생성형 AI 솔루션 기업 제논(대표 고석태)은 서울시 3D 공간정보 플랫폼 ‘S-Map’에 생성형 AI 기반 대화형 인터페이스를 도입했다고 11일 밝혔다. S-Map은 서울 전역의 3차원 공간 데이터를 통합 제공하는 플랫폼으로, 도시 분석과 행정 의사결정 지원에 활용되는 디지털 인프라다. 생성형 AI 기반 대화 기능이 적용된 S-Map은 지난달 23일부터 시범 서비스로 운영되고 있다.
이번 프로젝트는 2024년 추진된 ‘AI 기반 대화형 인터페이스 적용 디지털 트윈 서비스 실증 사업’의 일환으로 진행됐다. 기존 메뉴 중심 구조의 S-Map을 자연어 기반 인터페이스로 전환해 사용 편의성을 높이는 것이 목표였다. 제논이 주관 연구개발 기관을 맡았으며 공간정보 기업 가이아쓰리디가 공동 연구개발 기관으로 참여했다.
제논은 기존의 복잡한 메뉴 구조를 자연어 기반 대화 환경으로 개선해 다양한 연령대의 이용자가 보다 쉽게 플랫폼을 활용할 수 있도록 했다. 사용자가 음성이나 텍스트로 명령을 입력하면 AI가 의도를 분석해 지도 이동, 시점 변경, 주소 검색, 3D 건물·도로 시설물·생활 정보 레이어 제어 등을 자동으로 실행한다. 또한 초기 사용자들의 접근성을 고려해 챗봇 형태의 사용 가이드 기능도 함께 제공한다.
이번 시스템은 단순한 정보 조회 기능을 넘어 자연어 명령만으로 고급 기능을 실행할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 메뉴를 탐색하지 않고도 화면 분할을 통한 도시 시계열 비교, 경관 및 바람길 등 도시 환경 분석 시뮬레이션, 부동산 실거래가 조회, 법규 기반 건축물 가설계 지원 등의 기능을 수행할 수 있다.
제논은 이를 위해 자체 개발한 프롬프트 엔지니어링(ReAct·DSPy) 기반 기능 매핑 AI 모델을 적용했다. 해당 모델은 사용자의 자연어 요청을 분석해 S-Map의 다양한 기능과 연결하는 구조를 갖추고 있다. 이와 함께 생성형 AI 운영을 관리하는 LLMOps 체계를 구축해 서비스 안정성과 성능을 동시에 확보했다.
성능 평가에서도 목표 기준을 충족한 것으로 나타났다. 사용자 평가와 공인 인증 시험에서 설정된 모든 평가 지표를 달성했으며, 생성형 AI 기반 기능 매칭 정확도는 81%로 목표치(70% 이상)를 상회했다. 음성 명령 이후 기능 매칭까지 걸리는 시간은 평균 1.9초로 목표 기준인 3초 이내보다 빠른 속도를 기록했다. 음성 명령 인식 오류율은 1.7%로 나타났고 사용자 만족도는 81%를 기록했다.
이번 실증 사업은 디지털 접근성 향상 측면에서도 의미가 있다는 평가다. 마우스나 키보드 사용이 익숙하지 않은 이용자도 음성이나 텍스트 입력만으로 디지털 트윈 서비스를 활용할 수 있어 정보 접근 장벽을 낮출 수 있기 때문이다. 또한 자연어 기반 데이터 탐색을 통해 복잡한 공간 정보를 직관적으로 제공해 시민 서비스 품질과 행정 의사결정 효율을 높이는 데에도 도움이 될 것으로 기대된다.
고석태 제논 대표는 “이번 S-Map 실증 사업은 생성형 AI가 공공 시스템 기능을 실제로 제어하는 단계로 확장된 사례”라며 “공인 인증 시험에서 모든 평가 지표를 충족한 만큼 공공 환경에서도 안정적인 운영 가능성을 확인했다”고 말했다.
한편 최근 공공 부문에서는 디지털 트윈과 생성형 AI 기술을 결합해 도시 관리와 행정 서비스 효율을 높이려는 스마트시티 프로젝트가 확대되는 추세다.
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Xenon to Apply Generative AI Interactive Interface to Seoul City's 3D Spatial Information Platform, "S-Map."
