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• 제천시 , ICT 기술을 활용한 산불 제로화 총력

  제천시가 최신 ICT 기술을 활용하여 산불 제로화에 총력을 기울인다. 제천시에서는 최근 5년간 총 19건의 산불이 발생하였고, 입산자의 실화로 인한 산불이 가장 많이 발생하였다. 올해는 건조한 날이 많을 것으로 예상되어 많은 산불 발생이 전망되기에 시민들과 등산객들의 각별한 주의가 필요하다. 이러한 산불을 감시하기 위하여 각 읍면동에서 산불감시원을 선발, 총 134명의 산불감시원을 운영하고 있으며, 시에서는 68명의 산불전문예방진화대를 선발하여 산불감시 및 홍보활동 벌이고 주기적인 진화훈련 하는 등 산불 대비에 총력을 기울이고 있다. 또한, 소각으로 인한 산불을 예방하기 위하여 2021년부터 산림인접지 100m 이내 논, 밭의 영농부산물 파쇄를 지원하고 있다. 이러한 노력으로 작년까지 영농부산물 소각으로 인한 산불은 한 건도 발생하지 않았다. 올해 역시 영농부산물 파쇄 지원을 하고 있으며, 읍면지역은 관할 행정복지센터에 동지역은 농업기술센터에 신청하면 된다. 이와 함께, 인력으로 감시가 어려운 용두산, 봉황산 등은 설치된 무인감시카메라와 ICT 기술을 활용하여 산불감시를 할 예정이다. 지난해 산불감시를 위해 새로 도입한 ICT 기술은 딥러닝을 통해 산불로 인한 연기와 구름을 구분하는 학습을 한 후, 연기가 감지되면 화면에 표시하여 사람이 놓칠 수 있는 부분을 잡아주는 역할을 한다. 이런 기술을 통하여 더욱 철저한 산불감시를 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 시 관계자는 “우리나라 산불은 사소한 부주의로 발생하는 경우가 대부분이라 적극적인 예방과 감시활동이 중요하다”며, “산림과 가까운 곳에서 소각, 인화물질 사용, 흡연 등의 행위는 절대 금지되며, 입산통제구역 통행 제한을 당부드리니 시민 여러분들의 관심과 참여를 부탁드린다.”고 전했다. 한편, 시는 2월 1일부터 5월 15일까지 ‘2024년 봄철 산불조심기간’을 설정하고 산림보호 및 시민의 생명과 재산 피해를 최소화하고자 산불대책본부를 운영할 계획이며, 산림 및 그 인접 지역에서 불놓기 행위 등은 금지된다. 아울러, 산불을 발견하거나 그 위험이 있는 행위 목격 시, 시청(☎043-641-6505~7) 또는 읍면동 행정복지센터, 소방서 등에 발생 장소, 시간 등을 즉시 신고하면 되며, ‘스마트산림재난앱’을 통해서도 가능하다.   

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  2024-02-03

• 디엠지(DMZ) 산림생태복원, 정보통신기술(ICT) 기반 첨단기술로 다가간다

  산림청(청장 남성현)은 디엠지(DMZ)의 산림을 지상 라이다로 측정·조사하고 위성영상을 통해 비교한 결과, 산불 흔적이 많고 임목축적이 33.9㎥/ha에 불과해 산림관리를 강화하는 것이 시급하다고 14일 밝혔다.  산림청에서 2016년~2020년 실시한 제7차 국가산림자원조사 결과 디엠지(DMZ)의 64%가 산림으로 나타났다. 다만, 산림이 얼마나 울창한지를 나타내는 임목축적은 우리나라 평균 헥타르당 165㎥의 20% 수준에 불과한 것으로 나타났다. 디엠지(DMZ) 산림을 건전하고 우량한 산림으로 가꾸기 위해, 산림청은 디엠지(DMZ) 일원에 구축된 산림관리 기반 시설과 정보 통신 기술(ICT) 기반의 첨단기술 활용을 담은 「제3차 디엠지(DMZ) 일원 산림관리 종합대책」을 수립하였다.  2027년까지 디엠지(DMZ) 일원의 합리적인 관리로 녹색평화공간을 창출하는 것을 목표로 인공지능(AI) 심화학습(딥러닝) 기술을 이용해 자동으로 산림 훼손지를 검출하고, 500ha 이상 산림 훼손지를 복원하여 디엠지(DMZ) 산림생태계 건강성을 회복할 계획이다. 디엠지(DMZ) 산불 예방을 위해 산불로 인한 연기를 실시간으로 감시해 산불에 즉각 대응하는 정보 통신 기술(ICT)을 활용해 과학적 산림재난관리를 추진한다. 특히, 그간 구축한 양구, 양양, 인제, 화천의 4개 산림생태관리센터와 디엠지(DMZ) 자생식물원, 접경지역 내 국유림관리소 3개소 및 올해 7월 신설되는 철원 디엠지(DMZ) 산림항공관리소를 활용해 디엠지(DMZ) 산림보전과 지속가능한 이용, 산불 예방에 집중한다는 방침이다. 산림청 김용관 산림보호국장은 “이번 ‘제3차 디엠지(DMZ) 일원 산림관리 종합대책’ 수립을 계기로 최신 인공지능(AI) 기술과 그간 산림청이 쌓아온 산림관리역량을 활용해 디엠지(DMZ) 산림관리를 획기적으로 개선할 것”이라고 말했다.   

