일본 홋카이도립총합연구기구가 인공지능(AI)을 이용해 울창한 나무숲에서 목재량이 어느 정도인지를 파악하는 신기술을 개발했다고 일본경제신문이 최근 전했다.

이 신문은 신기술이 정확도는 기존의 측정 방법과 동일한 수준이지만 비용을 크게 낮출 수 있는 이점이 있고 고령화가 진행되는 임업 종사자의 작업 부담을 줄이는 효과도 있다고 소개했다.

보도에 따르면, 이 기술은 나뭇잎이 우거진 ‘수관(樹冠)’의 크기와 줄기의 굵기 사이에 상관관계가 있다는 점에 착안했다. 드론으로 숲 전체를 촬영하고 각 나무 수관의 크기를 파악하고 줄기의 굵기를 추정해 숲의 목재 양을 정하는 방식으로 이루어진다.

우선, AI가 수관의 크기를 식별할 수 있도록 숲의 사진에서 나무의 수관을 1개씩 선으로 둘러싸는 상태로 이미지를 학습시킨다. 이어 삼림을 하늘에서 촬영한 이미지를 AI에 입력시키면 각 나무 수관의 크기를 판별할 수 있게 된다.

삼림 이미지 약 300장(나무는 총 4만주 이상)을 AI에 학습시킨 후 수십 그루 나무의 줄기 굵기를 추정한 결과, 실측값과의 오차는 평균 3센티미터 정도로 정확도가 비교적 높았다. 숲의 공중 촬영에 사용한 드론의 도입 비용은 대당 5만~10만 엔 정도로 비용도 크게 줄일 수 있는 이점도 있다.

홋카이도총연은 신기술의 실용화를 위해 내년에 민간 사업자와 구체적인 이용 방법 등을 협의 해 나갈 예정이다.

목재량을 파악하는 데 있어, 지금까지 일본에서는 임업 종사자가 숲에 들어가 나무줄기의 굵기를 하나하나 직접 측정하는 방식을 적용해 왔다. 항공기에서 숲에 레이저를 날려 목재의 양을 특정하는 방법도 있지만, 높은 비용이 걸림돌로 지적된다.

임업은 일손 부족과 종사자의 고령화 문제가 심각하다. 이번 신기술이 실용화되면, 일손 부족 완화와 작업 부담의 경감에 기여할 것이라고 니혼게이자이신문은 내다봤다.

한편, 홋카이도총연은 농업과 임업에 활용할 수 있는 AI 기반 이미지인식 기술의 개발에 적극적이다. 밀 품질에 악영향을 주는 ‘붉은 곰팡이 병’을 판별하는 기술의 개발도 성과의 하나다. 붉은 곰팡이 병에 걸린 밀 이미지를 AI에 학습시킨 결과, 붉은 곰팡이 병의 유무를 98.4%의 정확도로 판별할 수 있다고 한다.

현재는 야생 사슴으로 인한 농림업 피해를 줄이기 위해 AI를 활용한 대책을 연구 중이다. 이 연구는 한 지점에 고정돼 있는 카메라로 숲을 촬영해 AI가 사슴의 선호 위치를 파악하고, 그것을 토대로 사슴이 자주 출현하는 장소에 덫을 장치할 수 있도록 하는 내용이다. 홋카이도에서는 사슴으로 인한 농림업 피해가 연간 40억 엔에 이른다. 홋카이도총연은 내년에 관련 연구 성과를 정리할 예정이다.