AI 예측을 통한 도시 숲 관리의 세대별 가치 인식

 

도시 숲은 단순한 경관을 넘어 기후 변화에 대응하고 탄소를 흡수하며, 도시민의 건강과 심리적 안정을 지탱하는 핵심 생태 인프라로 자리 잡았다. 그러나 기후 위기, 병해충, 토양 오염 등 도시 숲을 위협하는 다양한 리스크가 증가하면서 단순한 유지·보수 방식만으로는 한계에 부딪히고 있다. 

 

 

 

 

 

최근 AI와 빅데이터, IoT 센서, 드론·위성 영상 등 첨단 기술을 활용해 도시 숲의 건강 상태와 병해 확산, 탄소 흡수량을 예측·시각화하고, 과학적 데이터로 시민과 정책 결정자가 도시 숲의 가치를 새롭게 인식하는 흐름이 주목받고 있다. 특히 흥미로운 점은 AI 예측 데이터가 세대별로 도시 숲에 대해 느끼는 가치와 참여 방식에 어떤 변화를 일으키고 있는가이다. 이 글에서는 AI 예측을 통한 도시 숲 관리가 어떻게 세대별 인식 차이를 좁히고, 참여와 정책 설계, 교육과 문화까지 확장되는지를 심층적으로 살펴본다.

 

세대별로 다른 도시 숲 가치관과 AI 데이터가 주는 변화

도시 숲을 바라보는 시민들의 시선은 세대에 따라 크게 다르다. 기성세대는 주로 도시 숲을 “휴식과 쉼터”로 인식하고, 경관 관리나 시설 정비 같은 물리적 관리에 가치를 둔다. 반면 MZ세대와 청년층은 도시 숲을 “지속가능성”과 “탄소중립” 같은 기후·환경적 가치의 관점에서 본다. 또 디지털 기술과 데이터를 중시해, 단순한 숲의 존재보다 그 기능과 미래 가치에 더 관심을 가진다.
AI 예측 데이터는 이러한 세대 간 인식 차이를 좁히는 새로운 도구가 된다. “우리 동네 도시 숲이 연간 몇 톤의 탄소를 흡수하고 있고, 앞으로 병해로 인해 고사율이 높아질 수 있다”는 구체적 수치는 도시 숲의 가치를 ‘추상적 감성’에서 ‘과학적 근거’를 가진 공간으로 전환한다. 특히 기후 변화 시나리오와 연결된 AI 시각화 데이터는 “지금 돌보지 않으면 미래에 어떤 손실이 발생하는가?”를 한눈에 보여주어, 세대 간 공감대를 만든다. 기성세대는 관리의 필요성을 수치로 확인하고, 젊은 세대는 데이터 기반 기후 대응에 더 적극적으로 참여한다.

 

AI 예측 데이터가 만들어내는 도시 숲 서비스에 대한 세대 통합의 구조와 방식

AI 기반 도시 숲 관리 서비스는 크게 다섯 단계로 구성된다. 첫째, 데이터 수집 단계에서 IoT 센서, 위성·드론 영상, 기상청 데이터를 활용해 기온·강수·토양 수분·수종·수령·병해 기록 등을 확보한다. 둘째, 데이터 통합·정규화 단계에서는 GIS 좌표와 결합해 시공간 기반 데이터베이스를 만든다. 셋째, AI 분석 단계에서는 딥러닝·시계열·공간 군집 분석을 통해 “평균 기온 2℃ 상승 시 병해 발생률 25% 증가” 같은 정량적 상관관계를 도출한다. 넷째, 시나리오 시뮬레이션 단계에서는 IPCC 기후 시나리오를 반영해 향후 10년·30년 병해 확산, 고사율, 탄소 흡수량 변화를 예측한다. 다섯째, 시각화 단계에서는 대시보드·앱·VR·AR 등 다양한 형태로 시민과 정책 담당자에게 전달한다.
여기서 중요한 것은 같은 데이터를 세대별 관점에 맞춰 다르게 시각화·해석한다는 점이다. 예컨대 기성세대에게는 “병해 피해로 도시 숲 기능과 경관이 얼마나 감소하는지”를 중심으로, 청년층에게는 “탄소중립·기후 변화 대응에 도시 숲이 기여하는 구체적 수치”를 중심으로 보여준다. 이렇게 AI 데이터는 과학적 근거를 바탕으로 세대별 언어와 감각에 맞춰 설계되어 참여와 공감을 유도한다.

 

AI 예측을 통한 도시 숲 관리의 세대별 가치 인식에 대한 국내외 실제 사례와 정책·산업 변화

국내 K도시는 AI 예측과 시각화를 통해 도시 숲의 병해 고위험 지역을 보여주고, 시민 대상 설명회에서 세대별 맞춤형 데이터를 제시했다. 중장년층에게는 “병해로 고사목이 늘면 도시 경관과 주거 환경이 훼손된다”는 메시지를, 청년층에는 “탄소 흡수량 감소가 기후변화 대응에 미치는 영향”을 중심으로 설명해 정책 참여 의향을 높였다. 일본 도쿄 도청은 벚나무 병해 데이터 시각화에서 병해 발생 추이와 탄소 기여도를 함께 보여주어 시민이 세대별로 다양한 관점에서 가치를 이해할 수 있게 했다.
미국 LA는 드론·AI 데이터로 병해 위험과 탄소 흡수량을 지도에 시각화해, 탄소 배출권 정책과 연계하면서 시민과 기업 참여를 동시에 유도했다. 유럽의 한 도시는 디지털 트윈과 AI를 결합, 미래 시나리오를 시각화해 시민이 앱과 VR로 체험할 수 있게 해 기성세대·청년층 모두가 참여할 수 있는 플랫폼을 만들었다. 이렇게 AI 예측 데이터는 세대 간 인식 격차를 줄이고 정책 설계·교육·산업에도 영향을 미친다.

 

AI 예측을 통한 도시 숲 관리의 세대별 가치 인식에 대한 사회·경제·문화적 가치와 미래 확장 가능성

AI 예측 데이터는 첫째, 병해·고사목 발생을 줄여 도시 숲의 탄소 흡수·열섬 완화·미세먼지 저감 기능을 유지·확대한다. 둘째, 세대별 맞춤 시각화를 통해 시민 참여를 높이고, 정책 설계와 예산 배분의 과학적 근거를 제공한다. 셋째, 축적된 데이터는 탄소 금융 시장·교육·관광·문화 콘텐츠로 활용된다. 넷째, 메타버스·VR 등 기술과 결합해 세대별로 다른 방식으로 도시 숲의 변화를 체험할 수 있다. AI는 “숲을 보호합시다”라는 추상적 메시지를 “데이터 기반 행동”으로 바꿔, 세대 모두가 기후 위기 대응에 공감하고 실천하게 만든다. 미래에는 AI 데이터가 시민의 생활·교육·정책 결정까지 자연스럽게 연결되며, 도시·자연·사람을 하나로 묶는 핵심 기술이 된다.


AI 예측을 통한 도시 숲 관리는 세대별 인식 차이를 데이터로 연결하고, 정책·산업·시민 참여·교육을 혁신한다. AI는 도시와 자연, 사람을 잇는 지속 가능한 미래의 핵심 도구로 자리 잡는다.