'딥러닝' 기술로 침엽수 고사목 검출…생태계 연구 속도↑

국립공원공단, 반야봉·천왕봉서 고사목 2만5120그루 검출

[뉴스토마토 백주아 기자] 기후변화로 고사한 구상나무 등 국립공원 아고산대 생태계 조사에 인공지능(딥러닝) 기술이 활용되면서 연구 효율성이 높아질 전망이다.  

 

인공지능(딥러닝)분석 지점. 자료/국립공원공단

 

8일 환경부 산하 국립공원공단은 최근 빠르게 발전하는 딥러닝 기술과 고해상도 항공영상을 활용하여 생태계 조사·연구의 효율성을 높이는 등 과학적인 생태계 보전·관리에 나설 계획이라고 밝혔다.

 

딥러닝 기술은 머신러닝의 일종으로 입력된 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 스스로 데이터를 분류하는 고도의 연산 기술이다. 

 

국립공원공단은 지난 2월 고해상도 인공지능과 항공영상 기술을 활용해 기후변화 영향으로 고사한 아고산대 생태계 상록침엽수를 검출하고 개체별 위치정보를 자동으로 수집할 수 있는 시범 기술을 개발했다.

 

이에 지리산국립공원 반야봉, 영신봉, 천왕봉 등 주요 3개 봉우리 일대를 분석한 결과, 지난 2018년 기준 약 5.94㎢ 면적에 총 2만5120 그루의 침엽수 고사목을 검출했다.

 

연구진이 직접 같은 지역을 맨눈으로 판독한 결과 2만7450여 그루로 조사돼 검출률은 92%로 오차가 있었지만, 조사에 걸리는 시간은 기존보다 대폭 줄어들었다는 게 공단 측의 설명이다. 

 

입체영상을 연구진이 직접 판독하려면 약 3개월이 소요되는데 비해 인공지능 기술을 활용하면 수 초 안에 검출이 가능하다. 인공지능 학습시간을 감안해도 조사시간이 1개월로 줄어든다. 

 

연구진은 앞으로 지리산국립공원 내 상록침엽수 고사 지역에 대한 입지환경을 분석해 추가적인 고사원인을 밝히고, 기후변화 상황별 미래예측 등 아고산대 생태계 보전과 복원을 위한 후속 연구를 진행할 계획이다.

 

또 산림 병해충 피해, 식생 변화, 재난·재해 등 국립공원 자연생태계 관리의 다양한 분야로 확장해 적용할 예정이다.  

 

오장근 국립공원공단 국립공원연구원장은 “인공지능 기술과 고해상도 항공영상을 통해 고지대, 급경사지 등 지리적 제약 없이 조사가 가능하다”면서 “4차 산업혁명의 시대적 요구에 발맞춰 인공지능을 활용한 기후변화 연구, 생태자원 조사, 보전·관리정책 등 후속 과제를 추진할 계획”이라고 말했다. 

 

세종=백주아 기자 [e-mail]