지자체 메타버스 활성화를 위한 인공지능 활용 방안: 시나리오 네트워크매핑 접근법

2-1 메타버스의 개념

메타버스는 현실과 가상 세계를 융합하여 새로운 가치를 생성해 내는 미디어 공간이다. 가상 세계는 오래전부터 등장했던 개념이지만, 사회문화적, 기술적, 윤리적, 제도적 한계점으로 인한 플랫폼 성장의 한계가 있었다. 그러나 최근 확장현실(XR; eXtended Reality), 데이터(Data), 블록체인(Blockchain), 인공지능(AI; Artificial Intelligence)과 같은 기술 들이 융합하면서 새로운 미디어 콘텐츠로써 관심이 급증했다. 성영조의 연구[2]에서는 메타버스는 단순한 가상현실 게임에 그치는 것이 아니라 그 안에서 사회·문화 활동과 더불어 경제활동이 이루어지는 새로운 확장 공간으로 진화하고 있다고 정의하고 있다.

특히, 메타버스의 기술은 환경, 안전, 제조, 도시 등과 같이 타 산업 간의 융합과 접목을 가능하게 함으로써, 기존 소비 집단에 더욱 확장되고 풍요로운 콘텐츠 향유 형식과 영역을 제공해 줄 것으로 기대되고 있다[3].

2-2 메타버스 국내 정책

코로나19 팬데믹 시기의 메타버스는 사회적 거리 두기에 따른 대면 활동 대체제로써 관광, 교육, 문화예술 분야에서 활용되었다. 팬데믹 이후 메타버스는 일회성 문화 예술행사나 이벤트가 아닌 기존의 행정 서비스 제공 방식을 혁신하고, 주민과 직접적으로 소통할 수 있는 공공행정 플랫폼으로 변화되고 있다[4]. 이에 따라 정부는 2022년 1월, 비상 경제 중앙대책본부회의에서 미래 준비를 위한 ‘메타버스 신산업 선도 전략[5]을 발표했다. 해당 전략에서 정부는 민관 협력 기반의 메타버스 생태계 조성을 위한 공공데이터 개발, 전문 개발자와 창작자 양성, 규제 혁신, 공동체 가치 실현을 위한 방안을 수립했다. 그리고 대통령 직속 디지털 플랫폼 정부위원회는 2023년 4월 ‘디지털 플랫폼 정부’ 구현 계획을 발표했다. 해당 계획에서는 디지털 기술을 활용한 새로운 가치의 도시 운영과 관련된 정책을 구축했다.

이에 따라 각 지자체에서도 메타버스 관련 사업들을 통해 그림 1과 같은 디지털 트윈(Digital Twin)과 스마트도시(Smart City) 고도화를 추진 중이다. 그림 1과 같이 디지털 트윈은 메타버스의 하위개념이라는 점에서 서로 관계성을 갖는다. 지자체는 서울시의 ‘메타버스 서울[6]’과 인천시의 ‘서구 메타버스[7]’ 등 현실 세계 기반의 지자체 메타버스 가상 세계 플랫폼을 구축했다. 또한 서울시는 2022년 디지털 트윈에 기반한 디지털트윈 S-Map[8]을 구축했다.

Fig. 1.

Data hub, digital twin, metaverse, meta city, and smart city*The Korean Spatial Planning Review, Meta City (Metaverse city) direction for smart city advancement, Korea, June 2023

정부는 이러한 정책과 지원을 통해 메타버스 산업을 활용한 공공행정 플랫폼 구축을 위해 노력하고 있으며, 메타버스가 훗날 디지털 환경에서 매우 중요한 역할을 맡을 것으로 기대한다.

2-3 메타버스 해외 정책

메타버스가 새로운 산업으로 떠오르면서, 해외 주요국에서도 확장현실, NFT(non-fungible token), 인공지능, 블록체인 등 메타버스와 관련된 분야의 육성 및 지원 정책을 적극적으로 시행 중이다. 표 1의 미국, 유럽, 중국 등 해외 주요국들은 메타버스 구현을 위한 활발한 정책을 발표했다. 메타버스 산업 조성을 위해서는 핵심 기술 R&D 강화, 중장기적 정책 수립, 협력 강화 정책이 필수적이다.

Table 1.

