포토뉴스 검색결과

• 만족도 높은 목조화거리 조성을 위한 정량적 효과기술 개발 및 실증

    이화여자대학교 황성주 교수 연구팀은 산림과학기술연구개발사업을 통해 만족도 높은 목조화거리 조성을 위한 정량적 효과분석 기술 성과를 도출하고 이를 실증하기 위해 ‘2023년 목재친화도시 조성사업’ 대상지에 적용하였다.   산림청(청장 남성현)과 한국임업진흥원(원장 이강오)은 목재자원의 고부가가치 첨단화 기술개발의 일환으로 ‘도시 목조화거리 조성계획을 위한 3D시설물 정보모델 및 정량적 효과분석 기술 개발 (2021-2023)’ 연구개발 과제를 지원하고 있다. 본 연구개발과제는 이화여자대학교(연구책임자 황성주 교수) 주관으로 단국대학교(연구책임자 김현수 교수)와 목재문화진흥회(연구책임자 박천영 실장)가 공동으로 수행하고 있으며, 목조화거리 조성에 따른 효과를 이용자 측면에서 정량화하는 방안을 모색하고 있다.   ‘목재친화도시 조성사업’은 친환경 탄소저장 소재인 목재를 이용하여 도시의 거리와 생활 속 사회 기반(SOC)을 조성하고, 생애주기 목공체험 프로그램 등을 비롯하여 지역별 목재 교육‧문화 기반을 구축하는 사업이다.    <대구 동구 3D 스캐닝 및 BIM 모델링>   이번 실증은 2023년 ‘목재친화도시 조성사업’에 선정된 대구 동구와 협의하여 진행되었다. 연구팀은 3D 스캐닝 및 BIM을 활용하여 사업대상지인 대구 동구 불로동 일대 거리(팔공로 32길)의 현황(As-Is)을 모델링 하였으며, 이미지와 머신러닝 기반의 보행환경 만족도 추론 모델을 통해 해당 거리의 만족도를 높일 수 있는 다양한 개선안을 제시한 후 개선 후 모습(To-Be)에 대한 모델링을 진행하였다.    <대구 동구 목조화거리 조성안>   또한, 웨어러블 휴먼 센서 데이터를 활용하여 목재친화도시 사업 전후 이용자의 물리적 보행감의 정량적 평가 방법을 제안하였다. 이를, 목재친화도시 사업이 본격적으로 진행되기 전에 물리적 보행감을 측정 완료하였으며, 사업 이후 동일한 방법으로 재측정하여 사업 도시목조화 거리의 효과를 정량화할 예정이다. 목재문화진흥회 연구팀은 도시 목조화에 대한 사업 전후 주관적인 만족도 분석을 위해 해당 지역의 거주자 및 상점 운영자 등을 대상으로 거리에 대한 만족도와 요구도에 대한 설문을 수행하였다.   <웨어러블 센서 데이터를 통한 보행자 만족도 산정>   목재문화진흥회 오세창 회장은 “도시 목조화의 효과를 정량적으로 분석하는 기술을 개발하여 목재친화도시 대상지에 실증함으로써 연구개발성과와 목화친화도시 관련 사업의 시너지를 기대할 수 있고, 이를 통해 이용자 측면의 효과적인 목재친화도시 조성에 기여할 수 있을 것이며, 목재문화진흥회는 대학과 함께 이용자 중심의 목재문화 활성화를 위한 기반연구를 계속 추진할 것”이라며 포부를 밝혔다.    

  • 목재이용
  • 목재문화

  2023-12-29

• 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. 

