AI 기반 자동화 기술로 우리나라 대표 수종 자동으로 분류한다!

다음은 대한민국 국립산림과학원에서 발표한 보도자료를 바탕으로 작성된 상세하고 포괄적인 요약입니다.

1. 핵심 요약

국립산림과학원은 2024년 5월 27일, 인공지능(AI) 기반의 자동화 기술을 개발하여 우리나라 대표 수종 5가지를 드론 및 항공 영상으로 자동 분류하는 데 성공했다고 발표했습니다. 이 기술은 소나무, 잣나무, 낙엽송, 참나무류, 밤나무 등 국내 산림 면적의 약 70%를 차지하는 주요 수종을 대상으로 약 90%의 높은 정확도로 분류할 수 있습니다. 기존의 시간과 비용이 많이 드는 수동 조사를 대체하여 산림 자원 조사 및 관리의 효율성을 획기적으로 높이고, 기후변화 대응 및 탄소중립 실현에 기여하는 스마트 산림 경영의 핵심 기술로 기대를 모으고 있습니다.

2. 주요 내용

• AI 기반 수종 분류 모델 개발: 국립산림과학원은 우리나라 산림 면적의 약 70%를 차지하는 주요 수종인 소나무, 잣나무, 낙엽송, 참나무류, 밤나무 등 5개 대표 수종을 대상으로 딥러닝(인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 대량의 데이터를 스스로 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 기술) 기반의 인공지능 모델을 개발했습니다. 이 모델은 드론 및 항공 영상 데이터를 활용하여 약 90%의 높은 정확도로 수종을 자동 분류하는 성능을 보였습니다.

• 산림공간정보 분석 플랫폼 연동: 개발된 AI 기반 수종 분류 자동화 기술은 국립산림과학원이 구축한 '산림공간정보 분석 플랫폼'에 연동되어 활용됩니다. 이를 통해 사용자는 웹 기반 환경에서 손쉽게 고해상도 산림 영상 데이터를 업로드하고, AI 모델을 통해 자동으로 수종 분류 결과를 얻을 수 있어 접근성과 활용성을 높였습니다.

• 기존 조사 방식의 한계 극복: 기존의 산림 자원 조사는 현장 답사, 항공사진 수동 판독 등 많은 인력과 시간, 비용이 소요되는 비효율적인 방식이었습니다. 이번 AI 기술 개발은 이러한 전통적인 방식의 한계를 극복하고, 대규모 산림 지역에 대한 빠르고 정확한 정보 획득을 가능하게 하여 산림 관리의 디지털 전환을 가속화합니다.

• 주요 수종 선정 및 정확도: 분류 대상 수종은 국내 산림에서 가장 큰 비중을 차지하고 경제적, 생태적으로 중요한 소나무, 잣나무, 낙엽송, 참나무류, 밤나무로 선정되었습니다. 이들 수종에 대한 90%의 분류 정확도는 실제 산림 현장에서 적용 가능한 수준으로, 정밀한 산림 자원 파악에 크게 기여할 것으로 평가됩니다.

• 다양한 산림 분야 활용 가능성: 이 기술은 산림 자원 조사뿐만 아니라 산림 경영 계획 수립, 산림 재해(산불, 병해충) 대응, 산림 탄소 흡수량 산정, 생물다양성 보전 등 다양한 산림 분야에 적용될 수 있습니다. 특히, 실시간에 가까운 정보 업데이트를 통해 정책 결정 및 현장 대응 능력을 강화할 수 있습니다.

• 국립산림과학원장의 비전: 배재수 국립산림과학원장은 이번 기술 개발이 "스마트 산림 경영의 핵심 기술"임을 강조하며, "산림 자원 조사 및 관리의 효율성을 획기적으로 높이고, 기후변화 대응 및 탄소중립(대기 중으로 배출되는 탄소량과 흡수되는 탄소량을 같게 하여 실질적인 탄소 배출량을 '0'으로 만드는 것) 실현에 크게 기여할 것"이라고 밝혔습니다. 이는 기술이 단순한 분류를 넘어 국가적 목표 달성에 이바지함을 시사합니다.

