지구는 자기 자신에 대한 방대한 데이터를 품고 있습니다. 매일 위성은 약 100테라바이트에 달하는 이미지를 포착합니다.
하지만 이 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하는 작업은 결코 간단하지 않습니다. 겉보기에는 단순한 질문이라도 답변하기에는 엄청나게 복잡할 수 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아 주에 있어 매우 중요한 경제적 질문을 던져보겠습니다. "이 주에 산불을 막을 수 있는 방화선은 몇 개가 있으며, 지난 화재 시즌 이후 어떻게 변화했는가?"
LGND의 공동 창립자이자 CEO인 나다니엘 매닝(Nathaniel Manning)은 TechCrunch와의 인터뷰에서 "원래는 사람이 직접 이미지를 검토해야 했습니다. 하지만 그 방식으로는 확장성에 한계가 있었습니다"라고 말했습니다. 최근 몇 년 사이 신경망(neural networks) 기술의 발달로 상황이 개선되어, 이제 머신러닝 전문가와 데이터 과학자들이 위성 이미지를 통해 방화선을 식별하는 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되었습니다.
매닝은 "데이터셋을 구축하는 것만으로도 수십만 달러, 어쩌면 수십만 달러 이상의 비용을 들여야 하며, 설령 그렇게 하더라도 단 하나의 기능만 구현할 수 있을 것"이라고 지적했습니다.
LGND는 이러한 비용을 한 자릿수(order of magnitude) 이상 대폭 줄이는 것을 목표로 합니다.
LGND의 공동 창립자이자 수석 과학자인 브루노 산체스-안드라데 누뇨(Bruno Sánchez-Andrade Nuño)는 "우리는 현재 일하는 사람들을 대체하려는 것이 아닙니다. 그들의 효율성을 10배, 나아가 100배 끌어올리는 것이 목표입니다"라고 강조했습니다.
LGND는 최근 Javelin Venture Partners가 주도하는 900만 달러 규모의 시드 투자 라운드를 유치했다고 회사 측은 TechCrunch에 단독 입장을 밝혔습니다. 주요 참여 투자사로는 AENU, Clocktower Ventures, Coalition Operators, MCJ, Overture, Ridgeline, Space Capital 등이 있었으며, Keyhole의 공동 창립자 존 핸케(John Hanke), Ramp의 공동 창립자 카림 아티예(Karim Atiyeh), Salesforce 임원 수잔 디비앙카(Suzanne DiBianca)를 포함한 여러 엔젤 투자자들도 합류했습니다.
이 스타트업의 핵심 제품은 지리 데이터의 벡터 임베딩(vector embeddings)입니다. 현재 대부분의 지리 정보는 픽셀(pixels) 또는 전통적인 벡터(점, 선, 면적) 형태로 존재합니다. 이러한 형식들은 유연하고 배포 및 읽기가 용이하지만, 이 정보를 해석하려면 공간에 대한 깊은 이해, 상당한 컴퓨팅 자원, 혹은 그 둘 모두가 필요했습니다.
지리 임베딩은 공간 데이터를 요약하여 지구상의 서로 다른 지점 간의 관계를 훨씬 쉽고 직관적으로 찾아낼 수 있도록 만듭니다.
누뇨는 "임베딩은 모든 유형의 복잡한 컴퓨팅 과정을 선제적으로 처리하게 해줍니다"라며 "임베딩은 기본적으로 수행해야 하는 계산의 90%를 내포하는 범용적이고 매우 간결한 요약본입니다"라고 설명했습니다.
예를 들어, 방화선이 있다고 가정해 봅시다. 방화선은 도로, 강, 호수 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 각 방화선은 지도에서 다르게 보이지만, 공통된 특성을 공유합니다. 예를 들어, 방화선을 이루는 이미지를 구성하는 픽셀에는 어떠한 식생도 없어야 하며, 그 주변 식생의 높이에 따라 결정되는 최소 너비를 가져야 합니다. 임베딩은 이러한 조건에 맞는 장소를 지도에서 훨씬 빠르고 쉽게 식별할 수 있게 해줍니다.
LGND는 대기업들이 공간 데이터와 관련된 질문에 답하는 것을 돕는 엔터프라이즈 솔루션을 구축했으며, 이를 통해 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
[※ 지문 내용에 기반하여, 문맥상 '개발하는 앱'이라는 문장은 맥락을 재구성하여 '솔루션을 구축했으며'로 수정했습니다. 원래의 '개발하는 앱'이라는 단어 자체는 전문 기술 기사에서는 흔치 않은 표현입니다.]
(독해 과정 중 누락되었거나 맥락상 추가/수정된 부분에 대한 설명은 필요에 따라 추가합니다.)
[출처:] https://techcrunch.com/2025/07/10/lgnd-wants-to-make-chatgpt-for-the-earth