건설업계의 요청이 계속해서 있었다”며, “이에 지난해부터 해당 솔루션 개발을 준비, 곧 실내 공간을 360도 카메라로 매핑하는 솔루션도 내놓을 예정”이라고 설명했다.
건설용 드론 솔루션을 골프장 증설 현장에 적용한 모습. 사진: 메이사 제공
드론 데이터 플랫폼은 건설뿐 아니라 다양한 산업으로도 확장 가능하다. 골프장 관리 솔루션 기업 ‘그린잇’과의 제휴를 통해 올해 3월 출시한 골프장 잔디 관리 서비스 ‘메이사 그린’이 확장성을 보여주는 사례다. 이 솔루션은 드론과 3D 매핑 엔진을 통해 자동으로 골프장 모든 코스를 고해상도로 디지털 모델링한다. 드론으로 잔디를 촬영한 후 식생지수(NDVI)를 분석해 잔디 상태 체크 및 위험지역 알림을 준다.
메이사는 인공위성 데이터도 활용해 공간정보 데이터 수집 범위를 넓히고 있다. 이를 위해 한국항공우주(KAI)와 합작법인으로 자회사 ‘메이사플래닛’을 설립했다. 메이사플래닛은 국내외 다양한 위성의 데이터 공급사업 및 3D 복원(Reconstruction), AI, 빅데이터 등 4차 산업 기술을 접목하고 위성 이미지를 분석해 정보를 제공하는 고부가가치 위성 서비스 사업을 추진할 계획이다.
국내를 넘어 해외진출도 모색한다. 메이사는 현재 싱가포르와 사우디아라비아에 해외 지사 및 사무소를 설립 진행 중이다. 지난해에는 국제기관인 PMI 사우디아라비아(PMI KSA), 방글라데시 최대 통신사인 ‘LINK3’와 업무협약(MOU)을 맺었다. 올해 1월에는 방글라데시 현지 건설사와 MOU를 체결했으며, 최근 사우디 국영 석유·천연가스 기업 아람코와 기술검증(PoC)도 마쳤다.
김영훈 대표는 “그동안 자체 개발한 엔진 고도화에 집중하면서 업계에서는 스탠더드로 불리는 ‘Pix4D’사의 기술력 수준까지 근접했다고 본다. 앞으로는 이용자들이 인사이트를 얻기 쉽도록 AI 기술을 통해 공간 데이터를 보다 정형화하는 작업을 할 계획”이라고 말했다.