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  2023-02-14

• 산림청, 2022년 정부업무평가 ‘종합 우수’ 달성

  산림청(청장 남성현)이 새 정부에서 처음으로 실시되는 45개 중앙행정기관 대상 정부업무평가에서 기관 종합평가 ‘우수’에 선정되는 영예를 차지했다. 2022년 종합우수로 산림청은 청 단위 최다 종합 우수(7회)를 달성하였으며, 개청 이래 처음으로 주요정책, 규제혁신, 정부혁신, 정책소통 4개 평가부문에 대하여 모두 ‘우수’ 등급을 받는 성과를 창출하였다.  먼저 주요정책 분야에서는 숲으로 잘사는 산림 르네상스 시대 추진계획에 따라 임가경제 부흥을 위한 경제임업, 탄소중립에 기여하는 환경임업, 국민에게 다가가는 사회임업, 산림재난관리 등 전 분야에 대하여 높은 평가를 받았다.  주요정책 부문에서는 확장 가상 세계(메타버스)를 활용한 나무 심기 및 산불피해지 복원, 임업직불제 최초 시행, 초대형 산불 대응체계 구축, 세계산림총회의 성공적 개최, 제2국립수목장림 개장 등 디지털 전환과 산림복지, 재난관리 등의 전 분야에서 성과가 돋보였다. 정부혁신 분야에서는 현장업무의 효율화부터 조직문화 개선까지 혁신을 실천하여 행정안전부 조직문화 개선 대상을 수상하고, 2022년 국민참여 우수기관으로도 선정되었다.  직원들과 직접 공직적응에 도움이 되는 지침서를 만들고 인계인수 시스템 정착을 위해 훈령을 제정하는 등 조직문화를 개선하는 것뿐만 아니라 항공사진 심화학습(딥러닝) 분석시스템을 통한 무단점유 현장실사 시간 단축 등 첨단기술을 활용하여 업무방식을 혁신하였다.  정책소통 분야에서는 실시간 소통, 참신한 아이디어, 다각적 매체활용을 통해 국민이 체감할 수 있는 홍보를 추진하였다.  재난상황에서 산림청장 현장 보고(브리핑)를 실시간으로 진행하고 산불진화대 레고를 제작하는 등 수용성 높은 홍보활동을 추진하여 산림청의 재난관리 역할에 대하여 국민인식을 제고하는 데 기여하였다.  특히, 전년도 보통 등급을 받았던 규제혁신의 경우 산림청장이 직접 임업단체와의 소통을 통해 비용은 줄이고 진입장벽은 낮추는 등 산림업계 불편을 해소하는 성과를 인정받아‘우수’등급을 받았다.  산양삼 생산적합성조사에 합격한 종자 등 구매 시 중복검사 해소로 검사 비용 및 시간을 절약하였으며, 산림교육전문가 양성기관 지정요건 완화 등 산림산업 활성화를 저해하는 규제는 전격 개선하는 한편, 산불예방을 위해 산림연접지역의 불놓기 허가를 금지하는 등 국민 안전관리는 강화하였다.  남성현 산림청장은 “2022년에는 특히 기록적인 대형 산불에도 어려움을 극복하고 성과로 바꾼 것을 높게 평가해주셨는데 산림청이 위기에도 강한 기관임을 증명한 것 같아 더욱 의미가 있다”라며, “2023년은 국토녹화 50주년이 되는 해로 전 국민이 함께 가꾼 우리 숲을 풍요롭게 누릴 수 있도록 적극적인 규제개혁과 제도개선을 통해 산림 르네상스 시대를 열어가다”라고 말했다. 

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  2023-02-07

• 임업진흥원, 12년 만의 솔껍질깍지벌레 발생분포 조사

  2010년 솔껍질깍지벌레 전국분포(빈도)   한국임업진흥원(원장 이강오)은 2월부터 4개월간 전국 492개소(164개 지역)에서 3개의 조사지를 선정해 솔껍질깍지벌레 발생상황을 조사하였다. 솔껍질깍지벌레는 매미목 이세리아깍지벌레과의 곤충이다. 가해특성은 성충과 약충이 수액을 흡즙하여 잎의 영양분 손실과 세포막 파괴로 갈변하게 만들어 주로 곰솔과 소나무에 피해를 주는 것으로 알려져있다. 페로몬트랩조사 방법을 사용하였으며, 소나무 및 곰솔림 대상 고정조사구를 선정하여 수컷 성충을 유인, 포획하였다. 이후 솔껍질깍지벌레 탐지 알고리즘을 활용한 딥러닝 카운팅 프로그램(서울대)을 통해 촬영된 페로몬트랩 이미지를 분석하여 개체수를 파악하였다. 조사 결과 지역별 상이한 발생양상이 나타났다. 내륙지역 보다 해안지역에서 발생밀도가 높으며, 강원‧경남일부지역의 경우 조사 마지막 시기에도 발생밀도가 높았으며 6월 이후에도 발생할 것으로 예측 되었다. 남해안에 인접한 일부 지역은 수컷 성충발생량이 감소하다 증가하는 발생형태가 나타났다. 2022년 솔껍질깍지벌레 전국분포(개체수)   이번 조사를 통해 2010년에 진행된 소나무재선충병과 솔껍질깍지벌레 피해 혼생지 관리기술개발에 대한 조사와 비교하여 솔껍질깍지벌레의 전국적인 분포발생 상황을 알 수 있었다. 또한 2022년 솔껍질깍지벌레 피해발생 지역 등을 지속적으로 모니터링 할 것이다. 이강오 원장은 “이번 조사 결과는 솔껍질깍지벌레 연구 및 방제계획의 기초자료로 사용될 예정이다. 앞으로도 연구 및 방제계획 수립에 도움이 되도록 현장에서 답을 찾고자 노력할 것이다.”라고 밝혔다.  

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  2022-11-23

• 임업진흥원, 솔껍질깍지벌레 전국 발생분포ㆍ시기 조사 중간보고회 개최

  한국임업진흥원(원장 이강오)은 2월부터 6월까지 제주도를 제외한 전국단위 시ㆍ군 164개 지역, 3개의 조사지로 총 492개소에서 솔껍질깍지벌레 발생상황을 조사하였다. 기존의 솔껍질깍지벌레 조사는 피해지 및 선단지에서 솔껍질깍지벌레의 난낭을 육안으로 조사하던 방식이었다. 그러나 이번조사에서는 친환경 페로몬트랩을 이용해 수컷 성충을 유인, 포획하였고, 솔껍질깍지벌레 탐지 알고리즘을 활용한 딥러닝 카운팅 프로그램(서울대)을 통해 촬영된 페로몬트랩 이미지를 분석하여 개체수를 파악하였다. 이를 통해 현장조사와 분석과정에서 노력과 시간을 획기적으로 줄일 수 있었다. 기존에는 경남ㆍ전남 등 해안지역 곰솔림에서 발생 및 피해가 확인되었지만 이번조사에서는 내륙지역 소나무림에서의 발생과 더불어 전국적인 분포를 확인할 수 있었다. 발생시기는 경남지역에서 가장 먼저 발생하며 위도가 높을수록, 내륙지역으로 갈수록 발생시기가 늦어지는 경향을 보였다. 이는 지역적인 온도차 등이 큰 영향을 미치는 것으로 보여진다. 이러한 결과는 2010년도에 진행된 소나무재선충병과 솔껍질깍지벌레 피해 혼생지 관리기술개발에 대한 조사 이후 처음으로 진행된 전국조사로 이전 조사와 비교하여 솔껍질깍지벌레의 발생현황도 작성, 솔껍질깍지벌레의 발생정보 최신화에 큰 기대를 두고 있다. 이강오 원장은 “앞으로 친환경적인 예찰방법과 과학기술을 활용하여 기존조사 방식의 어려운 점을 해소하고 과학적인 모니터링으로 정확한 예찰, 효과적인 방제가 되도록 노력하겠다”라고 말했다.  

