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[IT뉴스]'AI 눈·레이저 자'로 도심 가로수 탄소 흡수량 파악한다
온카뱅크관리자
조회:
25
2025-07-24 16:17:34
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7Z5K40xpJd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4a1aa219b9a6cf74bfe9f4e4516ad1c98359f5056f1d414f668364743d9154f3" dmcf-pid="z5198pMUde" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="류영렬 조경·지역시스템공학부 교수, 양태강 협동과정조경학 연구원 연구팀이 차량 기반 라이다-카메라 시스템과 컴퓨터비전을 통해 도시 가로수 탄소저장·흡수량을 탐지한 연구결과를 24일 발표했다. 서울대 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/24/dongascience/20250724161151050joxi.png" data-org-width="680" dmcf-mid="uzU6RBnbLJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/24/dongascience/20250724161151050joxi.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 류영렬 조경·지역시스템공학부 교수, 양태강 협동과정조경학 연구원 연구팀이 차량 기반 라이다-카메라 시스템과 컴퓨터비전을 통해 도시 가로수 탄소저장·흡수량을 탐지한 연구결과를 24일 발표했다. 서울대 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="2f611e15077cae5c35cc545014fdf10f86848b7d6b29d00e2dad0dc8e98f4ead" dmcf-pid="q1t26URuRR" dmcf-ptype="general">서울대 연구팀이 차량에 탑재한 라이다-카메라 센서 시스템을 활용해 정주지에서 가로수의 위치, 수종, 탄소저장량 등을 자동으로 탐지할 수 있는 기술을 개발했다. 정주지는 사람들이 자리를 잡고 머물러 사는 땅을 말한다. </p> <p contents-hash="d58beeaccb799fff520dc1d4f69286573958af8c34d0d1d4853d5d3e897c5bde" dmcf-pid="BtFVPue7JM" dmcf-ptype="general">서울대는 류영렬 조경·지역시스템공학부 교수, 양태강 협동과정조경학 연구원 연구팀이 차량 기반 라이다-카메라 시스템과 컴퓨터비전을 통해 도시 가로수 탄소저장·흡수량을 탐지한 연구결과를 24일 발표했다고 밝혔다. </p> <p contents-hash="cbd3dc034dffeb8c0bf0ccb0de44d25befb9dca3f374a00aba4f5103be891eb1" dmcf-pid="bF3fQ7dzLx" dmcf-ptype="general">정주지는 다양한 생태계 유형 중에서도 탄소흡수 기능에 대한 정량화 된 정보가 가장 부족한 공간 중 하나로 꼽힌다. 특히 도심 내 가로수는 정주지 식생의 상당 부분을 차지하지만 복잡한 도시 구조물 사이에 위치해 있어 위성이나 항공기 기반의 기존 원격탐사 방식으로는 정확히 탐지되기 어려웠다. </p> <p contents-hash="9aedd6d22218bac09365e9b24ef18ade679ada22d580c46979442090b87efbe7" dmcf-pid="K304xzJqdQ" dmcf-ptype="general">연구팀은 차량 기반 라이다-카메라 시스템을 활용했다. 연구팀이 개발한 기술의 핵심은 이동형 매핑 시스템으로 차량에 3D 레이저 스캐너인 라이다와 고해상도 카메라를 장착하고 도시를 주행하면서 거리의 가로수를 스캔하는 것이다. 라이다는 레이저 광선을 이용해 주변 물체까지의 거리를 정밀하게 측정해 나무 표면의 점을 3차원 좌표로 표현한 데이터를 만든다. 카메라는 나무의 이미지 정보를 수집한다. </p> <p contents-hash="e1b5b1de1254e7a399b6dd8a1c3514b40893a413f29147d3c5d1e82f290ce8e0" dmcf-pid="90p8MqiBdP" dmcf-ptype="general">수집된 빅데이터는 인공지능(AI)으로 분석된다. 특히 딥러닝 기반 객체 인식 기술을 통해 촬영된 거리 영상에서 가로수 각각의 위치와 모양을 자동으로 식별하고 나무의 종류(수종)까지 판별해낸다. 연구팀은 이미지 기반 AI 기술을 활용해 복잡하고 다양한 도시 거리 환경에서도 사람의 손을 많이 빌리지 않고도 개별 가로수를 효과적으로 찾아냈다고 밝혔다. </p> <p contents-hash="c0b91311c7d68f6d9257e3ecefc020ca0f55d4e746c90c1fcaef3f42af689a21" dmcf-pid="2JirCaTNM6" dmcf-ptype="general">라이다로 얻은 3D 데이터에서는 나무 줄기의 지름 등을 계산해 나무의 생장 정보를 추출한다. 