일본, 넘어질 위험이 있는 나무를 감지하는 AI 시스템을 테스트

[자카르타=연합뉴스] 일본의 엔지니어들은 도로와 공원의 노후 나무로부터 공공 안전 위험이 증가함에 따라 떨어지거나 가지를 떨어뜨릴 위험이 있는 나무를 식별하기 위해 인공 지능 (AI) 기반 시스템을 개발하고 있습니다.

나무 상태를 일반적으로 검사하는 나무 전문가와 나무 전문가의 부족으로 인해 점점 더 많은 지방 정부가 기술 사용을 고려하고 있습니다.

현재 시스템은 젤코바드란사쿠라 나무를 평가하고 있으며, 칸킨고드와 다른 종을 추가할 계획입니다.

교도통신에 따르면 2021년 4월부터 2024년 11월까지 일본의 공원과 도로에서 나무와 관련된 사고가 1,732건 발생했으며, 이 중 110건이 부상이나 사망으로 이어졌다고 토지, 인프라, 교통 및 관광부는 말했다.

예를 들어, 2024년 9월 한 남성이 도쿄 서쪽 히노의 보도에서 긴꼬리 뱀 나무의 가지에 떨어져 사망했습니다.

정보 기술 회사인 오프티마 코프(Optim Corp.)는 후쿠오카에 있는 큐덴 드론 서비스(Kyuden Droneservice Co.)와 함께 죽은 나무를 감지하는 드론 기반 AI 시스템을 개발했습니다.

한편, Sumitomo Mitsui Construction Co.는 스마트 폰이나 태블릿을 통해 죽은 나무 또는 부패한 나무 부분의 사진을 분석하는 AI 기반 나무 위험 평가 시스템을 개발했습니다.

Tree AI는 저장된 수천 개의 가지와 줄기 사진과 나무 의사의 진단을 비교하고 4단계 척도로 넘어지는 위험을 평가합니다.

결과는 몇 분 안에 사용할 수 있으며 나무 위치와 함께 완전한 데이터베이스에 저장됩니다.

"가을에 걸릴 위험은 나무가 내부 구멍이나 균열이 있으면 증가합니다. 일반인이 이것을 평가하는 것은 어렵습니다."이 프로그램 개발에 참여한 나무 의사 인 히데미 카타오카는 말했습니다.

교토현의 기즈가와, 미야코노조현의 미야코노조, 도쿄도도 시스템을 테스트했습니다.

약 2만 그루의 나무를 관리하는 키즈가와는 직원의 한계로 인해 정기 검사를 수행할 수 없었습니다.

"AI를 사용하면 검사가보다 효율적이고 일관되게 될 수 있습니다." 키즈가와 관계자는 말했습니다.

약 20 개의 지방 정부가 시스템 도입을 고려하고 있습니다. Sumitomo Mitsuipun은 2027 회계 연도에 상업 서비스를 출시할 계획입니다.

"일본의 높은 경제 성장 기간 동안 많은 나무가 차량 배출을 흡수하기 위해 심어졌으며 이제는 수명의 끝에 도달했습니다."라고 회사의 Sho Tago 녹색 인프라 부서장은 직원의 한계 속에서 효율적이고 적절한 나무 관리를 지원할 수 있기를 바라고 말했습니다.