‘산림 지도’하면 어떤 이미지가 떠오르시나요? 보통 푸르른 녹림의 위성 이미지로 가득 찬 지도부터 생각하시는 분이 많으실 것 같습니다, 오늘 소개하는 ‘산림 지도’는 이제까지 우리가 생각하던 지도와는 좀 더 다른 모습으로, 단순히 산림을 넘어서 그 안의 자원, 길, 거주지 등 풍부한 데이터를 보여줍니다. 가깝게는 우리 집 근처의 걷기 운동 코스, 트래킹 코스부터 내가 사는 아파트의 숲세권 지수부터 특정 산림 자원의 재배지, 나아가 산촌 지역의 관광 정보까지. ‘산림’과 관련한 모든 정보를 하나의 플랫폼에서 확인할 수 있는 것이 특징인데요, 이런 지도 플랫폼은 어떤 사람들이, 도대체 왜 만들게 되었을까요?🧐

이런 궁금증을 해결하기 위해 오늘 <사람의 만나다>에서는 임업진흥원 빅데이터팀의 전성기 실장님을 찾았습니다. 전성기 실장님이 속해계신 임업진흥원의 빅데이터팀에서 구축한 <산림 빅데이터 서비스 시각화 포털>은 이런 정보도 찾을 수 있다고?라는 생각이 들 만큼 다양한 주제와 데이터를 집합하고 있습니다. 인터뷰를 통해 <산림 빅데이터 서비스 시각화 포털>에서 어떤 인사이트를 발견할 수 있는지, 어떤 방식으로 산림 자원 활용의 가용 범위를 넓혔는지 알아보겠습니다⛰️

안녕하세요, 한국임업진흥원 빅데이터 팀 전성기 실장님. 한국임업진흥원 및 빅데이터팀에서 하시는 업무에 관하여 소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 한국임업진흥원 빅데이터팀 전성기 실장입니다. 임업진흥원은 크게 산림 산업을 육성하고 임업에 종사하시는 분들의 소득 증진을 지향하는 진흥기관입니다. 제가 속해있는 빅데이터팀에서는 산림 데이터를 활용하여 빅데이터로 분석 및  AI 알고리즘을 구현하여 산림 관련 문제를 해결하고 산림 산업을 확장하기 위한 업무를 진행합니다.

<산림 빅데이터 서비스 시각화 포털>(이하 산림 시각화 포털)은 어떤 이유로 구현하게 되었나요?

사실 ‘산림’ 자체는 우리가 얘기하는 주류 산업군은 아닙니다. 산림 산업군이 약한 편이기에 관련 데이터를 어떻게 활용할지, 타 산업과 융합하여 어떻게 부가가치를 만들어야 할 지에 대한 케이스가 부족했습니다. 

저희 팀은 산림 데이터를 시각화하고 GIS 엔진을 통해 지도화하여 데이터 활용도를 높이고 산림 산업 전반적인 부가가치를 높일 수 있다고 생각하여 가진 산림 데이터를 <산림 빅데이터 서비스 시각화 포털>에 시각화하고 필요 엔진을 구성하였습니다.

<산림 시각화 포털>이 가지고 있는 핵심 요소 기술은 무엇이며 기존의 시스템과의 차별점은 무엇인가요?

기존의 산림 데이터는 산림에 대한 위치, 식생 등이 주를 이뤘습니다. 문제는 이를 데이터를 어떻게 전달하고 어떻게 임업인들로 하여금 가치를 생산할 수 있게 하느냐였습니다. 

이를 타파하고자 다양한 외부 데이터를 산림 데이터와 융합하는 식으로 프로젝트를 진행했습니다. 예를 들어 건강보험공단, 유동 인구 데이터, 교통량 데이터 등을 가져와서 기존의 산림 데이터와 연계할 수 있었습니다.

산림 빅데이터 플랫폼은 교통, 농식물, 환경, 연안 등 다양한 데이터를 포함하고 있습니다.

<산림 시각화 포털> 개발 중 어려움을 겪었던 과제가 있다면 무엇인가요?

산림 데이터는 전통적으로 크게 3가지로 분류됩니다. 첫 번째로 산림 자원에 관련된 데이터. 두 번째로 산림 휴양과 관광에 관련한 데이터, 마지막으로 산림 공간과 재해에 관한 데이터 이렇게 세가지로 분류하고 있는데 타 산업군에서는 이 세 가지 데이터뿐만 아니라 좀 더 컨버전스한 데이터를 요구하고 있습니다. 

