숲을 지키는 새로운 도구
산림을 관리하고 재난에 대응하는 방식에 인공지능(AI)이 본격적으로 도입되고 있습니다. 국립산림과학원은 오는 5월, 산림 현안을 해결하기 위한 AI 아이디어를 공모하는 ‘제1회 산림과학 AI 활용 경진대회’를 연다고 밝혔는데요. 기후변화, 산림재해, 바이오 신산업 등 점점 복잡해지는 숲의 문제를 최신 기술로 풀어보겠다는 의지입니다. 이 대회는 단순한 아이디어 공모를 넘어, 실제 구현 가능한 AI 모델이나 프로토타입을 내놓은 팀에게 총 1200만원의 상금을 준다는 점에서 실용성을 강조하고 있습니다. 이를 통해 산림 빅데이터와 AI의 융합이 새로운 연구와 서비스를 어떻게 창출할지 주목받고 있죠.
산불의 길을 미리 예측하는 시스템
한편, 지자체 차원에서도 AI 활용이 구체적인 성과로 나타나고 있습니다. 경기도가 자체 개발한 ‘민방위 경보 예측모델(G-DAPS)’이 대표적인데요. 이 시스템은 산불이 발생했을 때 불이 번지는 경로와 피해가 예상되는 지역을 30분 단위로 실시간 예측합니다. 기상청의 날씨 데이터, 산림청의 산불 위험 정보, 국토교통부의 디지털 지형 데이터, 심지어 경기도 내 589개 민방위 경보시설의 소리 전달 범위까지 모두 통합해 분석합니다. 다양한 데이터를 AI가 실시간으로 종합 분석함으로써, ‘어디에, 언제, 어떤 경보를 보내야 할지’에 대한 결정을 획기적으로 앞당길 수 있게 된 거죠. 개발을 주도한 경기도 비상기획담당관실 직원들은 생성형 AI 도구를 활용해 코딩과 사례 분석을 진행하며 시스템을 완성했다고 합니다.
기술 도입의 의미와 향후 과제
국가 연구기관과 지방자치단체가 거의 동시에 AI에 주목하는 배경에는 공통된 문제의식이 있습니다. 기후 위기로 인해 산불 같은 재난의 규모와 빈도가 커지고 있어, 기존의 대응 방식으로는 한계가 있다는 판단입니다. 국립산림과학원의 경진대회는 미래 인재를 발굴하고 혁신 아이디어를 확보하려는 전략이라면, 경기도의 G-DAPS는 현장에서 즉시 쓸 수 있는 실전 도구를 만드는 접근법입니다. 경기도는 이 모델을 4월부터 시범 운영한 후, 성능을 개선해 홍수나 대설 같은 다른 재난 상황에도 적용할 계획이라고 밝혔습니다. 이런 움직임은 AI 기술이 이제 이론적 탐구를 넘어, 국민의 생명과 재산을 실제로 보호하는 ‘실용 기술’로서 자리매김하고 있음을 보여줍니다. 다만, 기술 도입만으로 모든 문제가 해결되는 것은 아닙니다. 예측 시스템의 정확성을 지속적으로 높이고, 신속한 경보가 실제 주민의 대피 행동으로 이어지도록 하는 유관 기관 간 협력 체계가 함께 갖춰져야 할 것입니다.