Generative AI solutions company Xenon (CEO Seok-Tae Ko) announced on the 11th that it has introduced a generative AI-based conversational interface to Seoul's 3D spatial information platform, "S-Map." S-Map is a platform that integrates 3D spatial data across Seoul and serves as digital infrastructure for urban analysis and administrative decision-making. S-Map, featuring generative AI-based conversational capabilities, has been operating as a pilot service since the 23rd of last month.
This project was conducted as part of the "AI-Based Conversational Interface Application Digital Twin Service Demonstration Project," launched in 2024. The goal was to improve usability by converting S-Map's existing menu-centric structure to a natural language-based interface. Xenon served as the lead research and development organization, with spatial information company Gaia3D participating as a joint research and development organization.
Xenon has transformed the existing complex menu structure into a natural language-based conversational environment, making the platform more accessible to users of all ages. When users enter commands via voice or text, AI analyzes their intent and automatically executes actions such as moving the map, changing the viewpoint, searching for addresses, and controlling 3D buildings, road facilities, and lifestyle information layers. Furthermore, considering accessibility for first-time users, a chatbot-style user guide is also provided.
This system goes beyond simple information retrieval and is designed to enable advanced functionality using natural language commands. Users can perform functions such as comparing urban time series through split-screen, analyzing urban environments such as landscapes and wind paths, simulating real estate transaction prices, and supporting building design based on regulations, all without navigating menus.
To achieve this, Xenon applied its own proprietary prompt engineering (ReAct·DSPy)-based feature mapping AI model. This model analyzes users' natural language requests and connects them to various S-Map functions. Furthermore, by establishing an LLMOps system to manage generative AI operations, Xenon ensured both service stability and performance.
Performance evaluations also showed that the system met its target criteria. All evaluation indicators established in user evaluations and official certification tests were met, and the generative AI-based feature matching accuracy reached 81%, exceeding the target (over 70%). The average time from voice command to feature matching was 1.9 seconds, faster than the target of less than 3 seconds. The voice command recognition error rate was 1.7%, and user satisfaction reached 81%.
This demonstration project is also considered significant in terms of improving digital accessibility. Even users unfamiliar with using a mouse or keyboard can utilize digital twin services using voice or text input, lowering barriers to information access. Furthermore, natural language-based data exploration is expected to contribute to the intuitive provision of complex spatial information, improving the quality of citizen services and the efficiency of administrative decision-making.
