AI와 도시 나무 식재 적지 선정 기술의 진보와 스마트 조경의 미래

 

급속한 도시화로 인해 도심 내 자연 생태계의 비율은 지속적으로 감소하고 있고 도시 열섬 현상과 대기 오염, 토양 황폐화 등 다양한 환경 문제가 심화되고 있는 추세이다. 이러한 문제를 완화하고 생태 균형을 회복하기 위한 대표적 해법 중 하나는 도시 공간에 나무를 심는 것이다. 도시 나무는 단지 녹시율을 높이기 위한 조경 요소가 아니라, 탄소 흡수, 공기 정화, 수온 조절, 토양 유실 방지, 시민들의 정신적 건강 증진 등 다양한 생태·사회적 기능을 동시에 수행하는 도시 생태계의 핵심 기반 시설이다.
하지만 도시 나무의 조성은 단순히 나무를 많이 심는다는 계획만으로는 효과를 거둘 수 없다. 어떤 장소에, 어떤 수종을, 어떤 방식으로 심느냐에 따라 나무의 생존률, 생장속도, 기능 발휘 정도는 크게 달라진다. 특히 도시 환경은 자연과 달리 인공 구조물, 교통량, 인공 조도, 인위적 수분 공급 조건 등 변수가 많기 때문에 나무가 잘 자랄 수 있는 ‘적지’를 선별하는 과정이 매우 중요하다.
기존에는 전문가들이 현장 조사를 통해 토양, 수분, 일조량 등을 측정하고 경험적 판단을 내려 적지를 결정했다. 그러나 이러한 방식은 시간과 비용이 많이 들며, 수많은 식재 후보지를 일일이 분석하는 데 한계가 있었다. 또한 예측의 정밀도나 장기적인 생육 전망까지 고려하기엔 부족했다.

 

 

 

바로 이 지점에서 AI 기반 도시 나무 적지 선정 기술이 주목받고 있다. AI는 토양 데이터, 기후 정보, 위성 이미지, 지리정보시스템(GIS), 교통량, 조도 정보 등 다양한 공간 데이터를 결합해 나무가 가장 잘 자랄 수 있는 최적의 위치를 자동으로 선별할 수 있다. 이는 스마트 도시 조경과 지속 가능한 녹지 정책을 추진하는 데 있어 핵심적인 기술이 되고 있다.
이 글에서는 AI가 도시 나무 식재에 적합한 위치를 어떻게 예측하고 제안하는지를 4개의 관점에서 분석한다. 기존 기술과의 차이점, 실제 구현 사례, 도시계획과의 통합 가능성까지 자세히 살펴본다.

 

AI와 도시 나무 식재 적지 분석을 위한 공간정보 통합 기술

도시 환경은 매우 이질적이고 복잡하다. 같은 행정구역 내라도 건물의 밀도, 도로 인프라, 인공광의 양, 토양 상태, 수분 공급 체계는 천차만별이다. 따라서 나무가 생존하고 건강하게 자랄 수 있는 위치를 예측하려면, 고도로 세분화된 공간정보 통합 기술이 전제되어야 한다. 여기서 AI는 GIS(지리정보시스템), 원격탐사, 드론 이미지, 실시간 센서 데이터를 융합하여 후보지를 3차원적이고 다층적으로 분석한다. 먼저 위성 및 드론 영상을 통해 도심 내 공간의 일조량, 음영 정도, 표면 온도, 수분 증발 속도 등을 분석할 수 있다. 이러한 데이터는 AI가 해당 지역이 건조한지, 수분이 충분한지 등을 파악하는 데 사용된다. 동시에 토양 센서 데이터는 pH, 전기전도도(EC), 유기물 함량, 침투도 등의 토양 생태 정보를 제공하며, AI는 이를 통해 어떤 토양에 어떤 수종이 적합한지 학습한다.
또한, AI는 도로, 건물, 지하 인프라 정보와도 연계된다. 예를 들어 지하에 수도관이나 전력선이 많은 지역은 식재 시 뿌리의 확장이나 관리에 어려움을 줄 수 있다. AI는 이러한 요소를 사전에 고려해 위험도를 평가하고 가장 식재 적합성이 높은 지점을 지도 기반으로 시각화해 제공한다.
교통량과 공기 질 정보도 분석 대상에 포함된다. 교통량이 많아 대기오염이 심한 지역일수록 공기 정화 능력이 높은 수종이 필요하며, 뿌리가 얕고 땅 속 산소량에 민감한 수종은 피해야 한다. AI는 이러한 데이터 간의 상관관계를 분석하여 도시 나무의 식재 성공 가능성을 높인다.
이처럼 AI는 수십 종의 데이터를 동시에 분석해, 수작업으로는 감지하기 어려운 패턴을 추출하고, 과학적 근거를 바탕으로 도시 나무 식재 적지를 정량적으로 제안할 수 있게 되었다.