Policy trends related to the metaverse in major countries

2-4 이해관계자 조사

3) 설문지 구성

본 연구에서는 전국 13개 지자체에서 2022~2023년에 걸쳐 메타버스 사업을 도입한 계기와 도입 과정 중 어려움, 도입 이수의 성과를 조사하여 해당 기간 동안 시행된 지자체 메타버스 사업의 문제점 및 개선 방안을 도출하기 위해 두 차례에 걸쳐 델파이 조사를 시행했다. 1차 델파이 설문 문항은 모두 다섯 가지의 서술형 서면 조사를 기본으로 하였으며, 2차 델파이에서는 더 상세한 응답을 위해 일부 지자체의 경우 전화 인터뷰를 시행했다.

설문 문항은 ‘해당 지자체에서 메타버스 사업을 시행하게 된 가장 큰 이유와, 해당 사업의 직접 이해관계자, 진행 과정 중 어려웠던 점, 현재 진행 상황과 올해 말까지의 진행계획, 그리고 앞으로 해당 사업연장 등을 어떻게 진행할 계획인지’ 등 다섯 가지 항목에 대해 진솔한 응답을 요청했다. 답변을 워드 클라우드(Word cloud)로 표현한 것은 그림 2와 같고, 답변을 정리한 내용은 표 2~6과 같다.

Fig. 2.

Word cloud of interviews with stakeholders in local government metaverse projects*Since the survey was conducted in Korean, a word cloud in Korean has been created.

Table 2.

Responding to ‘The primary reason for local governments to implement metaverse projects’

Table 3.

Responding to 'The direct stakeholders of local government metaverse projects'

Table 4.

Responding to ‘Difficulties during the process of the local government's metaverse project’

Table 5.

Responding to ‘The progress as of October 2023 and progress plan until the end of 2023’

Table 6.

Responding to ‘Plans for extending the relevant project in the future’

표 2의 ‘지자체 메타버스를 시행하게 된 가장 큰 이유’에서 가장 많이 언급된 것은 코로나19 였다. 뒤를 이어 시공간의 제약이 없는 이유가 세 번 언급되었다. 표 4의 ‘지자체 메타버스 사업 진행 과정 중 어려웠던 점’에서 가장 많이 언급된 것은 전례가 없는 메타버스를 처음 도입하는 데에 대한 참고사례가 없는 부분이었다. 뒤를 이어 지자체 사업 담당자들이 메타버스 전문가가 아니다 보니 사업 추진시 정보를 얻기 어려운 점과 많은 예산 소요가 언급되었다. 표 5와 표 6의 ‘2023년 10월 현재 진행 상황과 2024년 해당 사업연장 등의 계획’에 대해서는 응답자 대다수가 설문 당시 진행 중인 사업의 마무리와 활용에 중점을 두었으며, 이후 계획에 대해서는 유보적인 입장을 보였다.

3-1 연구 대상

본 연구는 2023년 10월 기준 개발이 완료되어 서비스를 제공하거나 제공했던 지자체 메타버스 서비스를 중심으로 진행되었다. 이러한 서비스를 제공하는 주체들을 핵심 플레이어로 선정해 연구 대상으로 지정하였다. 핵심 주체로는 메타버스 프로젝트를 기획하고 추진하는 지자체, 메타버스 사업에 대해 조언하는 민관위 전문위원회, 실감형 콘텐츠 개발로 메타버스 콘텐츠를 생산하는 기업 등이 포함되어 있다.

3-2 연구 방법론

이 절에서는 시나리오 네트워크 맵핑(SNM; scenario network mapping)방법을 사용하여 지자체 메타버스 서비스 성공에 필요한 요소를 DRAW IO를 사용해 시각적으로 정리했다. 시나리오 네트워크 맵핑은 핵심 주체 간의 상호작용을 통해 해당 생태계의 '지속적인 성장 가능성'을 살펴보는 데 유용한 연구 방법론이다[10]. 구체적인 연구 방법은 다음과 같다. 첫째, 주요 이해관계자와 요인 식별. 지자체 메타버스 서비스를 생산하는 주요 주체들과 메타버스 정책에 영향을 미치는 주요 요인들을 나열한다. 둘째, 시나리오 선택. 이러한 요인들과 관련된 예상 시나리오를 선택한다. 셋째, 결론과 인사이트. 시나리오 네트워크 맵핑으로 다양한 이해관계자 간 상호작용의 상세 분석을 단순화하고 메타버스 산업의 성장 가능성과 생태계 발전 방향을 객관적으로 예측한다[11].

이 연구는 SNM과 델파이 방법을 결합하여 지자체 메타버스의 현황을 객관적으로 분석하고, 지역 수준에서 메타버스 산업을 강화하는 데 필요한 단계와 정책 방향을 제시한다.