  • 산림산업
  • 임업진흥원

  2022-02-04

• 국립수목원, AI 기법 활용 올해 산림 봄꽃 개화 예측 발표

  산림청 국립수목원(원장 최영태)은 기후변화로 점점 빨라지는 봄꽃 개화 시기를 분석하여 올해의 예측 데이터를 발표했다. 이는 인공지능(AI) 기반의 통계 모델인 기계학습(머신러닝) 기법을 적용하여 관측 지역의 온도, 고도, 강수량, 전년도 단풍시기는 물론 12년간 축적된 실제 개화 시기 데이터를 적용하여, 각 지역의 특성에 맞게 개화 시기를 예측하였다. 대상은 우리나라 전역에 분포하는 대표적인 봄꽃인 ‘진달래’와 ‘생강나무’로, 18개의 산림에서 2009년부터 2020년까지 수집한 현장관측자료를 분석하였다. 개화 시기 변화를 관측한 곳은 한라산, 지리산 등 우리나라 각 지역을 대표하는 주요 산 18개 지역이다.      * (강원) 백운산, (경기) 소리봉, 수리산, 축령산, 용문산, (충북) 속리산, 소백산, (충남) 계룡산, 가야산, (경북) 주왕산, 팔공산, 가야산, (경남) 지리산, 금원산, (전남) 월출산, 두륜산, (제주) 한라산(1100도로), 애월곶자왈숲 이를 토대로 올해의 산림 봄꽃 만개는 3월 중순 무렵부터 제주도에서 시작되어, 완도를 거쳐 내륙으로 점점 확대될 것으로 보이며, 특히 관측지점의 해발고도가 높은 지리산, 소백산, 속리산에서는 다른 지역보다 봄꽃 만개가 늦을 것으로 예측되었다.   ○ 생강나무 : 제주 애월곶자왈숲 3.20.(±6일) → 전남 두륜산 3.23.(±7일) → 경북 주왕산 3.28.(±12일) → 충남 계룡산 3.31.(±6일) → 경기 축령산 4.3.(±4일) → 경남 지리산 4.4.(±10일)   ○ 진달래 : 전남 두륜산 3.25.(±8일) → 경남 금원산 4.9.(±7일) → 경북 팔공산 4.12.(±6일) → 경기 용문산 4.16.(±8일) → 강원 백운산 4.23.(±7일) → 경남 지리산 4.25.(±9일) → 충북 소백산 5.2.(±9일) 생강나무   한편, ‘진달래’와 ‘생강나무’가 활짝 피는 시기는 지난 2009년 관측 이래 12년간 계속 빨라지고 있는 것으로 확인되었다. ‘진달래’의 개화 시기는 지난 12년 동안 연평균 1.4일(최대 16일) 정도 빨라졌으며, ‘생강나무’는 연평균 1.65일(최대 19일) 빨라졌다.  이는 봄철 평균 온도와 매우 관련이 높은 것으로 나타났는데 실제로 지난 12년간 우리나라 봄철 평균기온은 평년대비 0.25℃ 상승하여, 우리나라 산림의 “생태 시계”가 점점 빨라지고 있는 것으로 확인되었다. 연구에 함께 참여한 서울대학교 환경대학원 정수종 교수는 “개화 시기의 변화는 기후변화에 의해 식물의 생태가 변화하는 것을 넘어 식물들이 대기 중의 탄소를 흡수하는 시기도 빨라진다는 것을 의미하는 것으로, 탄소 중립 목표에 도달하기 위해 한국 산림에 대한 기초자료를 지속적으로 확보해 나가는 것이 중요하다.”라고 강조했다. 최영태 국립수목원장은 “이번 예측 결과는 기존의 식물 개화 예측 방법과 다르게 지난 12년간 현장에서 관측한 다양한 데이터들을 분석하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 지속해서 관측 자료를 확보하여 예측의 정확도를 높이겠다.”고 밝혔다. 산림청과 국·공립수목원 10개 기관은 기후변화가 산림생태계에 미치는 영향을 예측하고 기후변화에 취약한 산림식물을 보전하기 위해 ‘기후변화 취약 산림식물종 보전 적응 사업’을 수행하고 있으며 연구 성과들을 종합하여 적응 전략을 수립해 나갈 예정이다. 사업은 2009년부터 우리나라 권역별 주요 산림에 자생하는 식물의 계절 현상을 매년 현장에서 직접 관측하여 자료 수집하고 있다.      * 사업 참여 기관국립수목원, 경기물향기수목원, 강원도립화목원, 대구수목원, 경남수목원, 미동산수목원, 금강수목원, 대아수목원, 완도수목원, 한라수목원 (총 10개 기관)   진달래  

