AI기술로 목재자원 분석 고도화 모색
- 국립산림과학원, AI·머신러닝 전문가 초청해 목재자원 분석 및 예측 시스템 논의 -

산림청 국립산림과학원(원장 김용관)은 25일(화), 목재 자원 흐름 예측 및 탄소저장량 전망 모델의 고도화를 위해 'AI 및 머신러닝 전문가 초청 세미나'를 개최했다고 밝혔다.

이번 세미나는 기존의 통계 기반 분석이 가진 한계를 극복하고, AI 기술을 접목하여 보다 정확한 목재자원 물질흐름분석(Material Flow Analysis, MFA) 및 예측 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 특히, 목재제품의 장기적 이용과 탄소저장량 변화를 추적하는 동적 물질흐름분석(Dynamic MFA) 분야에 AI 기술을 적용하는 방안을 논의한 첫 공식 세미나라는 점에서 의미가 크다.

행사는 성균관대학교 이연란 교수의 기조 강연으로 시작되었으며, 다양한 산업 분야에서 축적된 머신러닝 기반 수요 예측, 자원 흐름 분석, 최적화 모델 구축 사례가 소개되었다. 이를 통해 목재 분야에 적용할 수 있는 구체적인 기법들이 제시되었다.

국립산림과학원 김민지 박사는 현재 수행 중인 목재이용 통계를 활용한 동적 물질흐름 연구 현황을 발표했다, 이 과정에서 국내 목재자원의 투입-생산-이용-폐기 흐름을 분석한 결과를 공유하고, 향후 AI 기반 예측 모델 개발이 필요한 영역을 구체적으로 제시했다.

산림청 국립산림과학원 목재산업연구과 박주생 과장은 "지속가능한 자원관리와 탄소관리 정책을 수립하려면 미래 목재 수요와 탄소저장량에 대한 정확한 예측이 필수적"이라며, "AI 기술을 접목함으로써 과학적이고 신뢰감 있는 예측 모델을 구축해 정책 기반 강화에 기여할 것으로 기대한다"고 전했다.

“이 자료는 산림청의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”

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