AI로 국내 수종 자동 분류, 정확도 5% 향상

국립산림과학원은 지상 라이다(LiDAR) 센서를 활용하여 우리나라 대표 수종을 분류하는 AI 기반 자동화 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 다양한 형태의 라이다 장비를 사용해 산림을 스캔하고, AI 알고리즘을 적용해 개별 나무의 종류를 자동 판별한다. 현재 개발된 기술로 5개의 침엽수종과 3개의 활엽수종을 분류할 수 있다.

기존의 2차원 영상정보를 이용한 분류 방식은 나무 수관부 경계의 분광 정보만 활용해 정확한 본수와 위치 파악에 한계가 있었다. 그러나 이번 기술은 라이다로 수집한 나무의 디지털 형상 정보를 학습하여 수종과 위치를 더 정확히 파악할 수 있다. AI 알고리즘을 적용한 수종 분류 정확도는 침엽수림과 활엽수림 분류에서 99%, 침엽수 5종과 활엽수림 분류에서 94%, 활엽수 3종과 침엽수림 분류에서 92%를 기록해 2차원 방식보다 약 5% 높은 정확도를 보였다.

국립산림과학원은 이번 기술을 통해 현장 적용 가능성을 높이고, 더 다양한 수종을 분류할 수 있도록 기술을 고도화할 계획이다. 산림경영연구과 박정묵 연구사는 "수종 분류의 정확도를 높이기 위해서는 지역별로 다양한 학습데이터 구축이 필요하다"며 "이번 개발된 자동화 기술이 산림 디지털트윈 구축과 산림사업, 현장조사 업무에 활용될 것으로 기대한다"고 전했다.

이번 기술 개발은 AI 기반의 산림 관리에 큰 진전을 이루었으며, 향후 더 다양한 수종의 정확한 분류를 통해 산림 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 보인다. 국립산림과학원은 이러한 기술의 발전이 산림 보존과 관리에 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.