KR20230114128A - 야생화 종자 다량 살포를 위한 생태, 풍경, 식생적응 자동 시뮬레이션 장치와 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 국립공원 또는 도립공원과 같이 큰 면적의 공간에 야생화를 비롯한 야생식물을 대량으로 인공적인 파종을 용이하고 안전하게 수행하기 위해 고안된 기술이다.
이 경우 야생 생태계의 교란, 파종된 종자의 적응력 상실, 개화 시 심미적 경관 훼손 등의 문제점이 발생할 수 있다. 특히 개개인의 판단에 따라 야생화를 파종할 경우 주관적인 취향이 개입됨으로써 그 위험도는 크게 높아질 것이다.
따라서 본 발명에서는 파종이 필요한 자연적 공간범주가 가진 고유한 특성, 이를테면 온습도 조건, 고유한 자연미와 색채, 암벽 등 파종 대상체의 방위각에 따른 일조량 및 계절적 채광요인 등 모든 조건적 요소들을 디지털 데이터로 변환하고, 파종 가능한 모든 종자들의 식생 특성을 데이터화한 후 이를 인덱스 매칭방식을 통해 사전에 시뮬레이션하여 시각적으로 표현된 수많은 방안들 중에서 최적화 모델을 선택하도록 프로세스를 자동화하는 것을 기술적 요체로 삼고 있다.

Description

야생화 종자 다량 살포를 위한 생태, 풍경, 식생적응 자동 시뮬레이션 장치와 그 방법{An automatic simulation device and method for ecological, landscape, and vegetation adaptation for the spraying of a large amount of wildflower seeds}

본 발명은 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술을 응용한 IT의 소프트웨어 프로그래밍 기술 기반에서 구현된다.

1) 또한 자연지형의 야생화 색채 모식도를 작성하는 과정에서는 자연물을 관람하는 관점과 어떤 야생식물을 선택하느냐에 따라 다양한 시뮬레이션이 필요하므로 3D기법의 IT기술이 채용된다. 3D기법을 통해 자연 지형물의 방위각, 태양의 이동에 따른 채광량, 해발고도에 따른 평균기온 예상값 등을 산출해 낸다.

2) 빅데이터를 비롯한 데이터베이스 기술이 채용된다. 시뮬레이션 프로그램에는 생태학, 식물학, 색채심리학, 조경학 등 전문지식을 기반으로 한 고정 입력값 데이터들이 데이터베이스 형식으로 작동한다.

본 발명은 드론이나 헬리콥터 등을 이용해 광범위한 지역에 야생화 종자를 대량으로 살포하는 방법과 그 장치에 관한 것이다.

이 경우 해당 지역의 기후적 요소, 살포 포인트 별 일조 및 채광량, 기존 식생환경, 토양 및 지질특성, 야생화 개화 시 계절별 색채 변화, 주변 산과 암벽의 색채, 뷰-포인트에 따른 3D 효과, 종자 특성에 따른 발아확률, 음지식물과 극음지식물 및 양지식물의 구분 등의 요소를 소프트웨어 프로그램에 의해 미리 시뮬레이션함으로써 야생화 살포에 따른 경치의 변화 및 생태계 적응상황을 자동으로 분석하기 위해 고안되었다.

따라서 본 발명은 유명 관광지의 포인트가 되는 아름다운 산에 야생화 등을 대량으로 식재 또는 파종하는 사업을 주관적인 판단에 따라 실행할 경우 일어날 수 있는 경관 훼손과 생태계 파괴, 식생 적응력 상실로 인한 자원 손실 등을 원천적으로 예방할 수 있는 가장 과학적인 솔루션을 제공하려는 데 그 목표를 둔다.

이 기술이 상용화에 성공할 경우 국내 및 해외 관광객 유치를 위해 노력하는 정부와 지방자치단체의 사업에 큰 도움이 될 것이며, 내방객들의 힐링효과 및 만족도를 크게 높일 수 있을 것이다.

특히 퇴적암이나 변성암으로 이루어진 암벽이 경관 포인트로 유명한 봉화 청량산, 구미 금오산, 부안 채석강 등 관광지의 경우 암벽 고유의 색채가 적갈색을 띠므로 이와 같은 기술을 적용하여 야생화 식재에 성공한다면 사계절 내내 아름다운 경관을 유지함으로써 관광산업 활성화에 크게 기여할 것이다.