 

 

AI와 도시 나무 식재 적지 예측을 위한 머신러닝 모델의 작동 원리

AI가 도시 나무 식재 적지를 예측하는 핵심은 머신러닝 알고리즘을 통한 데이터 기반 의사결정 모델의 구축이다. 머신러닝은 단순히 통계적 평균을 계산하는 것을 넘어 수많은 변수 사이의 관계를 학습하고, 과거 사례를 통해 미래를 예측하는 능력을 갖춘다. 이를 도시 조경에 적용하면, 이 장소에는 어떤 수종이 몇 년간 건강하게 생존할 가능성이 높은가? 라는 매우 구체적인 예측이 가능해진다.
대표적으로 활용되는 모델 중 하나는 Random Forest (랜덤포레스트)와 Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)이다. 이들은 비선형 관계와 변수 간 상호작용을 포착하는 데 강점을 지니며, 일조량, 평균 온도, 강수 패턴, 토양 성분, 교통량, 조도 등 수십 개 변수 간의 상관관계를 동시에 분석할 수 있다. 이 알고리즘은 수천 개의 실제 식재 사례를 학습한 후, 새로운 후보지에 대한 데이터를 입력받으면 그곳에 특정 수종이 적합한지를 확률 값으로 예측해낸다.
딥러닝 기법도 일부 적용되고 있다. 예를 들어 인공신경망(ANN) 기반 모델은 GIS 기반의 지형 특성과 토양 환경, 공기 질 데이터를 벡터 형태로 학습하여 적지 예측의 정확도를 높이는 데 활용된다. 특히 고해상도 드론 이미지로부터 수관 구조나 주변 인공 구조물과의 거리, 미세 음영 차이 등을 자동 인식하는 데 CNN(합성곱 신경망)이 쓰인다.
또한 AI는 시간에 따른 식재 성공률도 예측할 수 있다. 예를 들어 동일한 장소에 같은 수종을 심었더라도, 특정 연도에는 기후가 나빠 생존률이 낮았고 다른 해에는 양호했던 사례가 있다면, AI는 날씨 데이터를 기반으로 장기적인 성공률 평균까지 계산하여 사용자에게 단기 생존률과 장기 건강성 예측을 동시에 제공할 수 있다.
이러한 모델은 점차 고도화되어가고 있다. 한 예로 미국의 일부 도시에서는 기후변화 시나리오에 따라 적지의 이동을 예측하는 모델까지 개발되었다. 즉, 2050년의 평균 기온이 2도 오른다면 지금은 적지였던 곳이 더 이상 적합하지 않게 되는 경우도 고려할 수 있다는 것이다. 이처럼 AI는 도시 나무의 현재의 적지 뿐 아니라 미래의 적지까지 설계하는 도구로 진화하고 있다.

 

 

