도시 나무 수종별 고사율 예측과 관리 전략의 AI 적용 사례

 

도시 숲은 단순한 경관을 넘어 기후 변화에 대응하고, 열섬 완화와 탄소 흡수, 미세먼지 저감, 시민의 정신적 안정을 제공하는 중요한 생태 기반 시설로 자리 잡았다. 그러나 최근 기온 상승, 병해충 급증, 토양 염분 농도 변화 등 기후 스트레스 요인이 복합적으로 작용하면서 수종별 고사율이 예측을 뛰어넘는 속도로 증가하고 있다. 전통적인 표본 조사와 경험 중심의 관리만으로는 이처럼 빠르게 변화하는 고사 리스크를 효과적으로 대응하기 어렵다. 

 

 

 

 

이에 AI와 빅데이터, IoT 센서, 드론·위성 영상 등의 첨단 기술을 통해 수종별 고사율을 실시간으로 예측하고, 선제적이고 과학적인 도시 숲 관리 전략을 수립하려는 시도가 국내외에서 주목받고 있다. 이 글에서는 AI가 수종별 고사율 분석과 예측을 어떻게 혁신하고, 실제 적용 사례와 사회·경제·환경적 효과, 그리고 미래 확장 가능성을 심층적으로 살펴본다.

 

도시 나무 수종별 고사율 관리의 전통적 방식과 그 한계

도시 숲 관리는 오랫동안 전문가의 현장 순찰과 표본 조사, 수종별 생육 특성 분석 같은 전통적 방식에 의존해 왔다. 담당자는 정기적인 현장 점검을 통해 병해충 발생, 고사목 수, 토양 수분 상태 등을 기록하며 고사율을 추정했다. 이 방식은 관리 비용이 상대적으로 적고 현장에서 즉각 대응이 가능하다는 장점이 있었다.
그러나 최근 기후 변화로 인해 기온 상승, 강수 패턴 변화, 폭염·가뭄 등 극한 기후 현상이 동시에 발생하면서 수종별 고사율 변화는 과거 예측을 크게 벗어나기 시작했다. 단일 수종 위주의 식재 정책은 병해충과 기후 스트레스에 더 취약해 고사율을 높이는 주된 원인이 되었고, 기후·토양·병해충 같은 수많은 변수가 서로 얽혀 나타나는 복잡한 패턴을 기존의 표본 조사 방식만으로는 충분히 파악하기 어려워졌다. 도시 규모가 커질수록 한정된 예산과 인력으로 수천~수만 그루의 나무를 관리하는 데 큰 어려움이 따랐다.

 

AI 기반 도시 나무 수종별 고사율 예측 시스템의 작동 원리

AI는 복잡하고 비선형적인 기후·환경 변수들을 동시에 고려하여 수종별 고사율을 정량적으로 예측한다. 이 시스템은 다음과 같은 과정을 거친다.

첫째, 데이터 수집 단계에서는 IoT 센서를 활용해 토양 수분, pH, 염분 농도, 온도 등 데이터를 실시간으로 확보한다. 드론과 위성 영상은 나무 수관의 색상·크기 변화, 병해 발생 지역, 고사목 분포를 대규모로 모니터링한다. 기상 데이터, 토양 샘플 데이터, 과거 병해 기록 등도 함께 수집된다.

둘째, 데이터 통합·정규화 단계에서는 수많은 데이터가 시공간 좌표(GIS)와 결합돼 표준화된다. 

셋째, AI 분석 단계에서는 딥러닝과 시계열·공간 군집 분석을 이용해 “평균 기온이 2℃ 상승하면 특정 수종 고사율이 18% 증가” 같은 예측 모델을 도출한다. 

넷째, 시나리오 시뮬레이션 단계에서는 IPCC 기후 시나리오(RCP, SSP 등)를 적용해 향후 10년, 30년 뒤의 병해 확산과 고사율 변화를 시뮬레이션한다.

마지막으로, 전략 설계 단계에서는 분석 결과를 토대로 급수·방제 시점, 수종 교체·다양화 계획, 병해 고위험 지역 관리 등을 구체적으로 설계한다. 이 모든 데이터는 앱, 웹, 대시보드 등으로 시각화돼 정책 결정과 시민 참여에도 활용된다.

 

AI 기반 도시 나무 수종별 고사율 예측 시스템의 국내외 실제 적용 사례와 정책·산업적 변화

국내 K 도시는 AI와 드론 데이터를 활용해 단일 수종 중심 구간의 고사율을 사전에 예측하고, 고사 위험 지역을 중심으로 급수·방제 계획을 조정했다. 이 결과 병해 피해 면적을 17% 줄이고 탄소 흡수량 감소 폭을 최소화할 수 있었다. 도쿄 도청은 AI 분석을 통해 벚나무 단일 수종 구조가 RCP8.5 시나리오에서 고사율을 크게 높인다는 결과를 바탕으로, 다양한 수종을 추가 식재하고 전정·급수 시점을 조정했다.
미국 LA는 AI 기반 고사율 예측과 탄소 흡수량 데이터를 지도와 그래프로 시각화해 탄소 배출권 정책과 연계, 기업과 시민 참여를 동시에 유도했다. 유럽의 한 도시는 디지털 트윈과 AI를 결합해 폭염·가뭄·병해충 시나리오를 실시간 시뮬레이션하고, 시민에게 VR 콘텐츠로 체험 기회를 제공했다. 이처럼 AI는 단순한 예측을 넘어 정책, 산업, 시민 교육과 참여를 혁신하는 핵심 도구로 활용되고 있다.

 

 

AI 기반 도시 나무 수종별 고사율 AI 예측의 사회·환경·경제적 가치와 미래

AI 기반 수종별 고사율 예측은 첫째, 병해와 고사목 발생을 줄여 도시 숲의 탄소 흡수, 열섬 완화, 미세먼지 저감 기능을 유지한다. 둘째, 급수·방제·수종 교체 시점을 최적화해 예산과 자원을 효율적으로 활용하고, 불필요한 비용을 절감한다. 셋째, 정책 결정자와 시민 모두 데이터를 시각화된 형태로 확인하면서 도시 숲 관리의 필요성을 직관적으로 이해하고, 돌봄 활동이나 정책 참여로 이어진다. 미래에는 AI가 디지털 트윈, 메타버스 등과 결합해 기후 시나리오별 수종별 고사율 변화를 실시간으로 예측하고, 시민·기업·정책 담당자가 함께 관리 전략을 설계하는 플랫폼으로 발전할 가능성이 크다. 탄소 금융 시장에서도 AI 기반 탄소 흡수량 데이터가 배출권 기준으로 활용되며, 교육·관광·문화 콘텐츠로까지 확장되어 도시 브랜드 가치를 높이고 시민 참여를 확대할 수 있다. AI는 도시·자연·사람을 데이터로 연결하며, 기후 위기 시대 지속 가능한 도시 설계의 핵심 기술로 자리 잡는다.


AI는 수종별 고사율 예측을 단순 경험과 통계에 의존하던 방식에서 데이터 중심, 장기 전략 중심으로 바꿨다. 그 결과 도시 숲의 기능과 탄소중립 목표를 지키며, 정책·산업·교육·시민 참여로 이어지는 새로운 도시 관리 혁신을 이끌어낸다. AI는 도시와 자연, 사람을 잇는 지속 가능한 미래의 핵심 도구가 된다.