4-1 형태학적 경로 분석

그림 3은 ‘현재 지자체 메타버스 사업의 분석’을 기반으로 지자체 메타버스 사업의 경로를 4개의 시나리오 구성한 것이다. 위 형태학적 경로 분석을 통해 현재 상황을 이해하고, 미래의 시나리오를 도출한다. 그 또한 그림 3은 지자체 메타버스 산업의 문제점을 파악하고, 이를 역순으로 되짚어 올라오는 백 캐스팅 과정을 통해 경로를 더욱 명확히 한다. 먼저 지자체 메타버스 활성화 경로부터 살펴보면, A 유형 경로는 지자체 사업장의 강한 의지, 전문가를 통한 메타버스 가이드라인 표준 확립, 주민들을 위한 인공지능, 블록체인 등 핵심 기술의 융합을 통한 가장 이상적인 시나리오를 가정한다. 이 경로는 지자체 메타버스 플랫폼의 활성화와 빠른 사업 확대로 이어진다. 그러나 증강현실 전자기기 느린 발전 속도와 보급의 지연, 그리고 인공지능, 확장현실, 블록체인, NFT 등 다른 기술들과의 융합 속도가 지자체 메타버스 활성화에 영향을 미치는 변수로 작용한다. B 유형 경로는 기술 융합된 메타버스 생태계 조성이 가능하지만, 지자체장의 사업 의지가 약한 상황을 나타낸다. 메타버스 제작 가이드라인이 존재하고 기능의 완성도를 높일 기술들이 보편화되어도, 지자체장이 메타버스 사업에 대한 이해가 부족하거나 타 사업에 비해 추진 의지력이 약한 상황이다. 이런 경우 적극적이지 않은 자체 메타버스 정책이 시행되어 사용자 수가 증가하는 속도가 더딜 수 있다. 이 해당 경로는 A 유형에 비해 지자체 메타버스 사업의 완만한 확대를 의미한다. 이와 반대로 C 유형은 사용자 파악을 위한 연구가와 메타버스 생태계 가이드 라인의 부재 속에서 지자체장의 강한 의지에만 의존하는 상황을 나타낸다. 또한 지자체 서비스에 필요한 메타버스 기능을 제작할 전문가와 가이드 라인의 부재로 공공 서비스 역할을 해내지 못해 플랫폼 활성화가 어려워지고 결국 자체 메타버스 사업의 저하로 이어지게 된다. 이는 현재 지자체 메타버스 사업에서 가장 많이 보이는 형태이다. 마지막으로 D 유형은 사용자 중심의 신기술 간의 융합이 이루어지지 않아 호환성과 재방문의 필요성이 낮은 이유로 지속적인 사용이 이루어지지 않고 메타버스 표준화 부재와 더불어 지자체장의 메타버스 사업에 대한 의지마저 약한 시나리오이다. 이는 C의 경로와 유사하지만, C의 경우 사업이 끝나도 결과물이 남아있다. 하지만 D의 경우 현존하는 타 메타버스 플랫폼과 비슷한 수준의 결과가 나오더라도 지자체 메타버스를 중단할 가능성도 있다. D 경로 또한 현재 지자체가 많이 선택하는 시나리오이다.

Fig. 3.

Morphological path analysis of the metaverse in local government

위와 같은 형태학적 경로를 분석한 결과, 지자체 메타버스에서 중요한 것은 사용자에 대한 이해를 통한 활성화와, 지자체장의 메타버스 사업에 대한 강한 의지, AI, 블록체인, XR 등 여러 기술들의 융합성, 기술들을 메타버스 생태계에 녹여낼 수 있는 가이드 라인의 유무이다.

4-2 시나리오 네트워크 맵핑

본 절에서는 4-1절의 형태학적 경로 분석을 통해 메타버스의 미래 시나리오를 제시하였다. 그림 4의 시나리오는 38개의 이벤트로 구성되어 있으며, 2023년에 코로나19가 사실상 종식된다는 가정하에 메타버스의 필요성과 방향성을 재고하도록 독자에게 유도한다. 38개의 이벤트 중 6개는 과거의 사실을 나타내고, 나머지 32개는 현재와 미래의 가능성을 보여준다. 이들 이벤트는 인과관계를 통해 연결되어 시나리오 맵핑을 구성한다.

Fig. 4.