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  2022-08-16

• 솔껍질깍지벌레 전국 발생 모니터링 실시

  한국임업진흥원(원장 이강오, 이하 진흥원)은 1월부터 6월까지 전국 시․군 164개 지역을 대상으로 페로몬트랩을 설치하여 솔껍질깍지벌레 발생 모니터링을 실시한다. 이번 모니터링은 국내 솔껍질깍지벌레의 발생분포 확산에 따라 발생 분포, 밀도, 시기를 파악하기 위하여 추진되며, 전국 시․군 164개 지역별로 3개소를 선정하여 총 492개의 표준지를 조사할 계획이다. 조사수행은 7개 권역에 대하여 진흥원 외 6개 기관과 협업하여 진행된다. 솔껍질깍지벌레 방제 방법으로는 페로몬트랩, 나무주사, 임업적 방제(모두베기 군상·단목벌채 등), 지상방제, 항공방제가 있으며, 이번 모니터링에서는 페로몬을 이용하여 솔껍질깍지벌레(수컷)를 유인한 다음, 끈끈이에 포획된 개체수를 확인할 계획이다.  솔껍질깍지벌레 모니터링 결과는 서울대학교 농업생명과학대학 바이오시스템공학 전공 김기석 교수팀과 협업하여 머신러닝모델을 활용하여 분석할 예정이다. 해당 머신러닝모델은 페로몬 트랩 끈끈이 한 장당 포획된 솔껍질깍지벌레 개체수를 96%의 정확도로 2.5초 내에 계산하는 것으로 확인되었다.     * 딥러닝 영상분석 기술 : 솔껍질깍지벌레의 개체수를 육안으로 개수하면 시간 및 노동력 소모가 많고 정확성이 떨어져 딥러닝 알고리즘을 적용하여 영상 내의 솔껍질깍지벌레 개체를 자동으로 인식하여 개수하는 기술 이강오 원장은 "전국적인 솔껍질깍지벌레 모니터링을 통해 정확한 발생상황을 파악하여 방제계획 수립에 기여할 것"이라고 밝혔다. 

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  2022-02-04

• 산림청 국립수목원, “2021년 산림 가을 단풍 예측지도” 발표

  산림청 국립수목원(원장 최영태)은 올해 우리나라 주요 산림의 가을 단풍 절정을 예측한 지도를 발표했다. 이번에 예측한 지역은 한라산, 설악산, 지리산을 포함하여 우리나라 각 지역을 대표할 수 있는 주요 산림 18개 지역과, 권역별 국‧공립수목원 7개 지역이다.    ○ (강원) 설악산(권금성), 화악산, 강원도립화목원 (경기) 수리산, 축령산, 용문산, 국립수목원 (충북) 속리산, 미동산수목원 (충남) 계룡산, 가야산 (경북) 주왕산, 가야산, 팔공산, 대구수목원 (경남) 지리산(세석), 금원산, 경남수목원 (전북) 내장산, 대아수목원 (전남) 월출산, 상황봉 (제주) 한라산(1100도로), 교래곶자왈, 한라수목원 올해 단풍 절정은 지역에 따라 다소 차이는 있겠지만 일부 지역(제주도 등)을 제외하고 대부분 10월 하순경으로 예상된다. 설악산(권금성) 10/23(±10일), 지리산(세석) 10/20(±6일), 한라산(1100도로) 11/4(±4일) 전국 평균은 10/26일로 작년 대비 전국 평균 3일가량 늦어질 것으로 예상된다. 이번 단풍 예측은 산림청 “기후변화 취약 산림식물종 보전 적응 사업” 에 참여하는 국‧공립수목원 10개 기관에 의해 2009년부터 해당 지역별로 현장에서 직접 관측된 자료를 기반으로 딥러닝 방식을 적용하여 예측하였다.  이번 분석은 우리나라 산림 전역에 분포하고 있는 당단풍나무를 기준으로 2009년부터 2020년까지 기록된 현장관측자료(단풍>50%)를 기반으로 대표적인 기계학습(머닝러신) 방법 중 하나인 랜덤포레스트(random forest) 방식을 적용하여 우리나라 산림의 가을 단풍을 예측했다. 한편, 현장 관측이 시작된 2009년부터 우리나라 산림의 단풍절정시기는 연평균 0.4일씩 늦어지는 것으로 확인되었다.     특히, 식물의 단풍시기는 온도변화에 민감하게 반응하며, 관측 자료에 의하면 여름 기온이 1도 올라갈때마나 1.5일씩 늦어지는 것으로 나타났다.    이러한 현상에 대해 서울대학교 환경대학원 정수종 교수는 “식물에 단풍이 드는 시기가 늦어지는 것은 분명한 기후변화 시그널로써 이는 기후변화가 식생의 생장리듬을 바꾸고 있다는 명백한 증거임을 의미한다. 이뿐만 아니라 온대 산림의 식생은 대기 중 이산화탄소 농도 증가를 낮추는 중요한 흡수원이기에 식생의 생장시기가 변하는 것은 탄소순환의 변화가 생긴다는 것을 의미하므로 탄소중립이라는 국가목표 달성을 위해서라도 우리나라 산림의 식물계절 변화에 더 많은 관심을 기울여야 한다.”라고 단풍 시기의 변화에 대한 중요성을 설명했다.  국‧공립수목원의 산림식물계절 현장 관측을 주도하고 있는 국립수목원 손성원 연구사는 “식물학적 이해도가 높은 국‧공립수목원에서 직접 관측된 식물계절 현상 자료는 그 신뢰도가 매우 높다고 할 수 있으며, 앞으로 이러한 자료를 적극적으로 활용하여 단풍 및 개화 예측지도를 매년 발표할 예정이다” 라고 말했다.

