국립산림과학원, AI 기술로 목재자원 분석 고도화 나서...머신러닝 기반 예측 시스템 구축

산림청 산하 국립산림과학원이 AI와 머신러닝 기술을 접목해 목재자원 물질흐름 분석 및 탄소저장량 예측 체계 고도화를 추진한다.

[한국정보기술신문] 산림청 국립산림과학원이 인공지능 기술을 활용한 목재자원 분석 시스템 고도화에 나섰다. 국립산림과학원은 지난 25일 목재자원 흐름 예측 및 탄소저장량 전망 모델의 고도화를 위한 AI 및 머신러닝 전문가 초청 세미나를 개최했다고 27일 밝혔다.

이번 세미나는 기존 통계 기반 분석의 한계를 극복하고 AI 기술을 접목해 보다 정확한 목재자원 물질흐름분석 및 예측 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 특히 목재제품의 장기적 이용과 탄소저장량 변화를 추적하는 동적 물질흐름분석 분야에 AI 기술을 적용하는 방안을 논의한 첫 공식 세미나라는 점에서 의미가 크다.

머신러닝 기반 자원 흐름 분석 사례 공유

행사는 성균관대학교 이연란 교수의 기조 강연으로 시작됐다. 이 교수는 다양한 산업 분야에서 축적된 머신러닝 기반 수요 예측, 자원 흐름 분석, 최적화 모델 구축 사례를 소개했다. 이를 통해 목재 분야에 적용할 수 있는 구체적인 기법들이 제시됐다.

국립산림과학원 김민지 박사는 현재 수행 중인 목재이용 통계를 활용한 동적 물질흐름 연구 현황을 발표했다. 김 박사는 국내 목재자원의 투입-생산-이용-폐기 흐름을 분석한 결과를 공유하고, 향후 AI 기반 예측 모델 개발이 필요한 영역을 구체적으로 제시했다.

지속가능한 자원관리와 탄소정책 수립 기반 마련

물질흐름분석은 특정 물질이나 제품이 생산부터 폐기까지 전 과정에서 어떻게 이동하고 축적되는지를 추적하는 분석 기법이다. 특히 동적 물질흐름분석은 시간에 따른 변화를 반영해 장기적인 자원 이용 패턴과 환경 영향을 예측할 수 있다.

국립산림과학원은 이번 세미나를 통해 AI 기술을 목재자원 분석에 접목함으로써 미래 목재 수요와 탄소저장량에 대한 예측 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 지속가능한 산림자원 관리와 탄소중립 정책 수립에 핵심적인 기반이 될 전망이다.

박주생 국립산림과학원 목재산업연구과장은 지속가능한 자원관리와 탄소관리 정책을 수립하려면 미래 목재 수요와 탄소저장량에 대한 정확한 예측이 필수적이라고 강조했다. 그는 AI 기술을 접목함으로써 과학적이고 신뢰감 있는 예측 모델을 구축해 정책 기반 강화에 기여할 것으로 기대한다고 밝혔다.

이번 세미나는 산림 분야에서 AI와 머신러닝 기술의 활용 가능성을 모색하고, 전문가 간 협력 네트워크를 구축하는 계기가 됐다는 평가를 받고 있다. 국립산림과학원은 이번 논의를 바탕으로 향후 AI 기반 목재자원 예측 시스템 개발을 본격화할 계획이다.

한국정보기술신문 인공지능분과 성연주 기자 news@kitpa.org