하나 예시를 들어보자면 요즘 주목받고 있는 ESG 관련 데이터를 들 수 있는데 산림 탄소를 활용하여 어떻게 온실가스 배출원을 감축하고 상쇄할지에 대한 연결고리가 매우 부족했습니다. 임업진흥원 빅데이터 팀에서는 산림 탄소 관련 감축, 배출, 상쇄까지 전 과정에 대한 데이터를 구축하고 비즈니스 파이프라인을 만드는 데 많은 시간을 소요했고 이제 관련하여 몇몇 가시적 성과를 보이고 있습니다.

말씀하신 가시적 성과라면 무엇인가요?

우리나라에는 포스코, 한전 등 실질적으로 온실가스를 많이 배출하는 기업은 이를 감축해야 하는 의무가 있습니다. 온실가스 감축에 있어서 원부자재를 친환경 소재로 바꾼다든지, 공급망에 있는 원료의 수급 방법을 바꾼다던지, 공장에 대한 공정을 개선하는 식의 방안이 있고 모두 상당한 비용과 시간을 필요로 합니다.

임업진흥원에서는 산림 탄소를 통해 온실가스 배출량을 상쇄할 수 있는 프로그램을 제안하고 있습니다. 기후 위기에 도움이 됨은 물론, 산림 자원을 적극적으로 활용하기 때문에 관련 임업인의 소득을 높일 수도 있는 비즈니스 모델을 만들고 있습니다. 아마 빠르면 올 연말 안에는 프로토타입을 선보일 수 있지 않을까 생각합니다. 

<산림 시각화 포털> 중 실장님께서 특별히 애착이 가는 서비스는 무엇일까요?

개인적으로 두 가지를 꼽을 수 있습니다. 첫 번째로 작년에 만든 ‘산촌 지역 활성화도 지도’로 공간 정보, 이동 인구, 교통 데이터, 사회간접자본(SOC) 시설과의 접근성 평가 데이터를 운용한 생활 365가 포함됩니다. 산촌 활성화는 사회 문제 중 하나인 지역소멸 이슈와 밀접한 관계가 있습니다. 기존에는 그 지역의 주소지를 등록하고 있는 정주 인구의 유입/유출로만 데이터를 해석하다 보니 실제로 그 지역을 방문한 인구의 소비 패턴에 대한 부분이 연결되지 않았습니다. ‘산촌 지역 활성화도 지도’에는 앞서 말한 공간 정보에 유동 인구, 교통 관련 데이터, 여기에 추가로 금융권에 있는 카드 데이터를 융합하여 산촌에 어떤 사람이 방문하고 어떤 소비를 하며 어떻게 이용하는 지를 분석할 수 있습니다.

두 번째로 ‘숲세권 지수’입니다. 국내 거주 인구 대부분이 도심에 있다 보니 숲에 관한 관심이 높고 친환경적인 거주 환경을 요구하고 있습니다. 코로나 이후 떠오르는 키워드 중 하나인 ‘숲세권’ 거주 형태를 선호하는 인구도 점점 많아지고 있습니다만, 문제는 국내 거주 시설에 숲이 얼마나 가까이 있는지를 보여주는 지표가 없다는 것이었습니다. 임업진흥원 빅데이터팀에서는 서울시의 건물 데이터와 공원, 숲, 산, 수변공원 등과의 접근성이 어떻게 되는지 평가하고 ‘숲세권 지수’라는 데이터를 만들었습니다. 부동산 업체인 다방, 직방 등에서도 관련 데이터를 활용하여 올해 안으로 고도화할 계획이 있습니다. 

<산림 시각화 포털>의 ‘산촌 활성화 지도’

<산림 시각화 포털>의 ‘'숲세권 지수’

<산림 시각화 포털> 이후 국내 산림 관리에 기대하는 변화가 있다면?

아무래도 그간 산림청이 많이 집중했던 부분이라면 산림에서 나오는 ‘자원’이 아닐까 싶습니다. 최근 재미있는 사례가 있었는데요, 국내 산림에 자생하고 있는 식물 중 하나인 ‘미선나무’에 관련한 이야기입니다. 미선나무의 특정 유전 형질을 분석하여 거기서 나오는 대사물질을 인공지능을 통해 추출하였고 이 대사물질이 미백 및 항염에 효과가 있다는 것을 발견했습니다. 기존에 미선나무가 어디에 분포되어있는지에 대한 데이터가 부족하여 자생하는 지역을 살펴보았고 역으로 어떤 조건에서 미선나무를 생육할 수 있는지, 미선나무 재배 기술을 리엔지니어링할 수 있었습니다. 미선나무는 몇 년 전만 해도 국가에서 지정한 멸종위기식물 2급에 해당했지만, 재배에 대한 조건, 생육 환경, 효능에 관한 데이터 연구를 통해 최근에는 재배하는 임가가 폭발적으로 증가하고 위기종에서 해제됐습니다.