  • 산림산업
  • 국립수목원

  2021-09-28

• 산림산업 육성 디딤돌이 될 산림생태복원 토론회 개최

  산림청(청장 최병암)은 10일 정부대전청사에서 산림생태복원 발전방안을 주제로 토론회(심포지엄)를 개최했다. 이번 토론회는 유엔생물다양성협약(CBD) 사무국과 함께 산림청,지방자치단체, 국립산림과학원, 국립수목원, 산지보전협회, 수목원정원관리원, 산림복원협회, 대학, 환경단체 등 100여 명이 참석했다. 코로나19 확산 방지를 위해 토론회의 대면 참석인원은 최소화하고, 비대면 혼합(하이브리드) 방식으로 진행했다. 이날 토론회에서는 ‘21년 6월 공식 발족한 ‘유엔생태계복원 10개년 계획’에 따른 국제사회의 생태복원 동향을 파악하고, 인공지능(AI)을 활용한 산림생태복원 기법 등 복원기술 협력 및 발전 방안을 논의했다. 산림청의 ‘산림생태복원 정책방향’ 기조연설을 시작으로 첫 번째 주제토론에서는 ▲유엔생물다양성협약(CBD) 사무국에서 ‘국제사회 생태복원 동향 및 공간계획 의사결정지원 기반(플랫폼) 개발’을, ▲산지보전협회에서 ‘딥러닝*을 활용한 산림복원 대상후보지 자동추출 기법 개발’에 대해 발표했다.   * 딥러닝(Deep Learning) : 컴퓨터가 사람의 뇌처럼 사물이나 데이터를 분류할 수 있도록 하는 기술로, 기계학습의 일종. 두 번째 주제토론에서는 ▲국립산림과학원에서 ‘대규모 훼손지 산림생태복원’, ▲국립수목원에서는 ‘비무장지대(DMZ) 생태교란지 복원’, ▲한국수목원정원관리원에서 ‘자생식물 복원소재 공급체계 구축방안’, ▲충남대학교에서는 ‘자생식물을 활용한 산림생태복원’을 주제로 발표했다. 이어, 산림복원협회장이 좌장을 맡아 각 발표에 대한 종합토론이 이뤄졌다. 산림청은 훼손된 산림의 건강성 및 연속성 회복을 위해 한반도의 핵심 생태 축인 백두대간 보호지역과 산림생태적 가치가 우수한 비무장지대(DMZ) 일원, 도서지역을 중심으로 복원사업을 추진 중이며, 내년에는 섬, 숲 등 복원대상지를 더욱 확대해 나갈 계획이다. 남태헌 산림청 차장은 “산림생태계 복원에 있어 우리나라 자생식물의 활용은 필수적”이라면서, “자생식물 종자 이력관리 및 공급체계 구축 등 오늘 논의결과는 산림생태 복원정책을 한 단계 올리고 나아가 관련 산업을 육성시키는 데 큰 디딤돌이 될 것”이라고 말했다.

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  • 산림청본청

  2021-09-10

• 과학적 산불예방 및 대응전략으로 산불 피해 최소화!