“This S-Map demonstration project is an example of generative AI expanding to the stage where it actually controls public system functions,” said Ko Seok-tae, CEO of Xenon. “By meeting all evaluation indicators in the official certification test, we have confirmed the possibility of stable operation in a public environment.”
Meanwhile, in the public sector, smart city projects are expanding, combining digital twins and generative AI technologies to improve the efficiency of urban management and administrative services.
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キセノン、ソウル市の3D空間情報プラットフォーム「S-Map」に生成型AIインタラクティブインターフェースを適用
生成型AIソリューション企業キセノン(代表コ・ソクテ)はソウル市3D空間情報プラットフォーム'S-Map'に生成型AIベースの対話型インターフェースを導入したと11日明らかにした。 S-Mapはソウル全域の3次元空間データを統合提供するプラットフォームで、都市分析や行政意思決定支援に活用されるデジタルインフラだ。生成型AIベースの会話機能が適用されたS-Mapは先月23日からパイロットサービスとして運営されている。
今回のプロジェクトは、2024年に推進された「AIベースの対話型インターフェース適用デジタルツインサービス実証事業」の一環として行われた。既存メニュー中心構造のS-Mapを自然言語ベースのインターフェースに切り替えて使いやすさを高めることが目標だった。キセノンが主観研究開発機関を務め、空間情報企業ガイアスリーディが共同研究開発機関として参加した。
キセノンは既存の複雑なメニュー構造を自然言語ベースの会話環境に改善し、多様な年齢層の利用者がより簡単にプラットフォームを活用できるようにした。ユーザーが音声やテキストでコマンドを入力すると、AIが意図を分析して地図移動、視点変更、住所検索、3D建物・道路施設物・生活情報レイヤー制御などを自動的に実行する。また、初期ユーザーのアクセシビリティを考慮して、チャットボット形式の使用ガイド機能も併せて提供する。
今回のシステムは、単純な情報照会機能を超え、自然言語コマンドだけで高度な機能を実行できるように設計された。ユーザーは、メニューを探索することなく、画面分割による都市時系列比較、景観や風道などの都市環境分析シミュレーション、不動産実取引が照会、法規基盤建築物仮設計支援などの機能を実行することができる。
キセノンはこのために独自開発したプロンプトエンジニアリング（ReAct・DSPy）ベースの機能マッピングAIモデルを適用した。このモデルは、ユーザーの自然言語要求を分析し、S-Mapのさまざまな機能と接続する構造を備えています。これとともに、生成型AI運営を管理するLLMOps体系を構築し、サービスの安定性と性能を同時に確保した。
性能評価でも目標基準を満たしていることが分かった。ユーザー評価と認定認証試験で設定されたすべての評価指標を達成し、生成型AIベースの機能マッチング精度は81％で目標値（70％以上）を上回った。音声コマンド以降の機能マッチングまでにかかる時間は平均1.9秒で目標基準である3秒以内よりも速い速度を記録した。音声コマンド認識エラー率は1.7％で、ユーザー満足度は81％を記録した。
今回の実証事業は、デジタルアクセシビリティ向上の側面でも意味があるという評価だ。マウスやキーボードの使用に慣れていない利用者も音声やテキスト入力だけでデジタルツインサービスを活用でき、情報アクセス障壁を下げることができるからだ。また、自然言語ベースのデータ探索を通じて複雑な空間情報を直感的に提供し、市民サービスの品質と行政意思決定効率を高めるのにも役立つと期待される。
コソクテキセノン代表は「今回のS-Map実証事業は、生成型AIが公共システム機能を実際に制御する段階に拡張された事例」とし「公認認証試験ですべての評価指標を満たしただけに、公共環境でも安定した運営可能性を確認した」と述べた。
一方、最近公共部門ではデジタルツインと生成型AI技術を組み合わせて都市管理と行政サービス効率を高めようとするスマートシティプロジェクトが拡大する傾向にある。
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Xenon 将生成式人工智能交互界面应用于首尔市的 3D 空间信息平台“S-Map”。
生成式人工智能解决方案公司Xenon（CEO高锡泰）于11日宣布，已将基于生成式人工智能的对话式界面引入首尔三维空间信息平台“S-Map”。S-Map是一个整合首尔三维空间数据的平台，旨在为城市分析和行政决策提供数字化基础设施。具备生成式人工智能对话功能的S-Map已于上月23日开始试运行。
该项目是“基于人工智能的对话式界面应用数字孪生服务示范项目”（于2024年启动）的一部分。其目标是通过将S-Map现有的以菜单为中心的结构转换为基于自然语言的界面来提升用户体验。Xenon担任牵头研发机构，空间信息公司Gaia3D作为联合研发机构参与其中。
Xenon 将原有的复杂菜单结构改造为基于自然语言的对话式环境，使平台更易于各个年龄段的用户使用。用户通过语音或文本输入指令时，人工智能会分析其意图并自动执行诸如移动地图、切换视角、搜索地址以及控制 3D 建筑、道路设施和生活信息图层等操作。此外，考虑到新用户的易用性，平台还提供了聊天机器人式的用户指南。
该系统超越了简单的信息检索，旨在通过自然语言命令实现高级功能。用户无需浏览菜单，即可执行诸如通过分屏比较城市时间序列、分析城市环境（例如景观和风向）、模拟房地产交易价格以及根据法规进行建筑设计等功能。
为了实现这一目标，Xenon 应用了其自主研发的基于提示工程（ReAct·DSPy）的特征映射 AI 模型。该模型分析用户的自然语言请求，并将其与各种 S-Map 功能关联起来。此外，Xenon 还建立了 LLMOps 系统来管理生成式 AI 操作，从而确保了服务的稳定性和性能。
性能评估结果也表明，该系统达到了预期目标。用户评估和官方认证测试中设定的所有评估指标均已达标，基于生成式人工智能的特征匹配准确率达到81%，超过了70%的目标值。从语音指令到特征匹配的平均时间为1.9秒，比3秒以内的目标值更快。语音指令识别错误率为1.7%，用户满意度达到81%。
该示范项目在提升数字无障碍方面也具有重要意义。即使是不熟悉鼠标或键盘操作的用户，也可以通过语音或文本输入使用数字孪生服务，从而降低信息获取门槛。此外，基于自然语言的数据探索有望促进复杂空间信息的直观呈现，提升公民服务质量和行政决策效率。
Xenon公司首席执行官高锡泰表示：“S-Map示范项目是生成式人工智能扩展到实际控制公共系统功能的阶段的一个例证。通过官方认证测试的所有评估指标，我们证实了其在公共环境中稳定运行的可能性。”
与此同时，在公共部门，智慧城市项目正在扩展，结合数字孪生和生成式人工智能技术，以提高城市管理和行政服务的效率。
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Xenon va appliquer une interface interactive d'IA générative à la plateforme d'information spatiale 3D de la ville de Séoul, « S-Map ».