AI와 도시 나무 식재 적지 기술의 실제 활용 사례와 성과

AI 기반 도시 나무 식재 적지 선정 기술은 이미 여러 도시에서 실증적으로 도입되고 있으며, 구체적인 성과가 확인되고 있다. 대표적인 사례로는 싱가포르, 암스테르담, 샌프란시스코, 서울 일부 지역 등이 있다.
싱가포르는 도시 전체를 대상으로 Digital Twin 기반의 녹지 시뮬레이션 시스템을 구축하고 있다. 여기서 AI는 도시 전역의 기후, 토양, 구조물 정보를 기반으로 ‘녹지 확장 가능 지역’을 식별하고, 해당 지역에서 생존 가능성이 높은 수종 목록을 제안한다. 이 시스템은 식재 성공률을 20% 이상 끌어올렸다는 평가를 받고 있다.
암스테르담은 AI와 GIS 데이터를 활용하여 운하 주변과 골목길의 적지 식별 프로젝트를 진행하였다. 특히 일조 시간이 제한된 지역에서는 AI가 ‘반음지 수종’을 제안하고, 보행자 통행량이 높은 지역에는 뿌리가 얕아 인도 파손 가능성이 적은 수종을 배치하는 등 실용적인 결과를 도출했다.
서울 일부 자치구에서는 도시재생 사업의 일환으로 AI 기반 적지 분석을 활용한 마을숲 조성 프로젝트가 시행되었다. 기존에는 주민 의견과 조경 설계사의 판단에 의존했지만 AI가 제안한 결과를 참고함으로써 생존률은 물론 병해충 발생률까지 감소하는 결과를 얻었다.
이러한 사례는 AI의 실효성을 입증할 뿐 아니라, 도시 정책 결정자들에게 ‘정량화된 의사결정’의 가능성을 제공하고 있다. 과거에는 조경 설계가 감각과 경험 중심이었다면 이제는 데이터와 예측을 기반으로 한 합리적 판단이 가능해진 것이다. 특히 예산이 한정된 상황에서 효과적인 위치에 나무를 심는 것은 공공 자원의 최적 배분이라는 측면에서도 매우 중요하다.

 

AI와 도시 나무 식재 적지 예측 기술의 과제와 발전 방향

현재까지 AI 기반 도시 나무 식재 적지 선정 기술은 많은 발전을 이루었지만 몇 가지 도전 과제가 여전히 존재한다.

첫째는 데이터 품질과 표준화 문제다. 도시마다 센서 설치 수준, 토양 분석 범위, 기후 데이터 해상도 등이 달라 AI 모델의 정확도에 차이를 만든다. 특히 소도시나 신흥 개발지역은 데이터가 부족해 AI가 적절한 판단을 내리기 어렵다.

둘째는 수종 특성의 세분화 부족이다. AI가 학습한 데이터는 보통 대중적 수종 위주이며, 지역 고유종이나 생태계 복원 수종 등은 데이터가 부족하다. 이로 인해 적지 분석 시 생물 다양성의 측면에서 적절하지 않은 판단이 내려질 수 있다. 따라서 더 다양한 수종 데이터가 확보되어야 하며, 생태적 기능을 반영하는 수종별 특성 DB의 구축이 필요하다.

셋째는 기후변화 시나리오 반영의 한계이다. AI가 과거 데이터를 기반으로 학습했을 때 미래 급변하는 기후 조건에 대응하지 못할 수 있다. 이를 보완하기 위해 기후모델과 연동된 시뮬레이션 기법이 추가되고 있으나, 아직까지는 초기 단계에 머무르고 있다.

마지막으로는 시민 참여와의 연결 부족이다. AI가 제안한 적지는 과학적 근거에 기반하지만, 실제 시민들이 원하는 장소, 조경의 미적 감각, 접근성 등과 충돌할 수 있다. 따라서 앞으로는 AI와 시민 의사결정 구조를 연결하는 UI 및 UX 플랫폼 개발이 필요하다. 이를 통해 시민은 AI 예측 결과를 직관적으로 이해하고 함께 의사결정을 내릴 수 있는 구조가 마련되어야 한다.
이러한 과제를 해결한다면 AI 기반 도시 나무 식재 적지 기술은 단순한 조경 설계를 넘어 스마트시티의 핵심 생태 기술로 자리잡을 수 있을 것이다.


AI는 이제 도시 나무 조성의 전 과정을 혁신하고 있다. 과거에는 수작업에 의존하던 식재 적지 선정 과정이 AI의 등장을 통해 정량적이고 과학적으로 변화하고 있다. 위성 이미지, 기후 정보, 토양 센서, 교통 데이터, GIS 정보까지 다양한 데이터를 융합하고 고도화된 머신러닝 모델을 통해 도시 전체의 식생을 예측하고 최적의 식재 위치를 제안하는 기술은 도시 녹지 정책에 큰 전환점을 제공하고 있다. 특히 기후위기 시대에 도심 내 녹색 공간의 역할이 더욱 중요해지는 상황에서 AI는 단순히 효율적인 나무 심기를 넘어 지속가능한 도시 생태계를 위한 핵심 도구로 기능할 수 있다. 물론 여전히 해결해야 할 기술적, 사회적 과제가 존재하지만 이를 해결해나간다면 앞으로의 도시 조경은 감각과 경험이 아닌, 데이터와 과학에 기반한 지능형 조경 설계로 진화할 것이다.