산림청 산하 국립산림과학원(원장 김용관)이 AI 기술의 산림과학 분야 적용을 강화하기 위해 연구데이터 표준화 전략을 논의하는 세미나를 개최했다. 지난 8일 서울 동대문구에 위치한 산림과학관에서 열린 '제1차 AI 연구혁신 세미나'는 산림 연구 데이터의 전면 개방 정책을 뒷받침하는 후속 조치로 마련됐다.
이번 세미나는 단순히 데이터를 공개하는 데 그치지 않고, AI가 즉시 활용할 수 있는 고품질 형태로 변환하는 데 초점을 맞췄다. 'AI Ready Data'라는 개념은 AI 모델이 데이터를 쉽게 읽고 학습할 수 있도록 표준화된 구조를 갖춘 데이터를 의미한다. 이를 통해 산림과학 연구의 효율성과 신뢰성을 높이려는 목적이다.
주제 발표에서는 한국지질자원연구원의 한종규 책임연구원과 전북대학교 김선태 교수가 나서 데이터 관리의 중요성을 강조했다. 한종규 연구원은 체계적인 데이터 관리가 AI 모델의 정확성과 안정성을 좌우한다고 지적하며, 표준화된 데이터 구조가 필수적임을 설명했다. 김선태 교수는 AI 학습 과정에서 데이터의 일관성과 품질이 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소라고 덧붙였다.
국립산림과학원은 세미나에서 자체 연구 사례를 통해 표준화의 실질적 효과를 제시해 참석자들의 주목을 받았다. 빅데이터를 활용한 산불 재난 예측 모델은 방대한 산림 데이터를 표준 체계로 변환해 AI가 패턴을 분석하도록 한 사례다. 이 모델은 산불 발생 가능성을 미리 예측함으로써 재난 대응을 강화하는 데 기여하고 있다.
또 다른 사례로 산림 랜드마크를 활용한 지역 활성화 분석이 소개됐다. 산림 내 독특한 랜드마크(지형적 특징이나 명소)를 데이터화하고 가명 처리(개인정보 보호를 위한 익명화)한 후 AI로 분석해 지역 경제 활성화 방안을 도출한 것이다. 이러한 접근은 산림 데이터를 실생활 문제 해결에 효과적으로 연결한 성공 모델로 평가받았다.
세미나 참석자들은 산림 데이터의 표준화가 AI 연구의 장벽을 낮추고, 산림 보전과 이용 분야에서 혁신을 가져올 수 있다는 데 공감했다. 국립산림과학원은 앞으로도 데이터 개방을 넘어 AI 친화적 데이터 생태계를 구축할 계획이다.
김용관 국립산림과학원장은 세미나 후 "AI도 결국 데이터"라는 말처럼 단순한 데이터 개방을 넘어 AI가 읽고 학습할 수 있는 표준화된 고품질 데이터를 만드는 것이 핵심이라고 밝혔다. 그는 "산림과학 전반에 AI 기술이 뿌리내릴 수 있도록 데이터 혁신 생태계를 선도하겠다"고 포부를 밝혔다.
이번 세미나는 산림 분야 AI 도입의 첫걸음으로, 앞으로 후속 세미나와 실증 연구를 통해 구체적인 성과를 낼 전망이다. 산림 데이터 표준화는 기후 변화 대응, 생태계 보전 등 국가적 과제 해결에 필수적인 기반이 될 것으로 보인다.