La société Xenon (PDG : Seok-Tae Ko), spécialisée dans les solutions d'IA générative, a annoncé le 11 juillet l'intégration d'une interface conversationnelle basée sur l'IA générative à « S-Map », la plateforme d'information spatiale 3D de Séoul. S-Map centralise les données spatiales 3D de la ville et sert d'infrastructure numérique pour l'analyse urbaine et la prise de décision administrative. Dotée de fonctionnalités conversationnelles basées sur l'IA générative, S-Map est opérationnelle en tant que service pilote depuis le 23 juillet.
Ce projet a été mené dans le cadre du « Projet de démonstration de service de jumeau numérique d'application d'interface conversationnelle basée sur l'IA », lancé en 2024. Son objectif était d'améliorer l'ergonomie en remplaçant la structure existante de S-Map, centrée sur les menus, par une interface en langage naturel. Xenon a dirigé la recherche et le développement, en collaboration avec la société d'information spatiale Gaia3D.
Xenon a transformé la structure complexe des menus existants en un environnement conversationnel basé sur le langage naturel, rendant ainsi la plateforme plus accessible aux utilisateurs de tous âges. Lorsque les utilisateurs saisissent des commandes vocales ou textuelles, l'IA analyse leur intention et exécute automatiquement des actions telles que le déplacement de la carte, le changement de point de vue, la recherche d'adresses et le contrôle des bâtiments 3D, des infrastructures routières et des informations sur le mode de vie. De plus, afin de faciliter l'accès aux nouveaux utilisateurs, un guide d'utilisation sous forme de chatbot est également fourni.
Ce système va bien au-delà de la simple recherche d'informations et est conçu pour offrir des fonctionnalités avancées grâce à des commandes en langage naturel. Les utilisateurs peuvent ainsi effectuer des opérations telles que la comparaison de séries temporelles urbaines en mode écran partagé, l'analyse d'environnements urbains comme les paysages et les courants de vent, la simulation des prix des transactions immobilières et l'aide à la conception de bâtiments en fonction de la réglementation, le tout sans avoir à naviguer dans des menus.
Pour ce faire, Xenon a mis en œuvre son propre modèle d'IA de mappage de fonctionnalités basé sur l'ingénierie des requêtes (ReAct·DSPy). Ce modèle analyse les requêtes en langage naturel des utilisateurs et les associe aux différentes fonctions de S-Map. De plus, grâce à la mise en place d'un système LLMOps pour gérer les opérations d'IA générative, Xenon a garanti la stabilité et la performance du service.
Les évaluations de performance ont également démontré que le système répondait aux critères fixés. Tous les indicateurs d'évaluation établis lors des évaluations utilisateurs et des tests de certification officiels ont été atteints, et la précision de la correspondance des caractéristiques basée sur l'IA générative a atteint 81 %, dépassant ainsi l'objectif (plus de 70 %). Le temps moyen entre la commande vocale et la correspondance des caractéristiques était de 1,9 seconde, plus rapide que l'objectif de moins de 3 secondes. Le taux d'erreur de reconnaissance des commandes vocales était de 1,7 %, et la satisfaction des utilisateurs a atteint 81 %.
Ce projet pilote est également considéré comme important pour l'amélioration de l'accessibilité numérique. Même les utilisateurs ne maîtrisant pas l'utilisation d'une souris ou d'un clavier peuvent utiliser les services de jumeaux numériques par saisie vocale ou textuelle, ce qui facilite l'accès à l'information. De plus, l'exploration des données par le langage naturel devrait contribuer à la mise à disposition intuitive d'informations spatiales complexes, améliorant ainsi la qualité des services aux citoyens et l'efficacité de la prise de décision administrative.
« Ce projet de démonstration S-Map illustre le développement de l'IA générative jusqu'à la prise en charge effective des fonctions des systèmes publics », a déclaré Ko Seok-tae, PDG de Xenon. « En satisfaisant à tous les critères d'évaluation lors du test de certification officiel, nous avons confirmé la possibilité d'un fonctionnement stable en milieu public. »
Parallèlement, dans le secteur public, les projets de villes intelligentes se développent, combinant jumeaux numériques et technologies d'IA générative pour améliorer l'efficacité de la gestion urbaine et des services administratifs.
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