  • 산림산업
  • 국립수목원

  2021-02-24

• 국립수목원, 2020 기후변화 대응 대표기술 10선 선정

  산림청 국립수목원은 과학기술정보통신부에서 선정한 『2020 기후변화 대응 대표기술 10선』에 “기후변화 취약 산림식물종 보전·적응 사업”이 선정되었다고 밝혔다.  산림청이 주관하고 국립수목원이 수행하는 “기후변화 취약 산림식물종 보전·적응 사업”은 전국 10개 국·공립수목원이 참여하여, 한반도 산림생태계의 기후변화 영향을 분석하고 이를 통해 대응 전략을 마련하는 목적으로 지난 2009년부터 수행되어 오고 있다.  이번에 선정된 핵심 기술은 한반도 산림의 식물계절 관측 자료를 DB화 하고, 이를 분석하여 지난 10년간 산림의 생태시계가 빨라지고 있음을 밝혔고, 세계 최초로 머신러닝 기반의 인공지능 기법을 적용하여 식물계절 예측 모델을 개발함으로써 산림 분야의 선제 대응 전략을 마련했다는 평가를 받았다.   사업을 총괄하고 있는 국립수목원 식물자원연구과 김상용 과장은 “이번에 선정된 대응기술을 통해 기후변화에 따른 한반도 산림생태계의 정교한 장, 단기 예측이 가능해짐으로써 생태계 서비스 등 다양한 산업 분야에서 적극 활용될 수 있을 것” 이라고 밝혔다. 한편, 이번에 선정된 국립수목원 기후변화 사업은 오는 10월 21일부터 27일까지 온라인으로 개최되는 『2020 대한민국 과학기술대전』에 카드 뉴스로 소개된다. 

  • 산림산업
  • 국립수목원

  2020-12-21

• 산림청 국립수목원, “올해 우리나라 산림의 가을 단풍 예측지도” 발표

  산림청 국립수목원은 올해 우리나라 산림의 가을 단풍 절정을 예측한 지도를 발표했다. 이번에 예측한 지역은 한라산, 설악산, 지리산을 포함하여 우리나라 각 지역을 대표할 수 있는 주요 산 19개 지역이다.     - (강원) 설악산, 화악산, (경기) 소리봉, 수리산, 축령산, (충북) 속리산, 소백산, (충남) 계룡산, 가야산, (경북) 주왕산, 가야산, 팔공산, (경남) 지리산, 금원산, (전북) 내장산, (전남) 월출산, 상황봉, (제주) 한라산, 교래곶자왈 올해 단풍은 지리산(10/12, ±5일), 소백산(10/15, ±6일), 설악산(10/17, ±9일)에서 가장 빠르게 절정을 관찰할 수 있을 것으로 보이며, 전라남도 상황봉(완도)이 10/30(±5일)로 예측된 지역 중 가장 늦게 단풍이 드는 것으로 분석되었다.    - 주왕산(경북) 10/19(±7일), 계룡산(충남) 10/20(±6일), 속리산(충북) 10/21(±5일), 한라산 1100도로(제주) 10/22(±5일), 수리산(경기) 10/24(±5일), 내장산(전북) 10/26 (±5일)로 각각 예측됨 특히, 이번 발표한 단풍예측지도는 한국생물계절관측네트워크(K-NPN)에 의해 지난 10년간의 산림 내 현장 관측 자료를 기반으로 인공지능 시뮬레이션 모델을 적용한 첫 사례로 전 세계적으로도 유사 사례를 찾아보기 힘들다.      지금까지 국내․외에서 발표된 대부분 단풍지도들은 산림의 자연식생 관측이 아닌 도시지역에서의 관측을 중심으로 부족한 관측 자료를 보충하기 위해 인공위성자료가 보조적으로 사용되고 있었다.     이번 분석은 우리나라 산림 전역에 분포하고 있는 당단풍나무를 대상으로 29개의 산림지역에서 2009년부터 2020년까지 기록된 현장관측자료(단풍>50%)를 기반으로 대표적인 기계학습(머닝러신) 방법 중 하나인 랜덤포레스트(random forest) 방식을 적용하여 우리나라 산림의 가을 단풍을 예측했다. 당단풍나무 단풍   서울대학교 환경대학원 정수종 교수는 이번에 예측된 가을 단풍지도에 대해 “단풍시기를 정확히 예측하는 것은 숲의 심미적 생태계 서비스를 넘어 기후변화에 대응하는 식생의 휴지기 변화를 이해하는데 있어서 아주 중요한 일이다. 따라서 국‧공립수목원 네트워크의 산림식물계절 관측 자료를 이용한 머신러닝 기반의 단풍예측은 인공지능 기법을 식물계절 예측에 적용한 전 세계 첫 사례로, 앞으로 장기간의 관측자료 확보를 통해 예측을 고도화 시킨다면 기후변화에 대한 생태계 변화를 예측하는데 있어서 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.”라고 전했다. 한편, 국립수목원 손성원 박사는 이번 분석 자료에 대해 “현장 관측과 인공지능기법을 활용한다면 매년 봄철이나 가을철에 발표되는 우리나라 개화, 단풍지도의 좀 더 정교한 예측 시스템 개발이 가능할 것으로 보이며, 특히 이를 위해서는 산림 내에서의 식물계절현상(phenology) 현장 관측 자료의 장기적인 축적이 무엇보다 중요하다.”라고 말했다. 당단풍나무 단풍  