  이석우 산림청 국립산림과학원 산림환경보전연구부장이 8일 정부대전청사 기자실에서 '기후위기 속 과학적 산불 대응 전략'을 발표하고 있다.   산림청(청장 최병암)은 9월 8일(수) 최근 여러 나라에서 발생하고 있는 대형산불 상황에서 이상기후로 인한 대형산불로부터 피해를 최소화하기 위해 ‘기후위기속 과학적 산불 대응 전략’을 발표했다. 전 세계적으로 기후가 빠르게 변화하면서 지금껏 경험해 보지 못한 폭염과 가뭄, 돌발홍수 등이 동시다발적으로 발생하고 있다. 최근 전 지구적으로 확산하고 있는 초대형산불은 섭씨 50도에 육박하는 이상 고온과 극도로 건조한 대기 환경이 주요 원인인 것으로 밝혀지고 있는데, 이러한 대규모 산불의 위험성은 장기간 지속될 것으로 전망된다.  산림청은 과학적인 방법을 통해 산불예방-진화-복구 전 단계에 걸친 효율적인 산불 대응체계를 구축하여 기후변화로 인한 초대형산불에 선제적으로 대응한다는 계획이다. □ 국외 산불 피해가 주는 시사점 현재, 전 지구적으로 발생하고 있는 대형산불로 인해 다량의 온실가스가 배출되고 있다. 7월 한 달 동안에만 무려 3억 톤 이상의 이산화탄소가 배출된 것으로 추정되었다. 기후변화로 인해 발생한 산불로 이산화탄소가 배출되고, 배출된 이산화탄소로 기후변화가 빠르게 촉진되는 악순환이 반복되고 있다. 대형산불의 주원인은 기후변화로 추정되지만, 각국 정부의 미흡한 산불 대응정책이 산불피해를 더욱 악화시키고 있다. 그리스는 산불예방과 진화 업무의 이원화로 유관기관 간 공조체계가 미흡하고, 산불전문진화대 부재 등 취약한 산불진화시스템으로 인해 피해가 급증했다. 터키 정부는 자체 진화용 헬기를 충분히 보유하고 있지 않아 유럽연합 및 주변 국가들의 지원에 의존하는 등 진화 기반(인프라)의 부족으로 인해 산불 진화에 큰 어려움을 겪고 있다. 소홀한 산림관리도 피해를 증대시키는 원인 중 하나로 미국 캘리포니아주와 남부 유럽에서는 2000년대에 접어들면서 산불연료량을 줄이기 위한 사업(산불방지 숲가꾸기 사업 등)이 축소됨에 따라 산림내 가연성 물질, 즉 산불연료가 증가하면서 대형산불이 확산되고 있다. 이에 따라 미국 연방재난관리청에서는 캘리포니아주의 산불 대응 역량 강화를 위해 올해 22억 달러를 지원하여 산불연료 관리, 산불진화대원의 고용기간 연장, 산불예측정보 센터 설립 등을 계획하고 있다. □ 국내 산불 발생 및 대응 현황 한편 우리나라는 지난 60여 년 동안 축적된 산불 예방과 진화 정책 및 기술개발 방법(노하우)을 바탕으로 신속하고 체계적인 산불 대응체계를 구축해 왔다.  산불발생시 지역주민, 지자체는 물론 유관기관(국가위기관리센터, 행안부, 소방방재청, 군, 경찰청, 문화재청 등)과 유기적인 협력체계를 이루어 대형산불로 인한 인명과 재산피해를 최소화하기 위해 노력하고 있다. 현재 산불진화에 투입할 수 있는 헬기는 184대 보유하고 있다. 산림청(47대)과 지자체(70대)의 진화헬기 117대를 전국에 분산배치하여 골든타임 내에 진화할 수 있도록 운영하고 있으며, 산불이 확산될 경우 유관기관(군·경·소방 등)으로부터 헬기 67대를 지원받아 공동으로 진화작전을 수행하고 있다. 산불 신고가 접수되면 공중은 물론 지상에서도 동시에 진화를 시작한다. 산림청은 산불특수진화대 435명, 공중진화대 104명, 산불전문진화대 1만명 등 산불진화에 특화된 지상인력을 운용하고 있다. 소방청 소속의 소방대원들은 산림청과 공조하여 산림 연접지의 산불을 차단하고 주택과 중요시설물을 보호하는 역할을 수행한다. 대형산불에 효과적으로 대응하기 위해서는 산불의 확산경로를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 국립산림과학원은 발화지의 위치와 지형, 임상, 기상조건 등의 자료를 활용하여 시간대별로 산불확산 경로를 예측한 뒤 지리정보시스템(GIS)상에서 보여주는 ‘산불확산예측시스템’을 구축·운영중이다. 본 시스템은 중앙산불방지대책본부는 물론 지방자치단체, 국가위기관리센터, 행정안전부, 소방청 등 재난관련 부처와 기관에 실시간으로 제공되어 진화자원의 효율적 배치, 지역주민의 대피전략을 수립하는 데 있어서 큰 도움을 주고 있다. 한편 체계적인 산불관리를 위해서는 산불예방도 중요하다. 전국 기상변화와 임상, 지형요인 등의 빅데이터를 분석하여 실시간으로 산불위험정보를 제공하고 있다. 현재는 3일 후까지의 위험정보를 표출하고 있는데, 올해 가을철 산불조심기간부터는 딥러닝 기법 등을 활용하여 중(주단위)·장기(월단위) 예보체계를 시범운영할 계획이다. □ 향후 계획 첫째, 4차산업 핵심기술을 적용한 기술개발로 산불 예방 및 현장 대응체계를 더욱 고도화시킬 계획이다. 대형산불 위험이 큰 동해안 지역을 중심으로 불꽃·연기 등을 자동으로 감지하는 감지기가 부착된 지능형(스마트) 폐회로티브이(CCTV) 보급을 확대해 나가고, 산불드론감시단(32개단)과 감시카메라(1,448대) 등을 활용해 사각지대 없는 촘촘한 산불예방 체계를 구축할 계획이다. 산불발생시 지역주민들이 안전한 장소로 신속히 대피할 수 있도록 돕기 위해 현재 이용되고 있는 ‘스마트 산림재해앱’에 산불정보와 대피장소를 길안내기(네비게이션)으로 안내하는 기능을 추가하여 가을부터 제공할 계획이다. 국립산림과학원은 산불 현장에서 진화 우선순위를 결정하는 한편 연결된 진화자원을 어떻게 효율적으로 운영할지를 실시간으로 결정하기 위해 ‘진화자원 배치 의사결정지원시스템’을 개발 중이다. 인공지능 기법을 활용한 본 시스템은 2022년까지 시범 적용한 후 현장에 보급할 계획이다. 아울러, 인공위성과 드론에서 촬영한 영상을 활용하여 산불피해지 면적을 산출하고 임분은 물론 개체목 수준의 피해정도(등급)를 보다 정밀하게 판정할 수 있는 기술을 개발하여 피해지 복구계획 수립 시 제공하도록 할 계획이다. 둘째, 공중과 지상의 진화 역량을 강화해 나갈 계획이다. 중·소형의 노후된 헬기 13대를 중·대형으로 교체하고, 야간에도 진화 가능한 대형 헬기 등 신규헬기 3대를 추가로 도입할 계획이다. 아울러 비무장지대(DMZ)에서 발생하는 산불 대응을 위하여 철원지역에 ‘디엠지(DMZ) 산림항공관리소’를 신설(대형헬기 3대) 중에 있다. 국립산림과학원에서 개발한 친환경 산불 차단제와 진화약제 등을 올 가을철 산불조심기간부터 확대보급하는 한편, 좁은 도로에서도 활용이 가능한 특수진화차, 야간산불 시 활용가능한 진화탄(압축에어로졸) 및 살수용 드론 등 우리나라의 산악지형에 맞는 진화장비의 개발도 추진할 계획이다. 마지막으로 적극적 산림관리를 통해 대형산불의 확산을 미연에 방지할 수 있는 선제적 산불예방 체계를 마련할 계획이다. 산불을 방지하는 데 있어 가장 효과적인 방법은 산불 연료인 초본, 관목, 낙지, 고사목, 열세목 등을 제거하여 숲의 밀도를 적정수준으로 조절해 주는 것이다. 이는 산불확산 제어는 물론 생물다양성 증진, 숲의 탄소흡수능 향상, 양질의 목재 생산 효과를 가져온다. 한편, 임도는 산불 진화 차량과 인력이 화재 현장에 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 산불의 확산을 막아주는 방화선 역할을 한다. 하지만 우리나라의 임도밀도는 ha당 3.5m로 미국(9.5), 일본(13), 독일(46) 등에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서, 임도 설치를 확대해 나가는 한편, 산불 연료 저감을 위한 맞춤형 숲가꾸기 기술, 산림에 인접한 민가(주택)와 주요 시설물을 보호하기 위한 내화수림대 조성·관리 기술 등을 개발하여 산불 예방 및 대형산불 저감에 힘쓸 계획이다. 기후위기로 인한 산불발생의 증가는 우리나라도 피해갈 수 없을 것 같다. 실제로 지난 40년 동안 지속적인 기온상승과 함께 산불발생이 증가하고 있다. 1990년대에는 연평균 104일의 산불이 발생하였으나, 2020년대에는 171일까지 증가하였다. 특히, 봄·가을철 산불조심기간 외에 발생한 비율도 1990년대 10%에서 최근 47%까지 증가하여 산불은 연중·대형화 되고 있는 실정이다.       * (10년 평균) 474건, 1,120㏊ → (’19) 653건, 3,255㏊ → (’20) 620건, 2,920㏊ → (‘21.8.30.) 299건, 740㏊       * (90년대) 104일 → (00년대) 136일 → (10년대) 158일 → (20년대) 171일       * (90년대) 12.6% → (00년대) 15.6% → (10년대) 27.0% → (20년대) 25.0% 올해 ‘추석’ 연휴가 9월 18일부터 시작된다. 그동안 코로나19로 제한되었던 성묘 및 가족모임이 일부 완화됨에 따라 예년대비 유동인구와 가을철 산행인구는 다소 증가할 것으로 예상된다. 또한 11월 1일부터 본격적인 가을철 산불조심기간이 다가온다. 산림청 국립산림과학원 이석우 산림환경보전연구부장은 “우리나라에서 발생하는 산불의 대부분은 입산자 실화와 소각행위 등 사람의 부주의로 발생하기 때문에 우리 모두가 조금만 노력하면 산불로부터 안전한 ‘추석’ 명절을 보낼 수 있다” 라면서 “산불로부터의 안전한 사회를 위하여 국민 여러분의 관심과 적극적인 참여를 부탁드린다”라고 말했다.