SNM(Scenario Network Mapping)

4-3 시나리오 해석

표 7은 2023년의 사회적 변화와 지자체 메타버스 사업의 현황을 고려한 10개의 메타버스 미래 시나리오이다. 이 시나리오들은 메타버스 가이드라인의 유무, 콘텐츠 기획력, 사회적 수용도, 지자체의 이익과 정책 연속성 등을 고려하여 지자체 메타버스 사업의 미래를 활성화, 둔화, 중단 등의 경로로 구분하였다. 가장 이상적인 지자체 메타버스 시나리오는 ⑺과 ⑼로 AI를 활용한 이용자 중심의 플랫폼 기획과, 메타버스 환경을 사용할 수 있는 디바이스의 보급, 그리고 지자체의 적극적인 사업 추진이 결합된 경우이다. AI기술은 이용자의 데이터를 분석하여 맞춤형 서비스를 제공함으로써, 사용자 경험을 극대화 하고 시민들의 참여를 유도하는 데 중요한 역할을 한다. AI를 활용함으로써 지자체 메타버스 플랫폼은 개인화된 콘텐츠와 서비스를 제공할 수 있게 되며, 이는 시민들이 더욱 효과적으로 필요한 정보를 찾고 서비스를 이용 할 수 있도록 돕는다. 또한, 인공지능을 활용해 실시간 데이터 처리와 분석을 하여 플랫폼의 운영 효율성 증대와 지자체 의사 결정 및 정책 수립에 기여하게 된다. 이러한 요소들이 결합되어 지역주민에게 도움이 되는 지자체 메타버스 플랫폼이 조성되면, 자연스럽게 이용자가 증가고 메타버스 산업 전반의 성장이 기대된다.

Table 7.

Scenario analysis

반면에 가장 비관적인 지자체 메타버스 중단 시나리오는 ⑻과 ⑽이다. 이 시나리오에서는 메타버스 가이드라인이 없고, 콘텐츠 기획력이 부족하며, 사회적 수용도가 낮으며, 기술적 한계가 존재하며, 지자체 메타버스의 주요 이용자 파악에 실패하며, 지자체장의 의지가 약하다. 이 시나리오는 메타버스의 모든 변수가 불만족 되어, 메타버스 시장과 지자체 메타버스가 침체하고 소멸할 수 있는 위험성을 보여준다.

이러한 시나리오들은 단순한 가정이나 예측이 아니라, 현재의 사회적 변화와 지자체 메타버스 사업의 현황을 반영한 것이다. 따라서 이 연구는 지자체 메타버스 사업의 미래에 대한 실질적인 통찰과 방향을 제시하고 있다.

4-4 계층분석

표 8과 같이 ‘지자체 메타버스 제작 기준 모호성으로 인한 부정적인 주민 평가’로 나타나는 ‘사건(Event)’들은 ‘지자체 메타버스 정책 추진 방향성 및 핵심 기술 발전’이라는 ‘동기(Motive)’에서 파생된 여러 결과 중 하나이다. 또한 이러한 동기는 주요국들이 주목하는 ‘메타버스’를 국가 정책적으로 각 지자체에 도입하려는 ‘가치(Value)’에서 생산된 것이다.

Table 8.

Hierarchical analysis model

그러나 가치 계층의 지자체 메타버스 도입과 동기 계층의 정책 추진 방향성과 핵심 기술의 발전이 협력하지 못하여 사건 계층과 같은 부정적인 결과를 초래했다.

이에 따라 메타버스 가이드라인 부재, 메타버스 콘텐츠 기획 부족, 주민들의 사회적 수용도 부족, 지자체장의 미약한 의지와 같은 문제점들이 생겼으며, 해당 원인이 지자체 메타버스 활성화로 가는 경로를 막는 것으로 예측한다.

4-5 지자체 메타버스 활성화 정책 방향

본 연구에서는 시나리오 네트워크 맵핑을 통해 지자체 메타버스 활성화의 핵심 요소를 규명하였다. 지자체 구성원인 사용자, 일관된 지자체 정책수립, 메타버스 가이드라인, 메타버스 플랫폼을 이용할 수 있는 디바이스의 보급, 그리고 메타버스와 다른 기술 간의 융합 등이 지자체 메타버스 활성화에 중요한 역할을 한다. 이 가운데 인공지능 기술은 지자체 메타버스 활성화를 끌어내는 핵심 도구로 부각된다. 인공지능 기술은 플랫폼 이용자의 요구를 분석하고 개인화된 서비스를 제공함으로써, 지자체 플랫폼의 구축과 운영에서 중요한 역할을 한다. 인공지능 솔루션은 신속한 데이터 처리와 분석을 통해 비용 절감을 실현하며, 이는 동일한 예산 내에서 지자체 메타버스의 품질을 이전보다 높일 수 있음을 의미한다. 따라서 지자체 메타버스의 성공적인 활성화를 위해 인공지능 기술을 적극적으로 활용할 필요성이 있다.

