AI로 생성된 이미지
국립생물자원관은 2023년부터 무인기, 무인카메라, 포획 및 현장 조사 등을 병행하며 도심으로 내려오는 멧돼지와 너구리의 이동 동선과 쉬는 공간을 지속적으로 확인해 왔다. 최근 3년 동안 서울 도심에서 접수된 출몰 신고는 멧돼지 1,479건, 너구리 2,656건으로 집계됐다. 생활권과 야생동물의 경계가 느슨해지며 접점이 넓어지고 있음을 보여주는 수치다.
멧돼지 예측지도는 북한산 일대에서 확보한 무인기 기반 3차원 라이다 데이터와, 도심·산림 경계에 설치된 무인카메라 관측 지점 415곳의 정보를 함께 투입해 AI 모델로 분석한 결과다. 분석에 따르면 멧돼지는 남향이면서 경사가 비교적 급하고, 관목이 촘촘한 곳을 휴식처로 고르는 경향이 뚜렷했다. 반면 먹이활동은 텃밭이나 사찰 주변에서 집중되는 패턴이 관측됐다.
라이다 자료로부터 수관 높이, 하층 식생의 밀도, 지형의 거칠기 같은 3차원 지형·식생 변수를 추출해 출몰과의 연관성을 정밀하게 따졌고, 종분포모형(SDM)과 딥러닝을 결합해 ‘관측된 곳’이 아니라 ‘앞으로 나타날 곳’을 공간적으로 표시했다는 점이 특징이다.
너구리의 경우에는 서울·인천 전역의 지리 및 환경 데이터를 종합해 핵심 서식지와 이동 경로를 도출했다. 여기에 인구밀도와 야간 조도 정보를 더해 시민과 너구리의 접촉 가능성이 큰 지점 47곳(서울 36곳, 인천 11곳)을 특정했다. 해당 구역들은 대체로 하천, 도시공원, 녹지가 맞닿은 구간으로, 산책과 여가 활동이 잦아 마주칠 가능성이 높은 것으로 분석됐다.
이번 예측지도는 이달 중 서울시와 인천시에 전달될 예정이다. 향후 감염병 관리, 로드킬 예방, 지역별 맞춤 피해 저감 대책 마련 등 다양한 정책·행정 분야에서 활용될 수 있다. 사후 포획에 치우쳤던 대응에서 벗어나, 위험도를 미리 읽고 공간을 관리하는 방식으로 구조적 전환이 가능해졌다는 의미다.
도시화와 기후변화로 야생동물의 활동 범위와 서식 경계는 계속 바뀌고 있다. 도시 생태계의 과제는 무조건적인 차단이 아니라, 위험을 줄이면서도 ‘관리된 공존’을 설계하는 일이다. AI 기반 공간 예측 기술은 생태 리스크를 수치화해 정책 판단의 객관성을 높인다는 점에서, 도시 안전·환경 관리·기술 혁신이 결합된 적용 사례로 평가된다.
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