국립산림과학원은 최근 기계학습 기술을 활용해 외래 침입해충 200여 종에 대한 국내 기후적합도 분석을 완료하고, 이를 바탕으로 조기 경보 시스템을 구축하고 있다고 17일 밝혔다.

외래 침입해충은 유입 초기에 방제가 가능하지만, 국내 기후에 적응해 확산되면 제어가 어렵다. 최근에는 기후변화로 인해 해충의 활동 범위가 넓어지고, 세대수가 증가하면서 피해 규모도 커지고 있다. 이에 따라 산림청은 해충의 정착 가능성을 과학적으로 예측하고, 대응 체계를 강화하고자 관련 연구를 진행 중이다.

이번 분석에서는 노랑알락하늘소와 마른나무흰개미 등의 생태 정보와 기후자료를 AI 기반 기계학습 알고리즘으로 평가했다. 그 결과, 노랑알락하늘소는 남해안 일부 지역에서 정착 가능성이 높게 나타난 반면, 마른나무흰개미는 국내 기후에 적합하지 않아 정착 가능성이 낮은 것으로 예측됐다.

예측 결과는 외래해충의 대규모 확산 가능성을 사전에 탐지하고, 아직 국내에 유입되지 않은 잠재적 위험종에 대해서도 선제적으로 대비할 수 있는 기반이 된다. 국립산림과학원은 향후 인공지능 기술을 더 정교하게 접목시켜 예측 정확도를 더욱 높일 계획이다.

산림병해충연구과 남영우 연구사는 “산림병해충은 단지 산림 생태계 문제를 넘어서 국민 생활에도 직결되는 사안”이라며, “첨단 기술을 바탕으로 피해를 줄이고 안전한 생활환경을 조성하는 데 기여하겠다”고 전했다.