여기서 데이터는 식물종을 보존하는 역할도 했지만 이를 경작하는 임업인들의 소득 증가로 이어지고, 제약회사의 경우 원료를 수입하거나 화학적으로 제조할 필요 없이 국산화하고 천연 물질을 활용할 수 있었다는데에 의의가 있습니다. 이런 사례가 앞으로 기대되는 국내 산림에서의 변화가 아닐까 싶습니다. 

멸종위기식물 2급에 해당했으나 데이터 연구를 통해 재배 임가가 증가하고 위기종에서 해제된 미선나무

<산림 시각화 포털> 내 산림 자원별 재배지/식생지 지도 예시

시중에는 많은 GIS 플랫폼이 나와 있습니다. 그중에서도 SuperMap을 택한 결정적 이유는 무엇인가요?

시중의 오픈 소스 GIS 엔진의 경우 기술 지원 받기 힘들고 경쟁사 제품은 국내 요구사항이 잘 반영되지 않는다는 문제점이 있었습니다. SuperMap은 기본적으로 제품의 기능적인 SDK, JDK 환경이 잘 갖추어져 있고 특히나 저희 쪽에서 요구하는 부분들이 새로운 버전이 릴리즈될 때마다 개선되는 것이 눈에 보였습니다. 

추가로 저희를 포함한 국가관공서, 민간기업들 대부분이 On-premise보다는 Cloud를 많이 사용하고 있는데 SuperMap은 Cloud 환경에서의 기술지원도 가능하고 합리적인 라이센스 정책을 가지고 있다는 점도 맘에 들었습니다. 장기적으로 봤을 때는 비용 문제를 포함하여 효율적으로 시스템, 서비스를 관리할 수 있겠다라는 생각이 들어 결정하게 되었습니다.

SuperMap은 글로벌 GIS 시장 점유율 3위의 GIS 엔진으로 산림청, 경찰청, 국립재난안전연구원 등에서 활용하고 있습니다.

프로젝트 진행 중 SPH의 연구진들과 함께 일하며 느낀 점이 있으실까요?

2019년으로 돌아가서 처음 <산림 빅데이터 플랫폼>을 구현할 때를 떠올려보면 상대적으로 저희가 가지고 있는 경험도 부족하고 가지고 있는 개발 노하우, 사업의 목적성도 명확하지 않아 많은 시행착오가 있었습니다. 이 과정에서 SPH가 참여하며 관련 연구원분들과 커뮤니케이션하고 아키텍트를 만드는 기술적 지원, 인프라스트럭처나 아키텍트 구조 변경 시에도 효율적인 솔루션을 제안해주셔서 그때그때 위기를 잘 모면할 수 있었습니다. 

특히 저희가 산림 분야다 보니까 레퍼런스가 충분히 않다는 어려움이 있었는데 SPH는 타 산업군에서 문제를 해결한 다양한 레퍼런스를 제공하여 다른 컨설팅사보다 비교 우위에 있다고 느꼈습니다. 

산업별 다양한 고객 사례를 보유하고 있는 SPH

정성스런 답변 감사합니다. 마지막으로 <한국임업진흥원> 의 비전과 앞으로의 목표에 대해 말씀 부탁드립니다.

최근 데이터나 AI, ICT 기술이 많이 발전하고 있는데 저희 임업진흥원 역시 단순 산림 데이터뿐만 아니라 타 분야와 융합을 해서 새로운 비즈니스 모델을 만들고 이를 구현하기 위한 서비스가 나와야 한다고 생각하고 있습니다. 

산림 빅데이터 플랫폼을 개선하여 기후 변화 위기에 대한 이슈라던가 생명 자원에 대한 측면, 사회 문제에 대한 해결책 등 새로운 모델을 만들고자 노력할 것이고, 앞으로도 많은 성원과 관심을 부탁드리겠습니다.

이미지를 클릭하시면 <세상의 모든 지도> 유튜브 채널로 이동합니다.

긴 시간의 인터뷰 동안 막힘없이 질문에 대답해주신 임업진흥원 빅데이터팀 전성기 실장님 감사드립니다. <산림 빅데이터 시각화 포털>이 가지고 있는 데이터와 내용이 너무 많아 짧은 인터뷰 시간에 모든 기능을 소개하지 못해 아쉬움이 남는데요, 임업진흥원의 ‘산림 빅데이터 거래소’ 및 ‘산림 빅데이터 시각화 포털’에 대해 더 알고 싶으시다면 아래 링크를 통해 사이트 방문을 추천해 드립니다. 

⛰️산림 빅데이터 거래소: https://www.bigdata-forest.kr/frn/index 

⛰️산림 빅데이터 시각화 포털: https://gis.forestdata.kr/ 

⛰️<사람을 만나다: 임업진흥원 전성기 실장님> 인터뷰 영상: https://youtu.be/79C2rMDOrM0?feature=shared 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 제품군을 가지고 있으며, 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다