“마스크도 무용지물” 인체 치명 ‘오존’…AI로 24시간 정밀 감시한다 작성일 05-06 111 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- UNIST, AI 24시 지표면 오존 추정 모델 개발 <br>- 야간 농촌 지역 상공에 고농도 오존 체류 확인</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BYYCDtVZto"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2f7fc1245cbaf8672aa0665ac98bf19ec92ae35e0762bcdc9c03dfc1f3df1b56" dmcf-pid="bGGhwFf5tL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 김예진 연구원, 임정호 교수, 최현영 연구원.[UNIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/ned/20250506154140713mryk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="zAgR4EWA5a" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/ned/20250506154140713mryk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구를 수행한 김예진 연구원, 임정호 교수, 최현영 연구원.[UNIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="fc813edf9223df7b36564650afd49849e8ebab0aba9eed527ba2f40923e8360e" dmcf-pid="KDDgeCts5n" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 주간 도심뿐만 아니라 야간 농촌 지역의 오존 오염에도 대비가 필요함을 시사하는 연구 결과가 나왔다.</p> <p contents-hash="0685b89d3442824dd4a236ad8ed71f35998aa84765753652e0a8e71f18dda1f9" dmcf-pid="9wwadhFO5i" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 자체 개발 AI 모델로 분석한 결과, 오존이 밤사이 농촌 지역에 장기간 체류하는 양상을 포착해 냈다고 6일 밝혔다.</p> <p contents-hash="ddee1dd8327de90242deda7e55f5d0359302ebd0d0997514c0969eb734d03ebe" dmcf-pid="2rrNJl3IHJ" dmcf-ptype="general">오존은 햇빛과 공기 중 오염물질이 반응해 생성되는 2차 오염물질로, 하루 중 기온이 높은 오후 시간대에 가장 짙게 나타난다. 초미세먼지보다 작아 일반적인 보건용 마스크로도 차단되지 않으며, 폐포 깊숙이 침투해 염증 반응을 유발할 수 있다. 이러한 위해성에도 불구하고, 오존은 무색무취의 기체라 실시간 고정밀 감시 체계 마련이 필요하다.</p> <p contents-hash="86ce0c0a5e982a5745212af5f7e33a1653cefe5c5af3483866a53d794dacc056" dmcf-pid="VmmjiS0C1d" dmcf-ptype="general">연구진은 구름 유무에 상관없이 동아시아 전역의 지표면 오존 농도를 24시간 고해상도로 추정할 수 있는 인공지능 기반 전천후(All-sky) 모델을 개발했다.</p> <p contents-hash="543b4f13d7002b1c80cd9bcb4ca9f19203401a86a6ec2446bbf743e37e2230db" dmcf-pid="fssAnvphYe" dmcf-ptype="general">김예진 UNIST 연구원은 “기존 모델은 구름이 지표를 가리면 관측 공백이 생겨 정확한 추정이 어려웠던 반면, 이번 전천후 모델은 구름이 낀 조건에서도 오존 농도를 추정할 수 있어, 시간대나 날씨와 상관없이 끊김이 없는 감시가 가능하다. 또 기존의 글로벌 대기질 재분석 자료(CAMS) 대비 40배 촘촘한 2km의 해상도를 지녀, 좁은 지역에서 발생하는 국지적 고농도 오존도 포착할 수 있다.”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="95250c8ce4eba0c14b62d7cabaeebb8b4613b5387a957ad4bf5873bce471d8b9" dmcf-pid="4OOcLTUlGR" dmcf-ptype="general">이 모델로 동아시아 지역을 분석한 결과, 오존 농도는 주간 도심 지역에서 높게 나타났으며, 일부 도시 인근 농촌 지역에서는 일몰 이후에도 오존이 빠르게 감소하지 않고 오히려 장시간 체류하며 고농도를 유지하는 경향이 확인됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7d3f00b703b3cf1585aae8cd773c97ef5ec9ac4d217bb329e7855faf04d21b58" dmcf-pid="8IIkoyuS5M" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="기존 모델과 개발된 모델의 오존 모니터링 성능 비교.[UNIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/ned/20250506154141623eirp.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="qQiP9jSgtg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/ned/20250506154141623eirp.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 기존 모델과 개발된 모델의 오존 모니터링 성능 비교.[UNIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a4c8b13e9d28c58dd9be255d4aff526c970844cb2892ab9d89f9b8b30bcd8570" dmcf-pid="6CCEgW7vtx" dmcf-ptype="general">임정호 교수는 “지상 관측소가 대부분 도심에 집중되어 있어 놓칠 수밖에 없었던 오존의 지역·시간별 특성을 정확히 반영한 것으로, 향후 오존계절관리제와 같은 환경 정책 수립에도 정밀한 근거 자료로 활용될 수 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="c3bbbc14f9acb1eeb9ed99671b082e357f1c171abe765bf57a11034accb54db4" dmcf-pid="PhhDaYzTtQ" dmcf-ptype="general">연구팀은 히마와리-8(Himawari-8) 위성의 밝기온도와 기온, 풍속, 태양복사량 등 다양한 기상 데이터를 결합하고, AI가 어떤 정보를 근거로 예측을 했는지 분석할 수 있는 설명 가능한 인공지능 기법을 적용해 이 같은 모델을 개발했다. 밝기온도는 위성이 지표나 대기에서 감지한 적외선 에너지를 온도로 환산한 값으로, 실제 기온뿐 아니라 햇빛 세기나 대기의 열 상태 같은 여러 환경 조건에 영향을 받는다.</p> <p contents-hash="d56f2d7f9156ad29b278e138b0066b30fe7784661ca579b8569263bd3b4e92d4" dmcf-pid="QEEoRI1mYP" dmcf-ptype="general">AI는 이 밝기 온도를 통해 오존이 얼마나 생성될 가능성이 있는지를 간접적으로 파악할 수 있다. 연구팀은 예측 과정에서 AI가 어떤 정보를 가장 중요하게 사용했는지를 분석했는데, 밝기 온도가 그중 가장 큰 영향을 준 것으로 나타나, 정밀한 오존 예측의 핵심 역할을 하는 것이 확인됐다.</p> <p contents-hash="078b20dc9d4dcd556360ff8cb3374251ef9ca94abac08b3132512d6afa5bcf02" dmcf-pid="xDDgeCtst6" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘유해물질저널(Journal of Hazardous Materials)’에 5월 5일 출판됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '남친과 임신 갈등' 서민재, 법적공방 예고…"지속적 피로감 죄송" 05-06 다음 좀비게임은 ‘K’가 맛집...신작 들고 글로벌 공략 나선다 05-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
