국립산림과학원, 기존 2차원 분류 방식 대비 약 5% 높은 정확도 입증
산림청 국립산림과학원(원장 김용관)은 지상 라이다(LiDAR) 센서를 활용해 취득한 3차원 점군(Point Cloud) 정보로 우리나라 대표 수종을 분류할 수 있는 AI 기반 자동화 기술을 개발했다고 밝혔다.
이 기술은 지상에 설치된 고정형, 핸드헬드형, 백팩형 등 다양한 라이다 장비를 활용해 산림을 스캔하고, 개별 나무를 식별한 뒤 AI 알고리즘을 적용해 나무의 종류를 자동으로 판별한다. 현재 국립산림과학원은 AI 기반으로 5개 침엽수종(소나무, 곰솔, 잣나무, 낙엽송, 편백)과 3개 활엽수종(신갈나무, 굴참나무, 상수리나무)을 분류할 수 있는 기술을 개발했다.
2차원 영상정보를 이용한 기존 분류 방식은 나무 수관부 경계에 포함된 분광 정보만을 활용하기 때문에 정확한 본수와 위치를 파악하는 데 한계가 있었다. 반면, 이번에 개발된 기술은 라이다로 수집한 나무의 디지털 형상 정보를 학습해 수종과 위치를 정확하게 파악할 수 있다.
특히 AI 알고리즘을 적용한 수종 분류정확도는 침엽수림과 활엽수림 분류에서 99%, 침엽수 5종과 활엽수림 분류에서 94%, 활엽수 3종과 침엽수림 분류에서 92%로 나타나 기존 2차원 영상 기반 분류 방식보다 약 5% 높은 정확도를 보였다. 국립산림과학원은 이번 기술을 바탕으로 현장 적용 가능성을 높이고, 더 다양한 수종을 분류할 수 있도록 기술 고도화를 추진할 계획이다.
산림청 국립산림과학원 산림경영연구과 박정묵 연구사는 "수종 분류의 정확도를 높이기 위해서는 지역별로 다양한 학습데이터 구축이 필요하다"며 "이번에 개발된 자동화 기술을 통해 산림 디지털트윈 구축은 물론, 산림사업과 현장조사 업무에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 전했다.
Copyright ⓒ 서울신문 All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