이를 바탕으로 수종별로 미리 알려진 생물량 계산식을 적용하여 각 나무가 품고 있는 탄소 저장량을 산출한다. 'AI 눈'으로 나무를 찾아내고 '레이저 자'로 나무를 재어 탄소량을 계산하는 것이다. </p> <p contents-hash="74b3eccb2c7f3988bc4421d7dccc580ec5bc7ef50bcf3cb463fda793eb866a92" dmcf-pid="VinmhNyji8" dmcf-ptype="general">연구팀은 개발한 기술을 경기 수원시 전역에 적용해 실증 실험을 진행했다. 그 결과 수원시 거리에서 총 3만4124그루의 가로수를 찾아내 지도화했다. 이들 나무에 저장된 탄소량은 합산 약 6180톤(t)의 탄소다. 이는 대기 중 이산화탄소 약 2만 2000t을 흡수해 저장한 것과 같다. 건강한 산림 40헥타르(ha)에 해당하는 이산화탄소 저장량으로 도시 안에 축구장 57개 규모의 산림이 존재하는 것과 같은 효과를 내는 셈이다. 연구를 통해 그동안 숨은 공로자였던 가로수들의 도시 탄소흡수 능력이 구체적인 숫자로 밝혀져 주목된다. </p> <p contents-hash="a7b76388204de6850f15bccda43583a5fb464a37a41d103c9a786fcddb7a0f3e" dmcf-pid="fnLsljWAR4" dmcf-ptype="general">개발된 기술은 스마트시티의 환경 관리에 새로운 지평을 열 것으로 기대된다. 도시 관리 부서는 이 기술로 얻은 가로수 탄소지도를 활용하여 어느 지역에 나무가 얼마만큼 탄소를 흡수하고 있는지 파악할 수 있다. 도시별 탄소중립 전략을 세우고 나무 식재 및 관리 정책을 효율적으로 수립하는 데 도움을 줄 수 있다. </p> <p contents-hash="0a2e2df65435985a4d638fbe583c0b04db32cc2febbc0be693b59bdcd153b7d9" dmcf-pid="4LoOSAYcRf" dmcf-ptype="general">예를 들어 탄소 배출량이 높은 지역에는 가로수를 새로이 심거나 탄소 흡수 효과가 큰 수종을 전략적으로 식재하는 등의 도시 녹화 정책을 구체적으로 만들 수 있다. 개별 가로수의 성장 변화도 지속적으로 모니터링할 수 있어 시간이 지남에 따라 얼마나 추가로 탄소를 흡수했는지도 추적할 수 있다. 기후변화 대응을 위한 도시의 자연 기반 해법(Natural-based Solution) 수립에 기여할 것으로 보인다. </p> <p contents-hash="12546209fd5bdafa2526233459e480c3fe3a00aab9d9cef92dca16cc2a9fee35" dmcf-pid="8ogIvcGkMV" dmcf-ptype="general">연구팀의 이번 성과는 국제적으로도 인정받아 관련 논문이 국제 원격탐사 저널인 리모트 센싱 오브 인바이러먼트(Remote Sensing of Environment)에 게재됐다. 연구를 이끈 류 교수는 “도시 가로수의 탄소 저장량을 이렇게 대규모로 지도화한 것은 이례적이다”며 “AI와 빅데이터를 활용한 스마트시티 기술로 도시 환경 문제를 풀어갈 수 있음을 보여준 사례다”고 평가했다. </p> <p contents-hash="f5804f951f09147dd79078e579b396b424475d82b27f4f69512a5d36381141c9" dmcf-pid="6gaCTkHEd2" dmcf-ptype="general">연구팀은 향후 이 기술을 다른 도시나 국가에도 적용해 도시의 탄소 흡수량을 정량화하는 데 기여하고 기후변화 대응을 위한 도시 단위의 탄소중립 정책에 적극 활용될 수 있도록 할 계획이다. </p> <p contents-hash="50515e756bfa15437ea5f8d4d6bc51e9534aeb1a4cbdf4b15dcecdcbaed33758" dmcf-pid="PaNhyEXDe9" dmcf-ptype="general"><참고자료></p> <p contents-hash="055726857f212999f1962a78662cfd9067486987cdca62adc92dab3ef45aa15e" dmcf-pid="QNjlWDZwnK" dmcf-ptype="general">-https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425725002998</p> <p contents-hash="6c36efee7258e7e607445623218d24fdc87e5ba4797867ca359ff2967604e9c9" dmcf-pid="xjASYw5rMb" dmcf-ptype="general">[이채린 기자 rini113@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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