녹지 기능을 수치화하는 AI 기반 도시조경 분석 도구 소개

 

 

녹지 기능을 수치화하는 AI 기반 도시조경 분석 도구 소개

 

 

도시의 녹지는 이제 ‘눈에 보이는 초록’이 아니라, 정량화 가능한 기후 대응 인프라로 인식되어야 한다.
최근에는 조경 설계 및 도시계획 분야에서도 인공지능(AI), 위성영상, 공간정보(GIS)를 활용한 녹지 분석 도구들이 주목받고 있다.

이번 글에서는 녹지의 탄소흡수, 생태가치, 기후완화 효과 등을 수치화할 수 있는 주요 AI 기반 분석 툴을 소개하고, 실제 도시조경에 어떻게 적용되고 있는지 알아본다.

 

 

 

1. 왜 AI 기반 녹지 분석 도구가 필요한가?

 

✔ 전통적 생태 분석은 시간·노력이 많이 들고 정확한 실측 데이터 확보가 어렵다.
✔ 도시 단위에서 녹지의 기능적 기여(탄소흡수, 온도저감 등)를 수치화해야 예산 정당화와 정책 결정이 가능하다.
✔ ESG 공시, 도시숲 인증, 생태면적률 확대 등에서 기계학습 기반 시뮬레이션과 예측 도구의 수요가 급증하고 있다.

AI 기반 도구는 조경 설계자와 도시계획자가 근거 기반 설계(Evidence-based Design)를 실현할 수 있게 해준다.

2. 주요 AI·데이터 기반 녹지 분석 툴 5종 소개

 

1) i-Tree (미국 농무부 USDA)

• 🌿 탄소흡수량, 대기질 개선, 강우 저감 등 녹지 기능을 화폐가치로 환산
• 📍 입력 : 수종, 수량, 위치, 수령 등
• 💡 결과 : CO₂ 저감량, 연간 흡수 가치($), 도시림 총 가치

📌 국내 일부 도시숲 분석에서도 사용(번역판 및 커스터마이징 필요)

 

 

2) Treepedia (MIT Senseable City Lab)

• 🌳 AI 기반 위성영상 분석으로 도시 내 수관지수(Tree Canopy Index) 도출
• 📍 Google Street View 이미지 활용
• 💡 도시별 녹지 밀도 비교 및 공간불균형 분석

서울은 Treepedia 기준으로 수관지수 약 19.6% (2023 기준)

 

3) Green View Index (Tencent AI Lab, 중국)

• 📷 딥러닝 기반 이미지 분석으로 보행자 시점의 녹시율(GVI) 자동 분석
• 📍 CCTV, 모바일 영상도 활용 가능
• 💡 도시경관 평가 및 심리적 회복 효과 예측

 

4) UrbanCanopySim (서울시-서울연구원 공동 개발)

• ☀ 실시간 일사량·지면온도 예측 기반의 도시녹화 시뮬레이션 툴
• 📍 3D 공간정보 + AI 기반 식생 효과 시뮬레이션
• 💡 가로수·옥상녹화·수변녹지의 열섬 완화 효과 사전 예측

 

5) AI-CarbonMap (국립산림과학원 R&D 시제품)

• 🌲 자생수종·토양정보 기반의 탄소흡수량 자동 산정 알고리즘
• 📍 수종입력 → 토양조건/지역기후 자동 매핑
• 💡 향후 생태면적률 설계 통합 평가에 적용 예정

 

주요 AI 기반 녹지분석 도구 5종 비교

도구명	기능	활용 분야	비고
i-Tree	탄소·미세먼지 정량 평가	도시숲, 공원 설계	$ 가치 환산 가능
Treepedia	위성기반 수관지수 분석	도시 전체 비교 분석	MIT 개발, 오픈소스
Green View Index	보행 시점 녹지 가시율 분석	경관, 주민 심리분석	딥러닝 기반 이미지 활용
UrbanCanopySim	도시열섬 예측, 녹화 시뮬레이션	정책·계획 도구	서울시·연구원 공동개발
AI-CarbonMap	수종별 탄소흡수 자동 계산	생태면적률 설계 평가	국내 개발, 시범 도입 중

 

 

 

 

3. 실무 적용 사례

 

▷ 사례 1 : 수원시 기후숲 조성지 i-Tree 분석

• 상수리나무, 이팝나무 등 200그루 → 연간 CO₂ 흡수량 약 5.2톤
• 미세먼지 제거 효과 연간 1.6kg → 건강 비용 절감 약 120만원/년 추정

 

▷ 사례 2 : 서울시 성동구 Treepedia 기반 계획수립

• 지역별 수관지수 편차 도출 → 우선 녹화 구역 재설정
• 보도 폭 확장 없이 벽면녹화·소형화분으로 GVI 7% 상승 목표 수립

 

 

4. 앞으로의 과제와 전망

 

• 국산 분석도구 확산 : 현장 적용 가능한 국문 기반 도구 확대 필요
• 설계 연계 툴 통합화 : CAD·GIS·BIM 등과 연동되는 플러그인 개발
• 정책화 연결 : AI 분석 결과를 생태면적률, ESG 보고서, 기후적응계획 등에 활용하는 체계 필요

 

 

결론 : 조경의 설계 언어는 이제 '데이터'가 된다

 

기후위기 시대의 조경설계는 감성과 직관만으로는 부족하다.
AI, 이미지 인식, 시뮬레이션, 탄소지표 분석을 통해 조경은 더욱 과학적이고 설명력 있는 ‘설계의 과학’으로 진화하고 있다.

 

 

💡 다음 글에서는 탄소흡수 성능을 높이는 도시녹화 기법 : 구조, 식재, 기술 요소 중심 분석을 다룰 예정이다.