한국입업진흥원 웹진

Data-Story

AI로 보는 산림
-AI 특집-

② 산림분야 AI 활용

산림분야와 AI

AI 기술의 활용은 산림분야에도 서서히 스며들고 있습니다. 산은 우리 눈에 보이는 곳보다 보이지 않는 넓은 영역에서 더 많은 일들이 벌어집니다. 광대한 산림을
사람이 일일이 관찰·관리하기 어렵지만, AI를 활용하면 방대한 숲 데이터를 빠르게 분석하여 사람이
놓치기 쉬운 징후까지 포착할 수 있습니다.
경험과 직감에 기대던 전통적인 산림 관리에 데이터라는 날개를 달아주는 것이 AI의 역할이라고 할 수 있죠.
실제로 산림청을 비롯한 공공기관들도 스마트 산림재해 대응, 산림 병해충 방제, 산림경영 효율화 등을 목표로 AI와 빅데이터 기술 개발에 적극 나서고 있습니다. AI를 접목한 산림분야 시스템의 사례를 통해, AI가 어떻게 산림 현장의 문제를 똑똑하게 해결하는 도구가 되고 있는지 알아보겠습니다.

사례1 : 인공지능 기반 산불 예방 의사결정 시스템

5-1. 사람 때문에 나는 산불, 어떻게 예측할까?

우리나라 산불의 약 70%는 사람이 원인이라는 사실, 알고 계셨나요?
입산자의 실화, 논·밭두렁 소각, 담뱃불 등 작은 불씨가 큰 산불로 번지는 일이 다반사입니다.

이와 같이, 우리나라 산불의 원인이 대부분 사람의 부주의한 행동이라는 점에 착안하여, 인위적 요인
(유동인구, 생활활동 등)과 자연적 요인(기온, 습도, 바람 등) 데이터를 수집·분석하고, 이를
인공지능 기반으로 산불 발생 위험도를 예측하는 ‘인공지능 기반 산불 예방 의사결정 지원 시스템’을
구축하였습니다. 해당 시스템은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원의 ‘디지털 기반 사회현안 해결
프로젝트’에 선정되어 개발하였습니다. 이 프로젝트에서는 산불 발생에 영향을 주는 여러 데이터를 한데 모아 AI로 분석했습니다.

활용된 주요 데이터는 다음과 같습니다.

* 실시간 데이터 11종, 정적 데이터 24종

5-2. 사용된 AI 기술 ; LSTM, VAE, XAI로 더 똑똑하고 설명가능하게

그렇다면 이 산불 예측 시스템에는 어떤 AI 기법이 쓰였을까요?

5-3. 데이터의 흐름과 기대효과

이 산불 예측 시스템은, 다양한 데이터를 “실시간으로 수집 → AI 모델로 분석 → 대시보드를 통해
결과 제공”의 흐름으로 작동합니다.

특히 여러 AI 기법을 앙상블하여 정확도를 높이고, 결과에 대한 해석까지 곁들여 의사결정에
활용하도록 한 것이 특징입니다. 현장에서 이 시스템을 활용하면 산불 위험 지역을 사전에 파악하여
입산 통제를 빨리하고, 주변에 있는 사람들에게는 신속히 대피소를 안내할 수 있습니다. 또한, 실시간
대시보드를 통해 상황을 한눈에 보면서 대응함으로써 초동 대처 속도가 크게 향상될 것입니다.
앞으로 이 시스템이 전국적으로 확대되면, 산불 예방은 물론 국민의 안전까지 한층 더 강화될 것으로 기대됩니다.

사례2 : AI 기반 산림병해충 방제 지원 시스템

6-1. 보이지 않는 병해충, 넓어지는 위협

소나무재선충병은 ‘소나무 에이즈’라고 불릴 만큼 전염성과 파괴력이 강한 병해충으로, 감염되면
단기간에 급속히 번지며 숲 전체를 위협합니다. 실제로 최근 몇 년간 피해 고사목은 수십만에서 수백만
그루로 늘어났고, 방제 예산도 매년 수백억 원이 투입될 만큼 심각한 상황이었습니다.
기존 대응은 전문가가 숲을 직접 돌아다니며 육안으로 고사목을 찾아내는 방식이었지만, 넓은 산림을
조사하기엔 한계가 분명했습니다. 이를 해결하기 위해 과학기술정보통신부와 산림청이 공동으로
협업하여 ‘AI 기반 산림병해충 방제 지원 시스템’을 구축했습니다.
이 시스템의 목표는, 감염목을 더 빠르고 정확하게 찾아내어 조기에 방제 계획을 세우는 것입니다.