<과제-1> 생태학적 분석에 의한 최적화 가능한 야생화의 선정

본 발명에서는 특정 공간에 어떤 야생화 또는 꽃나무, 단풍나무 등 식물이 필요한가를 데이터베이스 및 시뮬레이션 프로그램에 의해 자동적으로 분석하고, 이에 최적합한 종자를 선택하는 소프트웨어를 개발하고자 한다.

특히 야생식물의 경우 생물 종 간의 배타적 특성이 매우 강한 것으로 알려졌다. 생존하기 위하여 주변 식물들을 배척하거나 생태계를 교란시키기도 한다. 반대의 경우 이 프로젝트를 통해 파종한 야생식물이 발아에 성공하더라도 번식하고, 건강하게 자라는 섭생에 실패할 수도 있다.

<과제-2> 파종 대상지역에 대한 데이터 시뮬레이션

모든 생물종들은 기온, 습도, 채광량, 토양 및 토질, 주변 식생 조건을 비롯한 생태계 환경 등에 매우 민감하며, 자생에 필요한 충분한 조건을 갖추어야만 양호한 섭생 적응력을 확보할 수 있다.

이를 파종하기 전에 판단하기 위해서는 주어진 조건에 대한 전문적인 분석에 의해 도출된 데이터들을 기초로 한 충분한 시뮬레이션이 필요하다.

<과제-3> 대상 자연지형에 대한 정밀한 해독

특정 자연지형은 산의 경우 주로 세 개의 사면 또는 드물게 네 개의 사면을 구성한다. 반면 암벽의 경우는 한 개의 수직면을 이루는 경우가 많으나 복잡한 지형의 경우는 다수의 면을 구성하기도 한다. 이처럼 랜덤 형식으로 이루어지는 암반지형은 야생식물의 생존에 필요한 채광량 면에서는 매우 까다로운 조건을 부여할 수밖에 없다.

따라서 IT프로그램 상에서 이를 어떻게 해독하고 가장 유리한 해결책을 찾아내느냐에 기술의 성패가 걸렸다.

<과제-4> 인덱스 매칭 방식

이 시뮬레이션 프로그램 개발에 있어서는 매우 다양한 요소가 고려된다. 종자의 종류, 채광량, 지질적 조건 등을 매우 다양한 특성적 요소로 구분해야 하므로 특징별로 범주화하여 인덱스화하는 것이 가장 효과적이다. 인덱스 방식은 패턴 매칭에서 매우 유리하다.

<과제-5> 심미적 고려

이 밖에도 이 솔루션이 해결해야 할 과제들로서는 암벽 등 자연 대상이 지닌 고유한 색채를 고려하고, 사계절의 변화에 따라 야생화가 어떤 컬러링을 조합해 내느냐의 문제도 중요하다.

<과제-6> 파종 실행방법

본 발명이 주 타깃으로 하는 대상지역 중 암벽의 경우라든가 등산로와 같이 접근경로가 없는 위험한 포인트에 안전하고 효과적으로 야생화 종자를 안착시킬 수 있는 수단이 강구되어야 한다.

<과제-1> 생태학적 분석에 의한 최적화 가능한 야생화의 선정

이 과정에서 가장 중요한 기술적 과제는 생태학적으로 기존 식생환경을 기계적인 데이터 상에서 분석한 후 주어진 환경과 조화를 이루어 식생할 수 있는 식물 종류를 도출해 내는 프로세스에 있다. 특히 이는 생태학, 식물학 등 자연과학에 관한 전문적인 지식을 기반으로 다양한 패턴의 생태 모델을 제시하여 이를 소프트웨어 프로그램 상에 투여하고, 이를 근거로 자동 분석하는 솔루션의 정확도에 기술의 관건이 있다.

특히 야생식물의 경우 생물 종 간의 배타적 특성이 매우 강한 것으로 알려졌다. 생존하기 위하여 주변 식물들을 배척하거나 생태계를 교란시키기도 한다. 반대의 경우 이 프로젝트를 통해 파종한 야생식물이 발아에 성공하더라도 번식하고, 건강하게 자라는 섭생에 실패할 수도 있다. 그러므로 이를 심도있게 검토함으로써 식물 종 간의 조화로운 조합이 가능한 수많은 경우의 수를 프로그램화할 필요가 있다. 여기에 식물학적 전문지식이 프로그래밍에서 중요한 요소로 반영된다.

<과제-2> 파종 대상지역에 대한 데이터 시뮬레이션

이 야생화 파종 프로젝트에서는 데이터베이스 프로그래밍 단계에서부터 지리정보 시스템, 기후정보 시스템, 식생정보 시스템, 지질정보 시스템 등 공공정보 플랫폼에서 얻어지는 다양한 자연조건에 관한 정보들과 야생식물 종에 필요한 자연적 요소를 매칭하는 프로그램을 결합하여 시뮬레이션 프로그램을 구동하도록 설계한다.

