박경훈 교수 연구팀 성과의 그래픽 초록(Graphical Abstract) 개념도 및 주요결과물.(사진=국립창원대 제공)

국립창원대학교는 스마트그린공학부 환경에너지공학전공 박경훈 교수 연구팀(제1저자 박건웅 박사, 공동저자 송봉근 박사)이 드론에 탑재한 라이다(LiDAR)와 RGB 영상을 활용해 도시 내 개별 수목의 수관을 정밀하게 분리하고 형태적 속성을 추출하는 새로운 인공지능 기반 분석 기법을 개발했다고 9일 밝혔다.

해당 논문은 환경·생태분야 국제저명학술지인 ‘Ecological Informatics(I.F. 7.3, JCR 상위 5.2%, Q1)’에 게재됐다.

이번 연구는 기존 산림에 적용하던 ‘Watershed Segmentation(WS) 기법’의 한계를 극복하기 위해 객체 기반 분류(OBIA)와 딥러닝 모델(Mask R-CNN)을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 건물·차량·가로등 등 다양한 도시 인공 구조물로 인한 수관 분리 오류를 개선했으며, 딥러닝 모델의 노동집약적인 훈련 데이터 제작 과정의 효율성도 향상시켰다.

연구 결과, 제안된 기법은 개별 수목의 수관을 94% 이상의 정확도로 분리하는 데 성공했으며, 이를 통해 수고(Height), 수관 폭(Crown Width), 흉고직경(DBH) 등 주요 형태적 속성까지 정량화할 수 있음을 입증했다.

연구책임자인 박경훈 교수는 “이번 연구는 도시 환경에서 개별 수목의 형태적 특성을 고해상도로 정밀하게 추출할 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “이는 도시 녹지 관리, 생태계 평가, 탄소흡수량 산정, 열환경 개선 효과 분석 등 다양한 생태·환경 연구에 중요한 학술적 기반이 될 것”이라고 전했다.

또한 이번 성과는 학문적 기여뿐만 아니라 연구 인력의 산업계 진출로도 이어졌다. 제1저자인 박건웅 박사는 위성영상분석ICT연구센터 전임연구원으로 활동한 후 실험실 창업기업인 엔비랩스에 연구원으로 합류해 연구 성과의 산업적 활용 가능성을 확장하고 있다.

한편 해당 논문은 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.