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SK텔레콤은 10월 30일 안동 산불 피해지 복원에 AI 분석과 드론을 활용하고 있다고 밝혔다. 전날 열린 세미나에서는 유한킴벌리, 평화의숲, 인베랩과 사업 경과와 향후 계획을 공유했다. 출처
작업은 나무를 심는 활동과 드론으로 종자를 보내는 활동으로 나뉜다. SKT와 유한킴벌리는 평화의숲과 지난 3월부터 4.4헥타르 규모의 피해지에 나무 1만 그루를 심었다. 이와 별도로 SKT와 인베랩은 사람이 접근하기 어려운 급경사지를 포함한 지역에 시드볼 1만 개를 드론으로 파종했다. 시드볼은 자생식물 종자에 흙과 영양분 등을 섞은 덩어리다. 두 수치는 각각 나무의 그루 수와 파종 재료의 개수이므로 따로 읽어야 한다. 출처
AI의 역할은 현장 조건을 읽고 이후 변화를 살피는 데 있다. 공간분석은 지형, 물길, 일사량처럼 위치에 따라 달라지는 환경조건을 함께 분석하는 작업이다. 발표에 따르면 이 분석을 복원에 활용하고, AI와 드론으로 식생 변화와 나무 생육 상태를 관찰해 추가 식재가 필요한 곳과 생태교란식물의 분포를 파악했다. 출처
참여 기관들은 식생 변화를 계속 추적하고 정량적 자료를 활용한 숲 관리 체계를 발전시킬 계획이다. 발표에는 시드볼의 발아율이나 심은 나무의 생존율, 복원 전후를 같은 조건으로 비교한 결과가 제시되지 않았다. 출처
OYOPICK의 시선
이 사례에서 주목할 점은 AI 분석을 드론의 현장 작업과 이후 관찰에 연결했다는 것이다. 사람이 접근하기 어려운 곳까지 파종 범위를 넓힌 의미는, 그곳의 식물이 이후 어떻게 자라는지 함께 추적할 때 더 분명해질 수 있다.
다음 단계에서 보고 싶은 것은 투입량과 생육 결과의 연결이다. 파종 위치별로 어떤 식생 변화가 나타났는지, 추가 식재 판단이 어떻게 달라졌는지 자료가 쌓이면 이 방식의 가치를 더 구체적으로 판단할 수 있을 것이다. 기관들이 예고한 장기 모니터링이 현장의 복원 결정을 돕는 근거로 이어지기를 기대한다.