모든 야생식물들은 양지식물, 음지식물, 극음지식물로 나뉘어진다. 이러한 종자의 특성에 따라 암벽의 경사면이 향하는 방위각도의 적합도 조건을 부여할 수 있다. 특히 채광 각도와 채광량은 기온, 광합성, 습도 등에 큰 영향을 미치는 자연요소이므로 매우 민감한 요소로 고려된다.

또한 뒷항에서 언급할 3D기법을 통해 얻어지는 정보 중 지형물의 해발고도 등에 따른 평균기온 및 일조량 등의 데이터가 이에 반영된다. 보통 고도 100미터 당 평균기온 1도가 하락한다는 것이 일반적인 통계치이므로 이러한 입력값에 따라 파종 대상 지역의 기온 분포도가 작성된다.

그러므로 이 문제 해결을 위해 아래 3)항의 3D기법 시뮬레이션 프로그램에 의한 정밀한 방위각 분석을 요한다.

<과제-3> 대상 자연지형에 대한 정밀한 해독

변화무쌍한 자연적 지형물을 대상으로 다양한 경우의 수를 고려할 수 있는 가장 효과적인 방법은 3D기법의 자연물 분석을 통해서만 가능하다.

즉, 입체면의 방위각을 자동 분석한 후 채광량 정도에 따라 인덱스 방식에 의해 등급을 부여하게 된다. 이와 같이 세분화한 공간의 등급에 적합한 양지식물, 음지식물, 극음지식물 등 종자를 매칭한다면 복잡하고 까다로운 자연물의 형태에 무난하게 섭생할 수 있는 최적 조건의 야생식물을 선정할 수 있다.

<과제-4> 인덱스 매칭 방식

소프트웨어 프로그래밍에서는 인덱스 방식이 디지털라이즈 작업에 매우 효과적이며, 인덱스 수치만을 인식하고, 수치의 조합을 통해 수없이 다양한 결과값의 이미지 패턴을 도출해 내는 것이 매우 합리적이다.

이를테면 특정 자연물의 기후적 조건의 인덱스값이 A-7이라 가정하고, 주변 자연물들의 컬러 인덱스값이 마-9, 여기에 생태적으로 적합한 야생 식물종이 인덱스값 ㅈ-4, ㅎ-1, ㅍ-3 등 20여 종이라 가정할 경우 이 종들을 식재했을 경우의 수로서의 이미지 패턴값은 매우 다양하게 제시될 수 있다. 이처럼 모든 작업 요소들을 디지털화함으로써 정확도를 높이고, 한편으로는 사람의 판단이 개입할 수 있는 주관적 요소를 철저하게 배제하기 위한 것이 바로 이 발명의 궁극적인 목표이다.

<과제-5> 심미적 고려

야생식물 파종의 최종 목적은 심미적 만족에 있는 만큼 이를테면 야생화가 표현하는 고유의 컬러가 기존 자연 대상물이 표현하는 컬러와 어떤 조화를 이루는가를 시뮬레이션을 통해 미학적으로 검증할 수 있어야 한다. 이것 역시 이 발명이 가진 핵심 기술이다.

일례로서 적갈색 암벽에 지나치게 붉은 색상의 야생화 꽃이 만발한다면 자연적 아름다움을 훼손하여 거부감을 줄 수도 있을 것이다. 이는 시간대별 음지와 양지, 또는 주변 수목의 컬러와도 조화로운 색상의 야생화를 자동화 이미지 시뮬레이션 프로그램을 통해 다양한 패턴을 제시한 후 고객이 선정하도록 함으로써 완벽하게 해결할 수 있다.

<과제-6> 파종의 실행방법

야생식물의 이식은 드론에 의한 기계적 살포에 의한 파종방법과 특정 타깃에 대한 수작업 묘목 식재에 의해 진행된다. 이 경우 드론은 지자체 농업기술센터 등에 보급된 파종 전용 드론을 사용하거나 자체 기기를 사용할 수 있다. 만약 국립공원이나 백두대간과 같이 광범위한 지역의 경우 헬리콥터를 이용할 수도 있다.

