AI및 머신러닝 전문가 초청 세미나. 국립산림과학원 제공

국립산림과학원이 AI와 머신러닝 기술로 목재자원 흐름과 탄소저장량을 정확하게 예측하는 시스템 구축에 나섰다.

25일 개최된 'AI 및 머신러닝 전문가 초청 세미나'는 전통적 통계 분석의 한계를 극복하고, 목재자원 관리의 과학적 기반을 강화하기 위한 첫걸음이다.

데이터 기반 예측으로 자원 관리 혁신

국립산림과학원 김민지 박사가 발표한 동적 물질흐름분석(Dynamic MFA)은 목재자원의 투입-생산-이용-폐기 전 과정을 추적하여 탄소저장량 변화를 분석하는 핵심 방법론이다. 하지만 기존 통계 기반 접근만으로는 복잡한 목재 수급 패턴과 미래 수요를 정확히 예측하기 어렵다는 한계가 있었다.

머신러닝을 활용하면 향후 상품별 판매량과 적정 출하량을 예측해 불용재고와 폐기물을 감소시킬 수 있다. 이러한 수요 예측 기술은 목재제품의 장기 이용 패턴과 계절적 변동성을 고려해야 하는 목재 산업에 직접 적용 가능하다.

산림 플럭스타워 데이터 기반으로 제작된 전국 산림의 탄소흡수량 평가 지도. 산림과학원 제공

실제로 국립산림과학원은 플럭스타워 관측자료, 위성 영상, 생태계 모델링을 결합한 기계학습 기반 AI 알고리즘으로 2000년부터 현재까지 산림의 연간 탄소흡수량을 정량화한 산림 탄소지도를 전국 단위로 제작한 바 있다. 20여년간 축적된 방대한 플럭스 데이터와 국가산림자원조사 결과 등 빅데이터를 AI로 통합 분석한 성과다.

목재 자원 예측, 효과적인 AI 적용 방안

목재자원 분야에 AI를 효과적으로 적용하기 위해서는 세 가지 핵심 접근이 필요하다.

첫째, 시계열(Time series) 예측 모델의 활용이다. 목재 수급은 계절성과 경기 변동에 민감하게 반응한다. 시계열 모형 ARIMAX와 Random Forest, XGBoost, LGBM regression 등의 머신러닝 모형을 학습시켜 최소 오차를 가지는 모형을 선정하는 방식이 효과적이다. 과거 목재 이용 통계, 건축 경기, 수출입 데이터 등 다양한 변수를 통합 고려하는 앙상블 모델이 특히 적합하다.

둘째, 실시간 모니터링 데이터와의 결합이다. 항공·위성·NIR 이미지와 같은 원격탐사 이미지에서 식생을 분류하고 탄소량을 예측하는 Hybrid U-Net 기반 모델처럼, 위성 영상과 현장 센서 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 시스템이 구축되어야 한다. 이를 통해 산림 변화와 목재 자원량을 지속적으로 업데이트할 수 있다.

셋째, 디지털 트윈 기술의 도입이다. 산림의 종류, 나이, 크기 현황 정보를 디지털화하여 현실 세계와 동일한 형태의 가상 산림을 구축하고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 시뮬레이션함으로써 탄소저장량을 예측하는 방식이 이미 시도되고 있다. 다양한 산림 관리 시나리오를 사전에 테스트할 수 있어 정책 수립에 큰 도움이 된다.

AI로 정확한 목재자원 물질흐름분석 및 예측 체계를 구축할 수 있다. 국립산림과학원 제공

경제적 가치와 정책적 의미

목재 자원 예측의 정확도 향상은 직접적인 경제적 효과로 이어진다. 과잉 생산으로 인한 재고 부담이나 부족 생산으로 인한 기회 손실을 최소화할 수 있기 때문이다. 실제 비즈니스 성과에 기반한 KPI 달성을 목표로 모델을 개발하는 방식을 적용하면, 단순히 통계적 정확도뿐 아니라 실질적인 사업 성과를 극대화하는 예측 시스템을 구축할 수 있다.

성균관대학교 이연란 교수가 소개한 다양한 산업 분야의 머신러닝 활용 사례들은 목재 분야에도 충분히 적용 가능하다. 특히 공급망 최적화, 자원 흐름 분석, 수요 예측 등은 목재 산업의 현안과 직접 연결되는 기술이다.

국립산림과학원 목재산업연구과 박주생 과장은 "지속가능한 자원관리와 탄소관리 정책을 수립하려면 미래 목재 수요와 탄소저장량에 대한 정확한 예측이 필수적"이라며, "AI 기술을 접목함으로써 과학적이고 신뢰감 있는 예측 모델을 구축해 정책 기반 강화에 기여할 것"이라고 밝혔다.

백팩형 라이다(LiDAR) 활용해 산림·임업 경영의 정밀 정보 취득 모습. 국립산림과학원 제공

탄소중립 시대, 산림자원의 중요성이 더욱 커지는 상황에서 AI 기술을 활용한 과학적 자원 관리는 선택이 아닌 필수가 되었다. 국립산림과학원의 이번 시도가 목재 산업의 디지털 전환과 지속가능한 산림 관리의 새로운 모델을 제시할 수 있을지 귀추가 주목된다.