산림청에도 인공지능(AI) 바람이 불고 있다. 10년간 축적된 산림 데이터를 활용한다.

6일 정부당국에 따르면 산림청은 최근 AI를 활용한 단풍 예측지도를 공개했다. AI는 산림에서 측정한 데이터를 기반으로 학습해 단풍이 절정인 시기를 예측했다. 기존 단풍 지도는 인공위성 관측 데이터로 작성됐다.

AI 활약 배경에는 산림청의 지원과 수목원의 꾸준한 데이터 확보가 있다. 2009년부터 산림청은 ‘기후변화 취약산림식물종 적응사업’의 일환으로 산림지역 현장 데이터 확보에 나섰다.

국립수목원의 손성원 박사는 "지난 10년간 개화, 개엽 등 주요 식물계절현상을 관측했다"며 "AI는 온도와 날짜를 주요 요인으로 판단한 것"라고 설명했다. 지난 10년간 전국 각지 수목원 10개 기관이 19곳의 산림지역에서 수집한 덕분에, AI 학습 데이터도 부족하지 않았다.

 산림청과 수목원이 AI를 통해 단풍 절정 시기를 예측했다. / 국립수목원
산림청과 수목원이 AI를 통해 단풍 절정 시기를 예측했다. / 국립수목원
특히 기상청의 기상 관측대에서 측정한 데이터가 아닌 산림 지역 데이터 활용에 의의가 있다. 기상 관측대는 도시 지역에 있어 산림 지역 현상을 온전히 반영한다고 보긴 힘들다. 또한 개화, 개엽과 같은 식물계절현상 데이터도 측정하지 않았다.

산림청과 수목원은 지난 10년간 동일한 식물종과 지역에서 데이터를 꾸준하게 측정했다. 미국과 유럽보다 데이터 양 자체는 부족하지만, 오랜기간 동일한 목적을 가지고 관측한 데이터는 희귀하다. AI단풍 예측지도가 전 세계에서 희귀한 이유다.

손성원 박사는 "데이터가 충분히 쌓여 AI를 활용할 수 있을 것으로 판단했다"며 "(AI단풍 예측지도는) 매년 발표할 계획이다. 계속해서 데이터가 쌓인다면 예측값 오차가 더 줄어들 것으로 기대한다"라고 밝혔다.

이어 그는 "데이터는 결과가 바로 나오지 않아 꾸준히 지원하기 힘들다. 하지만 10년동안 데이터를 축적해, 유의미한 결과가 나오기 시작했다"라고 덧붙였다.

AI단풍 예측지도 발전 가능성도 충분하다. 지금은 단풍이 절정인 시기만을 측정했지만, 축적된 데이터를 통해 다양한 방법으로 AI를 활용할 수 있다. 예를 들어, 개화 시기가 중요한 양봉 산업에서는 꿀 생산량을 가늠하는 길이 열린다.

한반도의 대부분을 이루고 있는 산림 지역에 관한 이해도도 높아질 것으로 보인다. 손성원 박사는 "한반도의 70%는 산림이다. 산림의 생태계 변화를 예측한다면, 기후 등 다양한 변화를 체감하고 인지할 수 있다"며 "변화를 단순 체감이 아닌 데이터로 이야기하는 것"라고 강조했다.

 AI가 예측한 단풍 절정 시기. 괄호 속은 오차 기간을 말한다. / 국립수목원
AI가 예측한 단풍 절정 시기. 괄호 속은 오차 기간을 말한다. / 국립수목원
송주상 기자 sjs@chosunbiz.com