드론 및 헬리콥터 등 기계적 수단에 의한 파종의 경우에 있어서 중요한 기술적 요소는 살포 대상지역을 정확하게 구획화(Zoning)한 상태의 도식화한 디지털 정보의 형태로 생성된 후 이를 기초로 하여 자동으로 출력된 파종 지도(Seeding map)에 따라 세분화한 타깃에 드론이 특정한 종자를 정확하게 살포하는 데 있다.

이는 아래와 같은 이유 때문에 파종된 종자들의 발아율 및 생존율에 직접적인 영향을 미치는 요인이다. 이 기술의 관건은 3D기법에 의해 구획되고 디지털 데이터화한 존(Zone)을 얼마나 정교하게 세분화하느냐에 달렸다. 존의 세분화가 의미하는 것은 앞에서 설명한대로 위치, 방위각, 채광량, 해발고도, 식생환경 등 데이터를 정해진 패턴에 의해 과학적으로 매우 디테일하게 매칭하는 것을 의미한다.

특히 암벽이나 암반지대의 경우 매우 미세한 구획화 지도가 작성되므로 고도의 드론 조종기술이 필요하다. 암벽 곳곳에 따라 양지식물, 음지식물, 극음지식물의 종자가 서로 다르게 파종되어야 하므로 많은 시간을 투여하여 정밀한 파종작업이 수행되어야 한다. 이러한 작업을 지시하는 파종 매뉴얼 역시 시뮬레이션 프로그램에 의해 자동으로 생성, 출력됨으로써 과학적 작업지시가 가능해진다.

암벽이나 경사도가 높은 암반, 암릉지대 공간에서는 종자의 발아에 필요한 토양 및 습도 등 환경이 열악하다. 따라서 암벽 공간에서는 종자에 유기물질과 젤(gel) 타입의 영양물질을 코팅한 상태로 살포하는 것이 유리하다.

수작업에 의한 식재 역시 자동으로 출력되는 동일한 매뉴얼에 의해 작업지시가 이루어진다. 다만 암반지형을 대상으로 하는 프로젝트인 만큼 수작업의 경우에는 기존 등산로 개설지역 외에 위험한 지역에 대한 작업이 필요할 수 있으므로 3D 데이터 상에서 각별한 안전 유의가 필요한 지점에 대해서는 별도의 관리가 반드시 필요하다.

이 경우 3D 시뮬레이션 과정에서 접근성, 경사도 등을 자동 분석하여 작업 위험지역으로 표시하는 기능이 필수적이다. 따라서 수작업 식재 매뉴얼에서는 작업에 참여한 인원들의 동선과 함께 3D 지도 상에 작업동선 한계선 및 위험지형 경고 표식 등을 표시하는 기능을 추가할 계획이다.

앞에서 설명한 기술적, 산업적 기대효과를 네 가지로 요약하면 다음과 같다.

첫째, 관광산업 활성화 정책에 있어서 시설투자의 한계를 극복하고 자연경관 및 생태계의 진일보한 발전을 통해 관광산업을 활성화할 수 있다.

둘째, 관광지 외에도 모든 국토의 심미적 가치를 크게 향상시켜 국민 정서순화와 힐링효과를 극대화할 수 있다.

셋째, 개인 또는 지방자치단체 등이 관광지에 야생식물을 식재할 경우나 야생화 종자를 대량으로 살포할 경우 생태계 교란의 위험과 식색 부적응으로 인한 예산의 낭비 등 문제점을 과학적으로 해소할 수 있다.

넷째로, 이러한 일련의 프로세스를 통해 얻어진 특정 지역에 관한 생태학적 데이터들은 지자체나 학술 연구기관들이 이 지역에 대한 연구 및 관광진흥 사업을 진행하는 데 있어서 매우 중요한 기초자료를 제공할 수 있다.

본 발명에 필요한 IT 프로그래밍 기술, 생태학적 접근, 환경공학적 접근, 3D기술의 채용, 색채미학적 고려 등을 위해 관련 전문가들로서 7명의 연구팀을 구성하였으며, 이를 경북 소재 모 국립대학과 연구 프로젝트를 기획하여 세부 작업을 수행하기 위해 준비작업을 진행하고 있다.

Claims (2)

1. 자연적 조건과 야생식물 종자의 생태적 특성을 매칭하여 최적화한 종자의 종류를 선별하는 소프트웨어 프로그래밍 방법
2. 자연적 대상을 3D기법으로 분석하여 소프트웨어 상에서 경사면의 면적 및 특성, 그에 따른 채광량, 암석 및 자연물들의 색채, 고도 및 기온 등을 산술함으로써 식물의 종류와 매칭하는 프로그래밍 방법