  • 산림산업
  • 국립수목원

  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.

  • 뉴스광장
  • 국제협력

  2019-07-19

• 한국임업진흥원,‘빅데이터 플랫폼 구축’공모 사업 선정

    한국임업진흥원(원장 구길본, 이하 진흥원)은 지난 5월 15일(수) 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 한국정보화진흥원에서 진행한 ‘빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업’에 선정됐다. 과기정통부 ‘빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축사업’은 금융, 환경, 문화 등 총 11개 분야에 3년 동안 예산 1516억원을 투입하여 데이터 기반의 가치창출 생태계 조성 지원을 목적으로 하는 사업이다. 진흥원은 센터 구성 참여자(민･관 9개소) 및 플랫폼 사업자(5社)와 컨소시엄을 구성하여 ‘산림어메니티 빅데이터 플랫폼’이라는 주제로 기타(산림)분야에 최종 선정되어 3년간 최대 125억을 지원받게 됐다. ‘산림어메니티 빅데이터 플랫폼’은 임업 전문기관인 진흥원을 중심으로 트래킹, 생물종, 공간정보, 산림치유 등의 데이터를 생산하는 8개 센터를 구축하고 플랫폼을 통해 위치기반의 트래킹 서비스 및 산림재해 예측 서비스 등을 제공하는 사업이다. 각 센터는 아웃도어 액티비티, 생물･자연환경, 공간정보 및 재해재난이라는 3가지 분야로 구축되어 데이터를 생산･수집하고 플랫폼에전송하며, 플랫폼에서는 수집된 데이터를 기반으로 융합분석･머신러닝(인공지능)을 실시하여 데이터의 활용 및 유통 기반을 제공한다. 이를 바탕으로 트랙킹융합 서비스, 산림생물 유전체 분석서비스, 위치기반 정보서비스 등의 민간서비스 혁신체계 구축하고 산림재해(산불) 예측 서비스, 남북산림협력, 미세먼지 저감 정책 등의 과학적 공공서비스를 제공하여 산림분야 비즈니스의 혁신과 신성장 동력을 발굴할 수 있을 것으로 기대한다. 구길본 원장은 “본 사업을 통하여 그간 열악한 산업구조를 갖고 있는 임산업부분의 산업화를 활성화하고, 데이터 기반 생태계 및 스타트업 지원을 통한 신성장 동력 발굴을 기대한고 말했다” 또한 “국토의 63%를 차지하는 산림의 중요성을 부각시켜 산림을 활용한 청정비즈니스 기반을 마련함으로써 산림 보호와 새로운 가치창출의 기회가 될 것이다.” 라고 말했다.  

  • 산림산업
  • 임업진흥원

  2019-05-31