[기고] 목재수종 자동식별 시스템을 구축하자

서울대학교 농업생명과학대학
농생명과학공동기기원 나노바이오이미징센터 권오경 센터장

목재를 이용한 인테리어에는 특유의 따뜻함과 편안함이 있다.

이 때문에 목재가 적재적소에 잘 활용된 공간을 좋아하는 사람들이 많다. 삶의 영역 곳곳에서 목재를 이용한 공간과 제품이 많아지면서 목재에 대한 수요는 꾸준히 증가하게 됐다.

하지만 현재 우리는 삶을 아름답게 꾸미고 누리면서도 동시에 미래세대를 위해 지구의 환경을 보존해야 하는 시대에 살고 있다. 무책임하게 산림을 파괴하여 얻은 목재를 이용할 수는 없는 노릇이다.

무분별한 벌채와 보호수종에 대한 불법 유통으로 인해 생기는 환경파괴는 우리 삶과 직결된 문제이면서 국제적인 문제다. 이러한 문제에 대응하기 위해 정부는 지난해 10월 1일부터 ‘합법목재 교역촉진제도’를 시행하고 있다.

합법목재 교역촉진제도의 핵심은 통관 전에 목재합법성 신고서류를 검사하고 통관 후 수입된 목재를 대상으로 수종 검사와 분석을 시행하는 절차이다. 신고 된 서류상의 수종과 실제 목재의 수종이 일치하는지 수종을 식별하는 과정이 필요하다.

이때 가장 기본적으로 사용되는 방법이 목재 수종의 현미경적인 특징을 이용한 수종식별이다.

정확한 목재 수종의 식별을 위해서는 양질의 목재재감, 영구슬라이드 등 표본으로 참조할 자료들이 필요하다. EU, 미국, 일본, 호주와 같은 국가들은 목재 연구소와 유관 기관을 통해 오랜 시간 동안 이러한 자원을 축적해오고 있어 이를 바탕으로, 목재 수종식별 전문가들이 신속하고 정확하게 목재 수종식별을 시행하고 있다.

목재의 수종식별은 필수적인 과정이지만 우리나라에서는 아직 시간이 많이 걸린다. 식별 결과를 얻는 시간이 너무 길어지게 되면 장기화된 행정 처리로 인해 수입업체에게 손해가 발생할 수 있다.

하지만 현재 현미경적인 특징을 이용한 수종식별을 수행하는 공인 검사기관은 한국임업진흥원 한 곳 뿐이다. 축적된 재감과 영구슬라이드의 수종·표본의 수, 목재 수종식별 검사를 수행하는 전문 인력의 수 등 모든 면에서 자원이 부족한 실정이다.

앞으로 더 많은 양의 목재를 검사하려면 목재 수종식별에 필요한 소요 시간이 더 길어질 것이다.

이러한 한계를 극복하기 위한 한 방법으로 ‘딥 러닝’과 같은 인공지능 기술을 이용해 목재의 수종식별을 자동화를 제안한다. 이 방법은 현재 수적으로 매우 부족한 전문가를 보조해 목재 수종식별에 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있을 것이다.

뿐만 아니라 식별에 사용된 영구슬라이드와 사진들을 지속적으로 모으고 훈련에 사용되는 이미지 데이터베이스를 확장한다면 식별 수준이 향상되는 것과 같은 효과를 기대할 수 있다.

그 결과 식별 과정에 걸리는 시간을 줄이고 더 효과적으로 관리할 수 있게 돼 합법적인 목재의 교역을 촉진하는데 도움이 될 것이다.

합법목재 교역촉진 제도의 성패는 교역이 되는 목재의 합법성과 보호수종 여부를 판별하는 목재의 수종식별 과정이 얼마나 정확하고 효과적으로 적용되는지에 있다고 봐도 과언이 아니다.

이제 막 발걸음을 뗀 합법목재 교역촉진제도가 본래의 취지와 목표를 달성하면서도 우리나라 목재 산업의 건전하고 지속적인 성장을 이룰 수 있도록 ‘목재 수종 식별 자동화 시스템’ 도입이 되길 바란다.

이를 통해 우리 삶 주변에 산림을 파괴하지 않고 얻어진 목재들로 채워나간다면 더욱 따뜻함과 편안함을 느낄 수 있을 것이다.