산림청 국립산림과학원이 생성형 AI와 AI 바이브 코딩을 산림과학 연구에 적용한 사례를 공유하는 연구혁신 세미나를 열었다. 세미나에서는 조림목 초기 생육예측과 식재시기 결정, 시민과학 식물계절 모니터링 플랫폼 제작, 국제감축사업 협력국 자동평가 시스템 개발 등이 소개됐다.
산림청 국립산림과학원은 8월 31일 보도자료를 통해 지난 28일 서울 동대문구 산림과학관에서 ‘제3차 지식ON AI 연구혁신 세미나’를 개최했다고 밝혔다. 행사에는 국립산림과학원과 유관기관, 대학 관계자 등이 참석했으며 ‘AI를 이용한 과학기술 연구활동 효율화 방안’을 주제로 연구 현장에서의 AI 활용 방향을 논의했다.
기조강연은 서동민 과학기술연합대학원대학교 응용AI 전공 교수가 맡았다. 서 교수는 ‘과학기술 연구자는 AI를 어떻게 활용해야 하는가?’를 주제로 과학 연구의 효율성을 높이기 위한 AI 활용 방향과 연구자가 선제적으로 준비해야 할 사항을 발표했다. 연구 과정에서 AI를 활용할 때 고려해야 할 방향을 과학기술 연구자의 관점에서 설명한 것이다.
국립산림과학원 연구진은 실제 연구 현장에서 개발하거나 활용한 사례를 발표했다. 생성형 AI를 활용한 조림목 초기 생육예측 및 식재시기 결정 프로그램은 산림 조성 과정에서 필요한 판단을 지원하는 사례로 제시됐다. AI 바이브 코딩을 활용한 시민과학 식물계절 모니터링 플랫폼 제작 사례도 공개돼, 연구자가 AI를 활용해 연구용 플랫폼을 구축한 과정을 공유했다.
국제감축사업 협력국 선정을 위한 감축사업 이행 역량 자동평가 시스템 개발도 주요 발표 내용에 포함됐다. 이는 국제감축사업 협력국을 선정하는 과정에서 각국의 감축사업 이행 역량을 자동으로 평가하는 시스템을 개발한 사례다. 세미나는 이처럼 생성형 AI와 바이브 코딩 등 서로 다른 AI 활용 방식이 산림과학 연구의 예측, 플랫폼 제작, 평가 시스템 개발에 적용될 수 있음을 보여주는 자리로 마련됐다.
국립산림과학원은 현재 ‘산림과학기술 인공지능 전환 추진전략(2026~2030)’을 수립하고 있다. 전략을 바탕으로 산림과학 연구 전 과정의 AI 전환을 추진할 계획이다. 김래현 국립산림과학원 연구기획과장은 AI가 연구자의 업무를 보조하는 수준을 넘어 연구의 방법과 속도를 바꾸는 핵심 도구가 되고 있다며, AI를 활용한 연구혁신 사례를 지속해서 발굴하고 데이터 기반을 강화하겠다고 밝혔다.
김 과장은 이를 통해 산림과학 연구의 효율성과 경쟁력을 높이겠다고 덧붙였다. 이번 세미나는 연구 현장의 AI 적용 사례를 공유하고 향후 산림과학 연구에서 AI 활용을 확대하기 위한 방향을 논의했다는 데 의미가 있다. 국립산림과학원은 추진전략 수립과 연구혁신 사례 발굴을 이어가며 연구 전반의 AI 전환을 추진할 예정이다.