산림 파괴 없는 공급 (새 탭에서 열림)
구글 딥마인드와 구글 리서치 팀이 개발한 'Natural Forests of the World 2020'은 AI를 활용해 천연림과 인공 조림지를 10미터 해상도로 정밀하게 구분해내는 새로운 지도 데이터셋입니다. 이 프로젝트는 단순한 '수목 피복(tree cover)' 데이터가 가졌던 한계를 극복하고, 생물 다양성이 풍부한 천연 생태계를 상업용 식재지와 구분함으로써 글로벌 공급망의 탈산림화 목표 달성을 돕습니다. 92.2%의 높은 정확도를 기록한 이 데이터는 EU 산림전용방지법(EUDR) 등 엄격해지는 국제 환경 규제에 대응하기 위한 핵심적인 기준점(Baseline)을 제시합니다. **기존 산림 지도의 한계와 구분 필요성** * 기존의 위성 기반 지도는 모든 목본 식생을 단순히 '수목 피복'으로 분류하여, 수백 년 된 천연 생태계와 단기 수익형 식재 공간을 구분하지 못하는 '사과와 오렌지의 비교' 오류를 범해왔습니다. * 유럽연합의 산림전용방지법(EUDR)은 2020년 12월 31일 이후 산림이 파괴되거나 황폐화된 토지에서 생산된 커피, 카카오, 고무 등의 제품 판매를 금지하고 있어, 2020년 시점의 정확한 천연림 기준 지도가 필수적입니다. * 천연림은 탄소 흡수, 강수량 조절, 홍수 완화 등 기후 안정화와 생물 종 보호 측면에서 인공림이 대체할 수 없는 고유한 가치를 지닙니다. **MTSViT 모델을 활용한 AI 분석 기술** * 구글은 '다중 모드 시공간 비전 트랜스포머(MTSViT)' 모델을 개발하여, 단일 시점의 위성 이미지가 아닌 시간의 흐름에 따른 변화를 분석하도록 설계했습니다. * 이 모델은 센티넬-2(Sentinel-2) 위성의 시계열 이미지와 고도, 경사 등 지형 데이터, 지리적 좌표를 결합하여 분석합니다. * AI는 1280x1280미터 패치 단위를 관찰하며 각 10x10미터 픽셀이 천연림일 확률을 계산하며, 이를 통해 복잡한 천연림과 균일하고 빠르게 자라는 상업용 식재지의 질감 및 계절적 특성을 식별합니다. **데이터 생성 및 검증 과정** * 전 세계 120만 개 이상의 패치(1280x1280m)를 샘플링하여 대규모 다중 소스 학습 데이터셋을 구축하고 MTSViT 모델을 훈련시켰습니다. * 훈련된 모델을 지구 전체 육지에 적용하여 전 세계적으로 일관된 10미터 해상도의 천연림 확률 지도를 생성했습니다. * 독립적인 글로벌 산림 관리 데이터셋을 2020년 기준으로 업데이트하여 검증한 결과, 92.2%라는 업계 최고 수준의 정확도를 입증했으며 관련 연구는 '네이처 사이언티픽 데이터(Nature Scientific Data)'에 게재되었습니다. 이 데이터셋은 구글 어스 엔진(Earth Engine) 등을 통해 공개되어 있으며, 기업은 공급망 실사를, 정부는 산림 파괴 모니터링을, 보존 단체는 보호 구역 설정 등을 수행할 때 실질적인 기술적 토대로 활용할 수 있습니다.