3. 배경 및 목적

대한민국 산림은 국토의 약 63%를 차지하는 중요한 자원이지만, 그 관리는 여전히 많은 도전 과제에 직면해 있습니다. 기존의 산림 자원 조사는 주로 현장 답사나 항공사진을 전문가가 직접 판독하는 방식으로 이루어져 왔습니다. 이러한 전통적인 방법은 광활한 산림 면적을 대상으로 할 때 막대한 인력과 시간, 그리고 예산을 필요로 하며, 조사 주기가 길어 급변하는 산림 상황을 실시간으로 반영하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 특히, 기후변화로 인한 산림 재해(산불, 병해충)의 빈도와 강도가 증가하고, 탄소중립과 같은 국가적 목표 달성을 위해 산림의 탄소 흡수량을 정확히 파악해야 할 필요성이 커지면서, 더욱 신속하고 정밀하며 효율적인 산림 정보 획득 기술의 중요성이 부각되었습니다.

이러한 배경 속에서 국립산림과학원은 4차 산업혁명 기술인 인공지능과 드론 기술을 산림 분야에 접목하여, 산림 관리의 디지털 전환을 가속화하고 미래 지향적인 스마트 산림 경영 체계를 구축하고자 했습니다. 본 기술 개발의 궁극적인 목적은 ▲수동 조사 방식의 비효율성을 해소하여 산림 자원 조사 및 관리의 시간과 비용을 획기적으로 절감하고, ▲고해상도 영상 데이터를 기반으로 객관적이고 높은 정확도의 산림 정보를 제공하며, ▲이를 통해 산림 정책 수립 및 현장 적용의 신속성과 정밀성을 향상시키는 데 있습니다. 궁극적으로는 지속 가능한 산림 경영을 실현하고, 기후변화 대응 및 국가 탄소중립 목표 달성에 기여하는 것이 핵심 목표입니다.

4. 세부 추진 내용

국립산림과학원은 이번 AI 기반 수종 분류 자동화 기술 개발을 위해 다각적인 노력을 기울였습니다. 먼저, 고해상도 드론 및 항공 영상 데이터를 확보하는 데 주력했습니다. 이 영상 데이터는 RGB(적색, 녹색, 청색) 일반 영상뿐만 아니라, 육안으로는 구별하기 어려운 식물의 건강 상태나 종 특성을 파악하는 데 유용한 멀티스펙트럴(다중 스펙트럼) 영상을 포함하여 수종 분류의 정확도를 높이는 데 기여했습니다. 수집된 방대한 영상 데이터는 산림 분야 전문가들이 직접 수종을 식별하고 라벨링(데이터에 특정 정보를 부여하는 작업)하는 과정을 거쳐 인공지능 학습을 위한 고품질 데이터셋으로 구축되었습니다.

이렇게 준비된 데이터셋을 기반으로, 국립산림과학원은 딥러닝 기술을 활용하여 인공지능 모델을 훈련시켰습니다. 딥러닝은 대량의 이미지 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 스스로 학습하여 수종별 고유한 시각적 특성을 파악하도록 설계되었습니다. 특히, 우리나라 산림에서 가장 큰 비중을 차지하는 소나무, 잣나무, 낙엽송, 참나무류, 밤나무 등 5개 대표 수종을 집중적으로 학습시켜 실제 산림 환경에서의 적용 가능성을 높였습니다. 개발된 AI 모델은 약 90%의 높은 분류 정확도를 달성하며 그 성능을 입증했습니다. 이 기술은 국립산림과학원이 이미 구축하여 운영 중인 '산림공간정보 분석 플랫폼'에 통합되어, 사용자가 웹 기반 환경에서 손쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 연구 결과가 실제 현장에서 바로 적용될 수 있는 기반을 마련했습니다.

