Ⅰ. 서론
o 연구의 필요성
ㅇ 환경(정책)분야에서 AI 기술 활용은 그린 뉴딜과 디지털 뉴딜 연결에 주체적인 가교역할을 할 수 있지만 그 역할을 충분히 수행하지 못하고 있음
ㅇ 환경 분야의 데이터를 AI 기술을 중심으로 체계적이고 종합적으로 활용하기 위한 전략구축이 필요한 상황임
ㅇ ‘AI 기반 환경 감시 체계’ 구축을 위해서는 환경변화탐지, 자연재해 분석, 매체별 오염 발생패턴 분석 등 사례구축이 우선적으로 필요하며 이를 통해 필요한 요소 도출 및 프로세스 설계가 필요함
o 연구의 목적
ㅇ AI 및 XAI 복합적 활용을 통한 AI 기반 환경 자동 모니터링 및 대응을 위한 주요 사례를 구축하고 이를 토대로 ‘AI 기반 환경 감시 체계’ 구축 전략을 제시함

Ⅱ. 선행연구
o 환경정책연구에서 AI 연구 활용 범위의 확대
ㅇ 기존 의사결정 방법론의 한계를 다수의 파라미터로 구성된 AI 모델로 개선 가능
ㅇ 환경연구에서도 AI 방법론의 활용이 확대 중임
- 수치, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 변수로 활용 가능하며 예측, 분류, 검출, 변화탐지 및 영향력 분석 등이 가능함
- AI는 성능 측면에서 높은 정확도를 나타내지만, 복잡한 모델 구성으로 인해 설명력이 낮은 문제가 존재함
o 설명 가능한 인공지능(XAI: eXplainable AI)의 등장으로 예측과 동시에 영향력이 큰 요인을 확인하여 의사결정을 위한 양적 자료로 활용 가능성 확대
ㅇ 블랙박스(Black-Box) 구조로 되어 있는 인공지능 알고리즘의 투명성과 신뢰성 확보를 위해 XAI 연구가 활발해지는 추세임
- 2017년 미 방위고등연구계획국(DARPA: Defense Advanced Research Projects Agency)에서 발표한 설명 가능 인공지능 프로젝트인 XAI를 시작으로 설명 가능한 인공지능의 기술 연구가 본격적으로 전개 중임
ㅇ XAI 분석 연구는 대기오염, 수질오염, 토양오염 등의 환경오염 문제뿐만 아니라 생태계 분야 등 다양한 환경 분야에서 적용되고 있음
- XAI 중에서 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP(SHapley Additive exPlanation), Grad-CAM(Gradient-Class Activation Map) 등의 모형이 주로 활용되고 있음
o IoT, 드론, 무인이동체 등 다양한 애플리케이션 및 기기를 통해 데이터 수집이 가능해져 환경 빅데이터가 축적되고 있으며 AI 적용 연구가 확대되는 추세임
ㅇ 환경분야에서 생성되는 이미지 및 영상 데이터는 기후, 환경오염(대기, 수질, 토양, 소음 등) 등 다양한 분야에 관련되어 있음
- AI 기반 예측, 분류 및 결측 데이터 보간 연구 등이 활발히 수행 중임
- 예측연구뿐만 아니라, XAI 기반 예측에 영향력이 큰 요인들을 제시하여 의사결정을 위한 양적 자료로 활용 가능성 확대

Ⅲ. AI 기반 산지 변화 탐지
1. AI 기반 산지 변화 탐지 연구의 개요
o GIS와 원격탐사 기술을 이용한 산지 변화에 대한 실태 조사, 의심지 도출 및 후속 조치와 같은 대응이 이루어지고 있지만, 산지 변화의 조기 탐지 수행을 통한 피해지역의 조기 대응과 피해 축소가 필요함
o 따라서 본 연구는 딥러닝