산림청 국립산림과학원이 목재자원 흐름과 탄소저장량을 보다 정확하게 예측하기 위해 인공지능(AI) 기술을 적용하는 방안을 본격적으로 논의하고 있다. 국립산림과학원은 25일 AI 및 머신러닝 전문가를 초청해 목재자원 분석·예측 시스템 고도화를 주제로 한 세미나를 열었다고 27일 밝혔다.

그동안 목재자원 물질흐름분석(MFA)은 통계 기반 방식에 의존해 예측 정밀도에 한계가 있었다. 특히 목재제품이 장기간 사용되는 과정에서 탄소가 얼마나 저장되고 변화하는지를 추적하는 동적 물질흐름분석(Dynamic MFA)은 정확한 데이터 확보가 어려워 개선 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.

이번 세미나에서는 AI 기술이 이러한 분석 방식의 한계를 보완할 수 있는 방안이 집중적으로 논의됐다. 성균관대 이연란 교수가 기조강연을 통해 산업 전반에서 활용되는 머신러닝 기반 수요 예측과 자원 흐름 분석 사례를 소개하며, 목재산업에도 적용 가능한 구체적 기법을 제안했다.

국립산림과학원 연구진 역시 국내 목재 이용 통계를 활용한 동적 물질흐름 연구 현황을 공유하며, AI 기반 예측 모델이 필요한 지점을 제시했다. 기관은 향후 AI 기술을 접목한 예측 모델을 구축해 정책 수립의 근거를 강화하고, 지속가능한 목재자원 관리 체계를 마련한다는 계획이다.

국립산림과학원은 앞으로도 다양한 연구자 및 산업 전문가와의 협업을 확대해 목재자원 분석의 과학적 신뢰도를 높여 나갈 방침이다.