이 장에서는 지자체 메타버스 활성화 정책 방향으로 인공지능 솔루션을 활용한 개인화된 경험 제공, 실시간 데이터 처리 및 안전성 강화, 비용 절감과 혁신, 행정 업무의 효율성 증대의 네 가지 분야의 실제 사례를 제시한다. 개인화된 경험 제공의 측면에서 인공지능 기술은 이용자의 데이터를 분석하여 맞춤형 서비스를 제공한다. 예를 들어, 광주광역시는 인공지능 기반의 “AI 시민 의료 앱”[12]을 통해 환자에게 맞춤형 의료 서비스를 제공하고 있으며, 이를 통해 오진 확률을 줄이고 진료 시간을 단축하는 성과를 거두었다. 또한 디지털 헬스 시스템을 적용한 실버 헬스 케어 서비스는 의료, 운동, 영양, 생활 보조, 교육 등의 영역에서 개개인에 맞춤형 서비스를 제공하며 더 나은 편의성을 제공할 수 있는 가능성[13]을 보여주고 있으며, 이는 XR 기술을 기반으로 상용화될 것으로 전망된다. 이러한 인공지능과 메타버스를 활용한 개인화된 서비스는 시민들의 만족도를 높이고, 결과적으로 지자체 메타버스 또한 활성화에도 기여할 것으로 기대된다.

실시간 데이터 처리 및 안전성 강화의 측면에서는 인천시의 인공지능 기반 교통관제 시스템[14]을 살펴볼 수 있다. 이 시스템은 교통사고를 줄이고 효율적인 교통 흐름을 유지하는데 기여하며, 시민들이 보다 안전하게 디지털 트윈화 된 메타버스를 이용할 수 있도록 한다. 이를 통해 전반적인 지자체 메타버스 이용자 경험이 향상된다. 비용 절감의 측면에서도 지자체 메타버스에 인공지능 솔루션의 활용도가 높다. 2022년부터 보편화된 생성형 인공지능은 콘텐츠 제작 비용을 획기적으로 감소시켜[15][16], 저비용으로 양질의 메타버스 콘텐츠 개발이 가능해졌다[17][18]. 이러한 기술의 대표적인 사례는 엔비디아(Nvidia)의 메타버스 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)[19]로 일반 대중들이 콘텐츠 생산자이자 창작자가 되는 디지털 패러다임의 역할 변화를 이끌며, 지자체 관광 콘텐츠 개발에 활용될 경우 지자체 메타버스 콘텐츠의 질적 향상과 이용자 만족도 증가, 그리고 지역 관광 서비스의 경제성 확보로 이어져지는 지자체 메타버스를 활성화 시나리오가 기대된다.

마지막으로, 행정 서비스의 효율성을 증대시키기 위해 지자체 메타버스에 인공지능 솔루션을 적용하는 방향을 제안한다. 지자체는 시공간의 제약이 없는 메타버스에 인공지능 솔루션을 도입함으로 행정 서비스의 자동화와 간소화를 통한 효율성을 높이고, 이로써 시민들에게 24시간 신속하고 정확한 행정 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 접근은 시민들에게 직접적인 만족감과 효능감을 제공하며, 결과적으로 지자체 메타버스의 이용자가 증가하고, 결과적으로 지자체 메타버스가 활성화되는 시나리오를 이끌어 낸다. 예를 들어, 시민들이 신속하게 필요한 정보를 얻을 수 있도록 도와주는 서울시의 AI 챗봇 ‘이지’[20], 대전시의 ‘실시간 도시 빅데이터 융합 119 재난대응 플랫폼’[21] 등이 인공지능을 활용한 행정 서비스의 성공적인 사례이다. 시민들의 편의를 높이는 이러한 시스템을 시공간의 제약이 없는 지자체 메타버스 플랫폼에 도입되면 이용자들의 편의와 안전이 향상될 것이며, 이는 지자체 메타버스를 긍정적 평가와 함께 활성화를 이끌어낼 수 있을 것으로 전망한다. 이와 같이 인공지능 기술은 지자체 메타버스의 활성화를 위한 필수 요소로 자리 잡아야 하며, 이를 통해 시민들에게 더욱 편리하고 안전한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 열어 줄 것이다.