5. 기대 효과

이번 AI 기반 수종 분류 자동화 기술 개발은 대한민국 산림 관리 전반에 걸쳐 혁신적인 변화와 다양한 긍정적 효과를 가져올 것으로 기대됩니다. 첫째, 산림 자원 조사 및 관리의 획기적인 효율성 증대입니다. 기존의 인력 중심 조사 방식에 비해 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있으며, 대규모 산림 지역에 대한 조사를 훨씬 빠르고 경제적으로 수행할 수 있게 됩니다. 이는 산림청 및 지방자치단체 등 산림 관리 기관의 업무 부담을 줄이고 예산을 효율적으로 사용할 수 있게 합니다. 둘째, 정보의 정확성과 객관성 향상입니다. AI는 사람의 주관적 판단이나 피로도에 영향을 받지 않고 일관된 기준으로 수종을 분류하므로, 더욱 정밀하고 신뢰할 수 있는 산림 자원 데이터를 제공합니다.

셋째, 신속한 산림 정보 업데이트를 통해 산림 재해 대응 능력을 강화할 수 있습니다. 산불 발생 시 피해 지역의 수종 분포를 빠르게 파악하여 진화 전략을 수립하거나, 병해충 확산 시 감염 수종을 신속하게 식별하여 방제 계획을 세우는 데 결정적인 역할을 할 수 있습니다. 넷째, 국가 탄소중립 목표 달성에 기여합니다. 수종별 탄소 흡수량이 다르므로, 정확한 수종 분포 정보는 산림의 탄소 흡수량을 정밀하게 산정하는 데 필수적입니다. 이는 국가 온실가스 감축 목표 설정 및 이행에 중요한 기초 자료가 됩니다. 마지막으로, 스마트 산림 경영의 기반을 마련하여 산림 분야의 디지털 전환을 선도하고, 지속 가능한 산림 자원 관리와 생물다양성 보전에 기여함으로써 국민들에게 더욱 건강하고 풍요로운 산림 혜택을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 기술의 수혜 대상은 산림 관리 기관, 연구자, 관련 산업 종사자뿐만 아니라, 궁극적으로는 대한민국 국민 전체가 될 것입니다.

6. 향후 계획

국립산림과학원은 이번에 개발된 AI 기반 수종 분류 자동화 기술의 활용 범위를 넓히고 성능을 더욱 고도화하기 위한 지속적인 노력을 기울일 계획입니다. 단기적으로는 현재 5개 대표 수종에 한정된 분류 대상을 국내 주요 경제림 및 생태적으로 중요한 더 많은 수종으로 확대하여 기술의 범용성을 높일 예정입니다. 또한, 다양한 환경 조건과 계절 변화에 따른 영상 데이터의 특성을 반영하여 분류 정확도를 더욱 향상시키는 연구를 지속할 것입니다.

중장기적으로는 개발된 기술을 산림청 및 지방자치단체 등 산림 현장 관리 기관에 적극적으로 보급하고 확산하여 실제 산림 경영에 실질적인 도움이 될 수 있도록 지원할 계획입니다. 이를 위해 기술 교육 및 컨설팅 프로그램을 운영하고, 사용자 친화적인 인터페이스를 지속적으로 개선해 나갈 것입니다. 나아가, 이 기술을 산림 생장량 예측, 산림 병해충 예찰, 산림 벌채 계획 수립 등 다양한 산림 관리 업무와 연계하여 통합적인 스마트 산림 관리 시스템을 구축하는 데 기여할 것입니다. 궁극적으로는 인공지능과 빅데이터 기반의 디지털 산림 혁신을 선도하여, 기후변화 시대에 지속 가능한 산림 자원 관리와 국가 탄소중립 목표 달성에 핵심적인 역할을 수행해 나갈 것입니다.