6-2. 사용된 AI 기술 : 드론 영상과 딥러닝의 결합

이번 시스템의 핵심은 드론이 숲을 찍고, AI가 문제의 나무를 찾아내는 과정입니다. 여러 딥러닝
모델이 단계별로 투입되어, 기존 방식보다 정밀하고 신속한 탐지가 가능합니다.

전체 흐름을 정리하면, 다음과 같은 순서로 진행됩니다.

예전에는 사람이 숲속을 걸어다니며 눈으로 확인해야 했지만, 이제는 AI가 대신 빠르고 정밀하게 분석할 수 있게 된 것입니다

6-3. 기대효과

AI 기반 산림병해충 방제 지원 시스템은 기존 방식과 비교해 뚜렷한 성과를 보여주었습니다.

사람이 직접 조사할 때는 시간당 3ha 정도밖에 살펴보지 못했지만, AI는 같은 시간에 33ha를
분석해내며 11배 더 빠른 성과를 냈습니다.
그리고, 방제 설계 시간은 기존 대비 80% 단축되었고, 기존에 3명이 하던 일을 이제는 전문가 1명이
수행할 수 있게 되어, 연간 예찰 비용도 약 40% 절감되었습니다.
또한, 탐지 정확도 측면에서 인공지능 모델은 87.4%의 정확도, 현장 실증 평균은 약 80%의 정확도를 기록하며, 산업적 활용이 가능한 수준에 도달하였습니다.

이와 같이 AI를 도입하면서 방제계획 수립은 한층 빨라졌고, 전국 피해 현황을 한눈에 파악하여
통합적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 단순히 사람이 하던 일을 대신하는 수준을 넘어, AI가 방제
업무를 더 빠르고, 더 정확하게, 더 체계적으로 만들어 주었습니다.
따라서 이번 시스템은 AI 기반 스마트 대응체계로 도약한 사례라 할 수 있습니다.

마무리

산불과 병해충 사례에서 보듯이, AI는 산림 관리의 든든한 조력자가 되고 있습니다. 방대한 데이터를 분석하여 사람이 놓치기 쉬운 위험까지 예측해주기 때문이죠. 앞으로 이 시스템이 전국적으로 확대된다면, 산림재해로 인한 피해를 줄이고 국민 안전을 지키는 데 큰 힘이 될 것입니다.

이를 위해서, 데이터 인프라 구축, 현장 인력의 디지털 역량 강화, 그리고 정책적 지원 과 민관 협력이
뒷받침되어야 합니다. 결국 AI는 선택이 아닌 필수 도구입니다. 한국임업진흥원을 비롯한 산림
관계기관이 앞장선다면, AI와 함께하는 스마트한 숲 관리가 머지않아 현실이 될 것입니다.

이처럼 AI는 단순한 유행이 아닌, 이미 행정·산업·일상 곳곳을 바꾸는 새로운 표준이 되어가고
있습니다. 숲을 지키는 사례처럼, AI는 방대한 데이터를 바탕으로 사람이 미처 보지 못한 위험과
기회를 찾아내고, 더 나은 선택을 돕는 지능형 파트너로 자리 잡고 있습니다.
앞으로의 시대는 데이터를 읽고, AI와 협력하며, 미래를 설계할 수 있는 사람이 중심이 될 것입니다.
숲을 넘어 사회 전반으로 확산되는 AI의 변화 속에서, 우리 모두가 준비된 태도로 이 흐름을
맞이한다면, AI는 새로운 가능성의 열쇠가 될 것입니다.
이번 숲데이터톡!톡!의 AI 특집을 계기로, 독자 여러분도 AI 시대를 살아가는 자신만의 준비 전략을 떠올려보시면 어떨까요?

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