김용일 서울대 교수 “딥러닝 활용 北 산림 경계·구획·변화 분석 가능”

북한의 산림공간정보 구축 방안을 모색하기 위한 공간정보 분야 전문가 초청 세미나에서 발표된 자료. 사진=국립산림과학원 제공

[대전=이데일리 박진환 기자] 인공지능의 딥러닝 기술을 활용, 북한의 산림공간정보를 구축하기 위한 방안이 모색된다. 국립산림과학원은 북한의 산림공간정보 구축 방안을 모색하기 위해 공간정보 분야 전문가 초청 세미나를 개최했다고 20일 밝혔다. 그간 국립산림과학원은 남북 산림협력을 위한 정책 마련을 위해 기초자료인 북한 산림의 산림실태 모니터링을 1999년부터 10년 주기로 수행해왔다. 위성영상 분석을 통해 북한의 산림 현황을 과학적으로 파악하고 있으며, 북·중 접경지역, 남·북 접경 및 DMZ일대, 산사태·산림병해충 피해지 등 직접 조사할 수 없는 지역에 대한 분석 정확도 향상과 새로운 분석 방법 적용 방안 등을 연구 중이다.

이번 세미나에서 김용일 서울대 건설환경공학부 교수는 ‘고해상도 위성영상 기반 북한 기본공간정보 추출을 위한 딥러닝 프레임워크 구축’에 대해 발표했으며, 북한의 산림공간정보 구축에 활용·적용할 수 있는 방안에 대한 논의가 이뤄졌다. 김 교수는 발표를 통해 “북한의 공간정보 구축을 위해 데이터를 군집·분류하는 핵심기술인 딥러닝을 활용한다면 접근이 어려운 북한 산림의 경계·구획·변화탐지를 보다 정확하고 수월하게 분석할 수 있을 것”이라고 설명했다. 이어 김명길 국립산림과학원 국제산림연구과장은 “접근 불능지역의 공간정보를 확보하고 구축하기 위해서는 머신러닝·딥러닝 등의 AI 기법 적용과 활용이 중요하다”며 “북한의 기본공간정보 분석은 북한 산림 내 임도, 양묘장, 목재사업소, 마을과 같은 인프라를 더욱 수월하게 분석할 수 있어 북한의 산림복구를 위한 남북산림협력 방안 마련에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 전했다.