– 국립 수목원에서 10년간 육안으로 관찰해 기록한 나무 데이터를 AI로 분석
– 개화시기 예측보다 어려운 단풍 시기 예측을 AI기반으로 세계 최초로 성공

전국 10개의 국립 수목원에는 256종 수목의 변화를 매일 꼼꼼하게 관찰하며 글과 사진으로 기록하는 직원들이 있습니다. 4계절 쉬지 않고 10년간 같은 원칙에 따라 기록한 자료는 방대한 데이터가 되었습니다.

처음에 산림청(국립수목원)으로부터 “나무 관측 자료가 너무 많으니 정리를 도와달라”는 단순한 요구를 받고 찾아갔던 환경대학원 정수종 교수는 보기 드물게 구조화된 식물계절 데이터를 확인하고 분석을 시작했습니다.

“그건 ‘나무 데이터’가 아니라 중요한 ‘기후 데이터’였어요.”
기후융합과학연구실을 운영하는 정수종 교수가 식물현상과 기후의 관계를 설명합니다. “어느 해에 다른 해 보다 단풍이 늦게 들었다고 하면, 그 해에 식물들이 더 오래 살았다는 것이고, 더 오래 광합성을 할 수 있는 여건이 있었다는 것이고, 그건 아마도 사람들에 의한 탄소 배출이 증가해 온난화가 진행되었다는 이야기입니다.”

정수종 교수가 나무에 기록된 ‘기후 데이터’로 제일 먼저 시도한 것은 단풍이 드는 시기를 예측하는 것이었습니다. 꽃의 개화시기를 예측하는 것은 공식이 있을 정도로 일반화되었지만, 단풍 시기 예측은 일반화된 전례가 없었습니다. 개화에 영향을 미치는 변수들은 몇 가지로 단순화되는 반면, 단풍의 원인은 너무 다양해서 예측이 매우 어렵다고 여겨졌습니다.

정수종 교수도 기온과 강수량 데이터를 입력해 머신러닝으로 단풍을 예측하려 하면 번번이 틀리다는 결과를 받았지만, 단풍이란 것이 식물의 잎이 죽음 직전에 노화하는 현상이라는 것에 착안해 봄철 잎이 출현한 시기에 대한 데이터를 추가하자 마침내 오차범위가 10일 이내인 결과들이 쏟아졌습니다.

산림청에서는 정 교수의 연구 결과를 토대로 ‘전국 단풍지도’라는 그럴듯한 이미지를 만들어 배포하였습니다. 정수종 교수는 같은 방식으로 꽃가루가 날리는 시기를 예측하는 연구도 시작해 내년 봄 꽃가루가 날리기 전에 공개할 예정입니다.

“지구 온난화라고 하면 빙하가 녹는 것만 생각하지만, 빙하가 녹으면 동토가 드러나 이산화탄소가 갑자기 배출되는 등 기후변화는 많은 예기치 않은 결과를 가져옵니다.” 정수종 교수는 “식물계절 현상을 통해 기후 변화를 예측하려면 개별 식물의 방대한 데이터를 분석해야 하기 때문에 AI 사용은 필수”라고 설명했다.

수년 전만 해도 기후변화 연구에는 기후시스템의 비가역적 변화에 대한 이해 부족으로 AI가 적용될 수 없다는 것이 학계의 상식으로 통했다지만, 지금은 기상청에도 날씨를 예측하기 위한 AI 예보팀이 있을 정도입니다.

서울대학교 AI연구원 장병탁 원장은 “정수종 교수님의 연구는 자연과학 분야에서 좋은 데이터와 AI 기술이 만나면 얼마나 놀라운 시너지가 나는지 보여주는 좋은 사례”라고 설명하고, “서울대의 모든 학문에서 AI를 접목할 수 있도록 연구원이 지원하겠다.”고 밝혔습니다.

정수종 교수는 나날히 발전하는 AI 기술을 토대로 더 의미 있는 기후변화 연구를 하고 싶다는 계획을 전했습니다.