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  2021-09-08

• 숲에서 얻은 국민의 참신한 생각으로 체감형 기술개발연구 발굴

  산림청(청장 박종호)은 22일 11시, 서울 여의도 산림비전센터에서 「제2회 산림과학기술 연구개발 분야 국민 참여 아이디어 과제 발굴 공모전」의 우수 아이디어에 대한 시상식을 개최했다. 올해 제2회째를 맞이한 이번 공모전은 국민들이 직접 제안한 현장 문제 해결형 아이디어를 산림과학기술 개발 연구과제에 반영하기 위해 추진되었다. 한편, 지난해 제1회 공모전에서 선정된 우수 아이디어 6개는 올해부터 신규 연구과제로 반영되었다.  이번 공모전은 지난 4월부터 아이디어를 접수하여 진행했으며 총 40건으로 접수되었다. 최종 심사를 거쳐 대상 1건, 최우수상 2건, 우수상 3건, 장려상 10건으로 총 16개의 아이디어가 선정 되었다. 선정방법은 산‧학‧연 전문가 및 산림청 ‘국민멘토단’이 산림과학기술로서 시의성과 실현 가능성을 중점적으로 평가하였다. 대상은 ‘국산 굴참나무 수피 및 코르크를 이용한 탄성포장재 개발’을 주제로 한 제안이 수상하였다. 목재 생산 이후 폐기되는 부산물을 활용하여 천연제품을 만드는 기술에 대한 아이디어다. 대상에게는 상장과 함께 온누리 상품권 100만 원이 주어졌다. 올해 시상식은 코로나19 확산 방지를 위해 수상자 6명과 소수의 관계자만 참석하여 코로나19 방역수칙을 지키며 진행했다. < 국민 참여 아이디어 선정 결과> ․대상 (온누리상품권 100만 원)   - 국산 굴참나무 수피 및 코르크를 이용한 탄성포장재 개발 ․최우수상 (온누리상품권 각 50만 원)   - 국산재를 활용한 친환경 삼차원(3D) 프린트 필라멘트 개발   - 심화학습(딥러닝) 기법을 활용한 산림복원대상 후보지 자동추출기법개발 ․우수상 (온누리상품권 각 30만 원)   - 임산물 생산에서 유통을 거쳐 소비까지 가치사슬(Value Chain) 연구   - 위성사진을 통한 우리나라 주요 수종별 분포도 개선 및 쌍방 체계(플랫폼) 개발을 통한 오류 보완에 관한 연구   - 입는 감지기(웨어러블 센서)데이터분석을  활용한 목조 특화 거리 조성에 따른 거리 이용자의 정서적, 심리적 만족도 정량적 평가 ․장려상 (모바일상품권 각 5만 원)   - 항공 영상 및 항공 라이다(LiDAR) 자료를 기반으로 산림내 건강목과 피해목에 대한 인공지능(AI) 기반의 개체목 추출 연구   - 적외선 광합성 식물 개발을 통한 임목 생산 효율 증대 및 지구온난화 해결 방안   - 우리 산림자원에 맞는 목재 단면의 크기 및 접하부 구조계산과 접합부 철물의 개발을 통해 건축가가 안전하고 쉽게 목구조 설계를 할 수 있는 한국형 표준 중목구조 도서를 만들어 국산 목재의 이용 가치를 최대화한 지속가능한 목재산업의 국산화 도모   - 산나물로부터 병원성 미생물 및 바이러스 감염 예방 및 치료 용제 개발을 위한 퀸산(quinic acid) 유도체 발굴   - 폐목재를 활용한 에어로겔 제조 및 생분해성 흡습·흡착 소재로의 적용   - 폐면섬유를 활용한 새활용(업사이클링) 종자 일체형 법면 녹화 천연 트리코트 네트 개발   - 학습기(머신 러닝)을 활용한 사진 자료 기반 수종 분류 연산방식(알고리즘) 개발   - 기능성 미생물을 활용한 친환경 매미나방 유충 저감 기법 개발   - 산불 유래 산림 부산물을 활용한 식물생장촉진제 개발   - 도심 가로수 낙엽 수거 방법 개선을 통한 낙엽 재활용 방안 마련 박종호 산림청장은 “국민들이 직접 제안한 아이디어를 산림 연구 사업에 반영하여 임업 현장의 문제를 해결하는 것이 이번 공모전의 취지이다”라며, “국민의 뜻과 현장 중심의 수요를 산림과학기술 연구과제로 적극 반영하여 국민과 임업인의 일상에 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

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  2020-09-23

• 북한의 산림자원 현황파악으로 남북산림협력 준비 박차

  산림청 국립산림과학원(원장 전범권)은 남북산림협력의 기초자료가 될 수 있는 북한의 산림자원 현황을 파악하여 북한 산림자원 임상도를 제작하기 위해, 7월 17일부터 19일까지 북중 접경지역인 중국 지린성 안투현 일대에서 현지조사를 실시하였다.     국립산림과학원 국제산림연구과와 (사)산림경영정보학회는 공동연구를 수행하고 있는 중국의 현지조사팀과 함께 수종별 조사대상지를 선정하고 현지대조 자료를 확보하였다. 북한 임상도 제작을 위해서는 북한의 주요 수종인 아한대 침엽수종에 대한 정보가 충분히 확보되어야 하지만, 아한대 수종은 남한 지역에는 매우 작은 면적이 분포하여 추가적인 조사가 많이 필요하다. 그러나 북한 내부를 직접 조사할 수는 없기 때문에 남북산림협력을 위한 임상도 제작을 위해서는 충분한 자료를 확보하기 쉽지 않았다. 이를 위해 국립산림과학원은 10년 주기로 북한 산림자원 현황에 대한 위성영상을 모니터링 해왔으며, 주요 수종 분류 알고리즘을 개발하였다. 또한 위성영상 판독 결과의 정밀도를 높이기 위해서, 북한과 유사한 수종이 분포하고 있는 북중 접경지역의 침엽수종에 대한 현지조사도 수행하였다. 이번 현지조사를 통해 북한의 주요 침엽수종에 대한 정보구축이 가능하며, 이 결과는 북한 임상도 제작을 위한 기초자료로 활용하며 향후 남북산림협력의 과학적 데이터를 제공할 수 있다. 또한 북한 산림의 수종분류 정확도를 높이기 위해 위성영상의 분광정보를 담은 라이브러리 구축과 나아가 머신러닝·딥러닝 등 AI(인공지능) 기법을 이용한 자동 분류의 적용과 활용 또한 기대할 수 있다. 김명길 국제산림연구과장은 “작년에 이어 남북산림협력은 꾸준히 진행되고 있으며, 다른 분야와 비교하여 비정치적인 분야로 정세변화에 무관하게 진행할 수 있는 분야”라며 “특히 그 기반이 될 수 있는 북한 산림자원현황과 북한 산림실태를 파악하기 위해서 북한 임상도 구축을 위한 연구를 계속해나가겠다”라고 전했다.

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  2019-07-19

• 전남 산림자원연구소, 산림곤충 교육프로그램 개발

  전라남도 산림자원연구소가 '나는 꼭 곤충왕이 될 거야'라는 딥러닝 기반 산림 곤충 학습프로그램을 개발해 산림청 산림교육프로그램 인증(제2018-46호)을 받았다. 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다 '나는 꼭 곤충 왕이 될 거야' 프로그램은 산림교육 전문가인 정숙희 산림문화연구소장과 함께 개발한 것이다. 오는 2021년 12월까지 3년간 초등학교 5~6학년을 대상으로 2019년 4월부터 사전 예약을 받아 실행할 계획이다. 5~6명 정도로 그룹을 지어 2시간 정도의 코스다.  스마트폰과 앱을 활용해 이뤄진다. 숲과 곤충을 체험하면서 미션형태로 문제를 해결하기 때문에 신체활동 증진과 문제 해결, 탐구심 고취를 통해 사회성 발달에도 도움이 될 것으로 보인다. 또한 자연 친화적 사고와 호기심 유발을 통해 4차 산업혁명·인공지능(AI)·딥러닝 등의 이해는 물론 관련 분야 미래 직업체험 기회까지 제공할 수 있다. 이 때문에 인증심사 과정에서 대상자 파악과 교육철학, 교육 수행기법 등이 매우 우수하다는 평가를 받았다.

