국립산림과학원, AI·라이다 활용 수종 자동분류 기술 개발

기존 2차원 방식 대비 5% 높은 정확도…침엽수 5종·활엽수 3종 분류 가능

[한국정보기술신문] 산림청 국립산림과학원이 지상 라이다(LiDAR) 센서와 AI 기술을 결합해 우리나라 대표 수종을 자동으로 분류할 수 있는 혁신적 기술을 개발했다고 1일 발표했다. 이 기술은 기존 2차원 영상 기반 분류 방식보다 약 5% 높은 정확도를 보여 산림 관리의 디지털 혁신을 이끌 것으로 기대된다.

3차원 점군 정보로 나무 종류 정확히 판별

개발된 기술은 고정형, 핸드헬드형, 백팩형 등 다양한 라이다 장비를 활용해 산림을 스캔하고, 개별 나무를 식별한 뒤 AI 알고리즘을 적용해 나무의 종류를 자동으로 판별하는 방식이다. 라이다는 레이저 펄스를 발사해 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리와 형상을 파악하는 첨단 기술로, 3차원 점군(Point Cloud) 정보를 생성한다.

국립산림과학원은 현재 AI 기반으로 5개 침엽수종(소나무, 곰솔, 잣나무, 낙엽송, 편백)과 3개 활엽수종(신갈나무, 굴참나무, 상수리나무)을 분류할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.

기존 2차원 방식의 한계 극복

기존 2차원 영상정보를 이용한 분류 방식은 나무 수관부 경계에 포함된 분광 정보만을 활용하기 때문에 정확한 본수와 위치를 파악하는 데 한계가 있었다. 특히 나무가 겹쳐 있거나 울창한 산림에서는 개별 나무를 구분하기 어려웠다.

반면 이번에 개발된 기술은 라이다로 수집한 나무의 디지털 형상 정보를 학습해 수종과 위치를 정확하게 파악할 수 있다. 3차원 데이터를 활용함으로써 나무의 구조적 특성까지 분석이 가능해진 것이다.

침엽수림 분류 정확도 99% 달성

AI 알고리즘을 적용한 수종 분류 정확도는 매우 높은 수준을 보였다. 침엽수림과 활엽수림 분류에서 99%의 정확도를 기록했으며, 침엽수 5종과 활엽수림 분류에서는 94%, 활엽수 3종과 침엽수림 분류에서는 92%의 정확도를 나타냈다.

이는 기존 2차원 영상 기반 분류 방식보다 약 5% 높은 수치로, 산림 관리와 모니터링에 실질적인 도움이 될 것으로 평가된다. 특히 대규모 산림에서 빠르고 정확한 수종 파악이 가능해져 산림 자원 관리 효율성이 크게 향상될 전망이다.

산림 디지털트윈 구축과 현장 활용 기대

국립산림과학원 산림경영연구과 박정묵 연구사는 "수종 분류의 정확도를 높이기 위해서는 지역별로 다양한 학습데이터 구축이 필요하다"며 "이번에 개발된 자동화 기술을 통해 산림 디지털트윈 구축은 물론, 산림사업과 현장조사 업무에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

연구원은 이번 기술을 바탕으로 현장 적용 가능성을 높이고, 더 다양한 수종을 분류할 수 있도록 기술 고도화를 추진할 계획이라고 덧붙였다. 향후 전국 산림에 적용되면 산림 자원의 정확한 현황 파악과 효율적 관리가 가능해질 것으로 전망된다.

한국정보기술신문 인공지능분과 김주호 기자 news@kitpa.org