구글 딥마인드, 10m 숲 유형 지도 공개

구글 딥마인드와 구글 리서치가 세계자원연구소(WRI), 국제응용시스템분석연구소(IIASA)와 함께 지구의 모든 땅을 10m 단위로 나눠 숲의 종류를 가린 전 지구 숲 유형 지도 Forest Typology(ForTy) 2020을 10월 22일 공개했다. 가로세로 10m 칸마다 원시림, 자연 재생림, 조림지, 플랜테이션, 수목 작물·혼농임업, 기타 토지 여섯 범주 가운데 하나를 매긴다. 2017년부터 2025년까지 해마다 숲이 어떻게 바뀌었는지 보여 주는 초기 시계열도 함께 냈다. 지도와 시계열은 구글 어스 엔진에서 공개 라이선스로 무료로 쓸 수 있다.

나무가 있는지만 보는 지도로는 부족하다는 것이 출발점이다. 딥마인드는 발표문에서 "우주에서 보면 오래된 원시 열대우림과 유칼립투스 조림지, 기름야자 농장은 똑같은 초록 조각처럼 보일 수 있다"며 "그러나 이들이 품은 탄소와 생물다양성의 양은 매우 다르다"고 밝혔다. 논문에 따르면 숲은 세계 육지의 약 31%를 덮고 탄소 약 662기가톤을 저장한다. 한 번도 베이지 않은 원시림은 10~20년마다 베어 내는 단일 수종 조림지보다 훨씬 많은 탄소와 생물다양성을 품는다.

이 구분이 당장 필요한 곳은 유럽연합의 산림 벌채 없는 제품 규정(EUDR)이다. EUDR은 커피, 코코아, 팜유 같은 상품이 2020년에 숲이었다가 농지로 바뀐 땅에서 나오지 않았어야 한다고 요구한다. 가구 같은 목재 제품은 원시림이 조림지로 바뀐 땅이나 자연 재생림이 플랜테이션으로 바뀐 땅에서 나와서도 안 된다. 기준일은 2020년 12월 31일이다. 딥마인드는 ForTy 2020이 이 규정의 핵심 기준선이 된다고 설명했다. 논문은 열대림에 헥타르당 지원금을 주는 열대림 영구 기금(TFFF)도 플랜테이션과 수목 작물을 지원 대상 면적에서 빼야 한다고 적었다.

같은 팀은 지난해 자연림과 나머지 수목 피복만 가른 10m 해상도 지도 Natural Forests of the World 2020을 냈다. 그 지도가 2020년에 자연림이었는지 아닌지를 답했다면, ForTy는 어떤 숲인지와 해마다 어떻게 바뀌는지까지 보여 준다. 구글 딥마인드 소속 제1저자 막심 노이만(Maxim Neumann)을 비롯한 저자 21명은 논문에서 "지금까지 어떤 전 지구 데이터셋도 이 유형 구분을 높은 공간 해상도로 풀어내지 못했다"고 썼다. 메탈이 확인한 IIASA 논문 기록에는 지도 데이터셋과 정확도 평가용 어스 엔진 앱, 딥마인드의 코드 저장소가 함께 걸려 있다.

학습이 까다로운 이유는 범주가 생김새가 아니라 땅의 쓰임에 따라 갈리기 때문이다. 연구진은 전문가 조사, 국가·지역 데이터, 모델이 헷갈린 지점의 집중 검토에서 모은 라벨 약 170만 개로 모델을 훈련했다. 핵심 입력은 10m 픽셀마다 여러 해 치 위성 관측을 압축한 AlphaEarth Foundations 임베딩이다. 모델은 여기서 나무를 심은 패턴, 생장 주기, 벌채 리듬 같은 미세한 단서를 읽는다. 논문은 이 구조를 약지도 학습과 능동 학습을 묶은 단계식 딥러닝 파이프라인이라고 설명했다.