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  2018-12-26

• 국립공원 직원, 국제학회 '이노베이션 어워드' 수상

  국립공원관리공단 소백산국립공원북부사무소(소장 이수형)는 최근 말레이시아 쿠알라룸푸르에서 개최된 제39차 아시아원격탐사 학술대회(ACRS 2018, 10.15.~19.)에서 우수논문상에 해당하는 ‘이노베이션 어워드’를 수상했다고 밝혔다. ACRS는 1980년부터 올해로 39회째 매년 개최되고 있는 국제학술대회로 원격탐사, GIS, 무인기 등 공간정보 전문가 약 1,200명이 참석한다. 올해 학회는 국제학술기구 아시아원격탐사협의회(AARS)와 말레이시아 정부부처(MRSA)가 공동으로 주관하였다. 소백산국립공원북부사무소는 무인기 나무조사, 생태통로 딥러닝을 주제로 2편의 논문을 구두 발표했고, 논문의 혁신성을 심사하여 젊은 과학자에게 시상하는 혁신상(AARS Innovation Award)을 수상했다. 해당 연구는 무인기와 인공지능 기술을 응용하여 국립공원 지역에서 객체(고사목, 생물종)를 자동 탐지하고 분류하는 기법을 제안하고 있다. 국립공원 직원인 유병혁 계장과 강문희 주임은 최신 공간정보 기술을 공원관리에 접목하고자 연구를 진행해 왔다. 김도웅 자원보전과장은 “혁신상 수상논문은 국제학회지 Journal of Remote Sensing에 논문게재 권리를 갖는다.”며, “앞으로도 과학적 공원관리를 선도하는 사무소가 될 수 있도록 노력하겠다.”고 밝혔다.

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  2018-10-29

• 전남산림자원연구소,딥러닝 기반 산림곤충 학습 프로그램 개발 나서

  전라남도산림자원연구소(소장 오송귀)가 딥러닝 기반 산림곤충 학습프로그램 개발에 나서는 등 4차 산업혁명에 선제적으로 대응하고 있다. ‘딥러닝’은 인간의 신경망을 닮은 알고리즘입니다. 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방, 컴퓨터가 인간처럼 생각?분석해 스스로 판단토록 하는 인공지능(AI)의 핵심기술입니다. 음성이나 이미지 인식 등에 적합하게 사용할 수 있다. 전라남도산림자원연구소는 지난 7월 산림청 융복합 기반 신산업화 연구개발(R&D) 공모과제에 신규로 선정돼 2019년까지 3년간 5억 원의 국비를 지원받아 순천대학교 산학협력단(단장 김도연 교수)과 공동으로 추진하고 있다. 그동안 곤충을 학습하기 위해 주로 도감이나 인터넷 검색 등을 활용해왔습니다. 이 방식은 무거운 도감을 가지고 다니는 것도 한계가 있고 인터넷의 경우 해당 정보의 신뢰 여부를 파악하기 어려운 단점이 있다. 전라남도산림자원연구소는 ‘딥러닝 기반 산림곤충 학습프로그램’ 사업을 통해 생활권에서 쉽게 볼 수 있는 대표적 곤충 30여 종을 우선 선발해 형태별로 생태학습이 가능토록 스마트폰이나 휴대용 PC 등 모바일 알고리즘과 시스템을 개발, 학생은 물론 일반인들이 이용하기 쉽고 신뢰성 있는 정보를 제공할 계획이다. 오송귀 소장은 “산림 분야 전문 연구기관으로서 이번 연구를 시작으로 다양한 산업화 연구로 영역을 확대해 산림과학기술 발전을 이끌 4차 산업혁명 시대에 대응해나가겠다”고 밝혔다. 전라남도산림자원연구소는 새 정부 출범 이후 산림자원 융복합을 통한 산업화와 좋은 일자리 창출을 위해 노력하는 가운데 올해 산림청과 전남테크노파크 등 연구개발(R&D)사업 공모과제에 4건이 신규로 선정돼 국비 2억여 원을 확보하는 등 산림의 자원화 연구에 한창이다. 지난달에는 미국오리건산림자원연구소(ofri)를 방문해 신기후체제 대응 산림 분야 연구 동향과 산림체험 프로그램 개발 관련 기술교류 및 협력의 기틀을 마련했다.

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  2017-12-04

• 산림자원 산업화 연구과제 신청하세요

  전라남도산림자원연구소(소장 오송귀)가 지속가능한 산림의 가치 창출을 위한 임업기술연구개발(R&D)에 온힘을 쏟고 있는 가운데 2018년 이후 연구과제 수요 조사에 나섰다. 2018년 이후 연구과제 수요 조사는 9월 6일까지 한 달간 전라남도산림자원연구소 누리집과 공문 등을 통해 임업인과 산림 관련 단체 및 산업체, 대학과 시군 행정기관 등 전 도민을 대상으로 이뤄진다. 산림임업 현장에서 필요한 산림자원의 생산관리가공이용 및 정책 지원에 필요한 기술 등 산림과 임업 분야 전반에 걸쳐 연구과제 수요를 파악할 예정이다. 신청서는 전자메일과 우편, 방문, 팩스 등을 통해 접수하고 수요가 많거나 별도의 심사가 필요한 과제는 자체 연구과제 심의 등을 실시해 선정한다. 오송귀 소장은 “제6차 지역산림계획 및 연구소 중장기 발전계획 수립과 연계하고, 전라남도 주요 임업 정책을 뒷받침하며, 임업과 임산업 현장의 문제를 해결하는 등 도민의 소득과 일자리 창출에 기여하는 산림 분야 전문 연구기관으로서 역할에 충실하겠다”고 밝혔다. 전라남도산림자원연구소는 새 정부 출범 이후 좋은 일자리 창출과 4차 산업혁명, 신기후체제 등에 선제적으로 대응하기 위해 다양한 시험연구를 추진해 농림부, 산림청 등 중앙부처 R&D 공모과제를 신청, 지자체 산림연구기관 중 가장 많은 연구과제를 수행하고 있다. 지난해 농림부 꾸지뽕과 산림청 황칠나무 산업화 연구 과제에 선정돼 5년간 35억 원 규모의 연구를 하고 있으며 올해도 참가시나무와 참바늘버섯 등 3개 과제가 신규로 선정돼 총 6과제를 연구하고 있다. 이 가운데 지난해 알파고로 인기를 끌었던, 컴퓨터가 인간처럼 생각분석해 판단하는 ‘딥러닝’ 기술을 이용한 산림곤충 학습 프로그램 개발 연구는 4차 산업혁명 대응 산림 분야의 새로운 도전으로 관심을 받고 있다.

