국립창원대학교 스마트그린공학부 환경에너지공학전공 연구팀이 드론 라이다(LiDAR)와 RGB 영상을 결합한 인공지능 기반 도시 수목 분석 기법을 개발했다고 9일 밝혔다.

박경훈 교수 연구팀이 개발한 이 기법은 도시 내 개별 수목의 수관을 정밀 분리하고 형태적 속성을 추출하는 새로운 방법론이다. 연구 성과를 담은 논문은 환경·생태 분야 국제 저명 학술지 'Ecological Informatics'에 게재됐다.

이번 연구 핵심은 기존 산림 적용 'Watershed Segmentation(WS) 기법'의 한계 극복이다. 객체 기반 분류(OBIA)와 딥러닝 모델(Mask R-CNN)을 결합해 건물, 차량, 가로등 등 도시 인공 구조물에 따른 수관 분리 오류를 해결했다.

동시에 딥러닝 모델의 노동집약적 훈련 데이터 제작 과정 효율성도 크게 개선했다고 연구팀은 설명했다.

제안된 기법은 개별 수목 수관을 94% 이상 정확도로 분리하는 성과를 거뒀다. 이를 통해 수고(Height), 수관 폭(Crown Width), 흉고직경(DBH) 등 주요 형태적 속성까지 정량화 가능함을 입증했다.

박경훈 교수는 "도시 환경에서 개별 수목의 형태적 특성을 고해상도로 정밀하게 추출할 수 있는 방법론을 제시한 점에서 큰 의미가 있다"며 "도시 녹지 관리, 생태계 평가, 탄소 흡수량 산정, 열환경 개선 효과 분석 등 다양한 생태·환경 연구에 중요한 학술적 기반이 될 것"이라고 덧붙였다.

이번 성과는 학문적 기여와 함께 연구 인력의 산업계 진출로도 이어졌다. 제1저자 박건웅 박사는 위성영상분석ICT연구센터 전임연구원 활동 후 실험실 창업 기업인 엔비랩스에 연구원으로 합류, 연구 성과의 산업적 활용 가능성을 넓히고 있다.

해당 연구는 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업 지원을 받아 수행됐다.