검증은 IIASA·WRI와 함께 했다. 딥마인드에 따르면 전 세계에서 무작위로 고른 9000곳 넘는 지점마다 훈련받은 전문가 두 명이 고해상도 영상과 수년 치 위성 기록을 보고 실제 토지 유형을 판정했다. 회사는 ForTy가 숲의 종류를 90% 맞혔고 숲과 숲이 아닌 땅을 95% 구분해 다른 전 지구 산림 지도보다 앞섰다고 밝혔다. 5월 23일자 논문 사전 공개본(37쪽)은 8190곳 검증에서 여섯 범주 전체 정확도 90.2%, 자연림 구분 94.8%, 숲·비숲 구분 95.5%를 적었다. 같은 숲·비숲 비교에서 유럽연합 공동연구센터 지도 최신판은 93.6%, 유럽우주국 WorldCover 2020은 91.6%였다.

범주별 성적은 고르지 않다. 원시림의 F1 점수는 82.9%였지만 조림지는 58.2%로 가장 낮았다. 연구진은 이 숫자가 "위성 관측만으로 조림지를 자연 재생림이나 플랜테이션과 구분하기 어렵다는 점을 반영한다"고 썼다. 수목 작물은 62.1%, 플랜테이션은 66.7%였다. 그래서 지도는 예·아니오 라벨 대신 범주마다 확률 점수를 준다. 딥마인드는 EUDR 위험을 따지는 기업이라면 모델이 아주 확신하는 픽셀만 받아들이는 엄격한 문턱을, 전체 산림 면적을 추정하는 연구자라면 확률 분포 전체를 쓸 수 있다고 설명했다.

지도는 세계 숲의 구성도 새로 셌다. 논문의 표본 기반 추정으로 전 세계 숲은 41억4200만ha이고, 자연림이 38억9000만ha로 대부분을 차지한다. 그중 원시림이 20억3800만ha, 자연 재생림이 18억5200만ha다. 조림지와 플랜테이션을 합친 심은 숲은 2억5100만ha, 수목 작물·혼농임업은 1억9600만ha로 대부분 아시아에 있다. 자연림이 가장 넓은 대륙은 아시아(12억3800만ha)이고 남미(8억6500만ha), 아프리카(6억9200만ha)가 뒤를 잇는다. 아프리카는 표본 추정 6억9500만ha와 지도 픽셀 집계 6억100만ha의 차이가 대륙 가운데 가장 컸다.

시계열은 숲이 사라진 곳과 돌아온 곳뿐 아니라 무엇으로 바뀌었는지를 보여 준다. 자연림을 벤 뒤 플랜테이션으로 다시 심으면 땅은 곧 다시 초록이 되기 때문에, 일반 수목 피복 지도는 이 변화를 놓칠 수 있다. 딥마인드는 이번 시계열이 이렇게 숨은 변화를 손실과 회복 양쪽에서 드러낸다고 밝혔다. 시계열은 초기 공개판이고, 회사는 앞으로 몇 달 동안 파트너, 사용자와 함께 고쳐 나가겠다고 했다.

메탈은 구글 리서치가 이달 지리공간 추론 에이전트 보고서를 공개했다고 보도한 바 있으며, ForTy는 그 구글 어스 AI 묶음에 새로 더해졌다. 사회학자의 눈으로 보면 이 지도가 바꾸는 것은 숲이라는 낱말을 세는 방식이다. 나무가 서 있으면 숲으로 세는 통계에서는 원시림을 베고 단일 수종을 심은 땅이 손실로 잡히지 않는다. 땅의 내력을 읽는 지도가 나오면 벌채 책임을 따지는 근거도 공급망 서류에서 위성 픽셀로 옮겨 간다. 그 판정은 확률이고, 어느 문턱에서 숲을 숲으로 볼지는 지도를 쓰는 기업과 규제 당국이 정한다. 조림지 58.2%라는 숫자는 그 문턱이 기술의 문제이기 전에 누가 위험을 떠안을지 정하는 문제라는 점을 보여 준다.