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  2017-08-07

• 인공지능 활용 산림곤충 학습 프로그램 개발

  전라남도산림자원연구소(소장 오송귀)가 산림 병해충 예찰 및 진단에 총력을 기울이고 있는 가운데 ‘딥러닝’ 기술을 결합한 산림곤충 학습 프로그램 개발에 나선다. ‘딥러닝’은 인간의 신경망을 닮은 알고리즘이다. 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 인간처럼 생각분석해 스스로 판단토록 하는 인공지능(AI)의 핵심기술이다. 음성이나 이미지 인식 등에 적합하게 사용할 수 있다. 이번 연구는 2017년 산림청 융복합 기반 신산업화 연구개발(R&D) 공모과제에 신규로 선정된데 따른 것이다. 2019년까지 3년간 5억 원의 예산을 지원받아 순천대학교 산학협력단(김도연 교수)과 공동으로 7월부터 본격 착수한다. 그동안 곤충을 학습하기 위해 주로 도감이나 인터넷검색 등을 활용해왔다. 이 방식은 무거운 도감을 가지고 다니는 것도 한계가 있고 인터넷의 경우 해당 정보의 신뢰여부를 파악하기 어려운 점이 있었다. 이번에 개발할 ‘딥러닝 산림곤충 학습프로그램’은 전남지역 생활권에서 쉽게 볼 수 있는 대표적 산림곤충 100여 종을 우선 선발해 형태별로 생태학습이 가능토록 스마트폰이나 휴대용 PC 등 모바일 기반으로 제작해 이용하기 쉽고 신뢰성 있는 정보를 제공하게 된다. 오송귀 소장은 “이번 산림곤충 학습 프로그램 기술 개발을 시작으로 소나무재선충병 등 산림 병해충 진단과 방제, 곤충자원 융복합을 통한 산업화 연구로 확대해 4차 산업혁명 시대에 적기 대응하는 등 산림분야 과학기술 발전에 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 전라남도산림자원연구소는 산림 분야 전문 연구기관으로서 새 정부 출범 이후 산림자원 융복합을 통한 산업화와 좋은 일자리 창출을 위해 노력해왔으며, 특히 산림청과 전남테크노파크 등 연구개발(R&D)사업 공모과제에 4건이 신규과제로 선정돼 연구에 한창이다.

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  2017-07-05

• 한국임업진흥원, 산림병해충 IT 전문가 간담회 개최

    한국임업진흥원(원장 김남균)은 2월 24일(금), 한국임업진흥원(이하 진흥원)에서 산림병해충 분야에서 인공지능(AI)을 활용하기 위한 간담회를 개최했다. 이번 간담회에 참여한 (주)혜만테크, ㈜지오씨앤아이 IT 기업에서 보유한 ‘딥러닝(Deep learning)’인공지능 기술을 산림병해충 모니터링분야에 시범적으로 적용하기로 합의하였으며, 이를 빠른 시일내에 구현하기  위해 인공위성에서 수집한 산림병해충 영상자료 분류와 자료처리 사업에 조기 착수하기로 하였다.      ※ 딥러닝(Deep learning) : 컴퓨터가 여러 데이터를 이용하여 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위한 기계학습 기술 진흥원은 지난해 12월 위성영상을 활용한 고사목 탐지 TF를 구성하고 위성영상 빅데이터를 활용한 산림병해충 모니터링를 추진한 바 있으나, 수작업 기술에 의존하는 위성영상 처리방법과 영상판독으로는 적시성과 정확성을 확보하는데 많은 어려움을 겪어왔다. 김남균 원장은“우리원은 위성영상, 항공사진, 임상도 등 다양한 공간정보 빅데이터 사업을 지속적으로 추진해 왔다”며“앞으로 진흥원에서 보유한 빅데이터와 인공지능 기술이 융합된다면 산림병해충 모니터링 분야는 물론 산림보호 및 산림경영 등 다양한 분야에서 큰 시너지 효과를 낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

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  2017-03-02

• 경북도 "4차산업을 잡아라"

  경상북도는 23일 경북테크노파크에서 실․국장, 과장 등 간부 공무원 100여명을 대상으로 4차산업혁명으로 인한 미래사회 변화에 선제적으로 대응하기 위한 ‘4차산업혁명 비전스쿨’을 열었다. 이번 비전스쿨은 산업과 고용구조를 비롯해 농업, 문화, 의료복지 등  4차산업혁명이 몰고 올 미래사회 변화에 대비해 도의 정책수립에 중요한 키를 쥐고 있는 4급 이상 간부 공무원의 인식이 중요하다는 판단에서 마련됐다. 특히 김관용 경북도지사는 올해 초 확대간부회의에서 “사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등을 바탕으로 도정 전 분야에 선도적으로 대응해 나갈 것과, 이를 위해 전 공직자를 대상으로 교육을 강화할 것”을 주문한 바 있다.  이날 첫 강연자로 나선 이광형 미래창조과학부 미래준비위원장은 ‘4차산업혁명과 우리의 전략’이라는 주제로 “4차산업혁명은 데이터를 중심으로 제조업을 재구성해 소비자 요구를 직접 제조에 결합시키는 제조+서비스업으로 확대․발전시키는 산업으로 그 핵심요소는 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 크라우드”라고 강조했다. 이어 국내 기계학습(Machine learning) 분야 최고 권위자인 포스텍 최승진 교수는 ‘인공지능 딥러닝’ 특강에서 인공지능의 개념과 스마트폰, 자율주행차, 로봇, 제조업 등 다양한 분야 활용과 발전 전망에 대해 설명했다.  또 한국생산기술연구원 조용주 수석연구원은 ‘스마트팩토리를 중심으로 바라 본 4차산업혁명’을, 김재만 전 SL대표는 ‘미래자동차’를 주제로 한 자동차산업의 발전 전망과 산업환경 변화 등에 대해 강연했다. 한편, 도는 올해 초부터 4차산업혁명에 대비해 관련 전문가 회의, 산학연 현장 간담회, 정책수요조사 등 각계 각층의 의견을 수렴하며, 대응전략 수립에 고심하고 있다.  특히 자율주행차 포럼 운영 등 4차산업혁명 관련해 시급한 사업은 다음달 추경에 편성할 계획이다. 우병윤 경북도 경제부지사는 “4차산업혁명은 위기이지만, 잘 대응만 해나간다면 기회가 될 수도 있다”면서 “이번 비전스쿨을 계기로 공직자들이 4차산업혁명에 대응해 맡은 분야 정책을 다시 한 번 검토하고, 선도적으로 대비해 나가도록 노력해 줄 것”을 당부했다.

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  2017-02-27