UNIST, 메탄 누출 자동 탐지 AI 기술 개발 작성일 05-25 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">자료·모델 조합별 성능 비교 분석</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PIf8ifUZG0"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="005f546fc050c3a2e04da772903c990154faa67056aa300427cb0be8b5c268b7" dmcf-pid="Qwb9MbtWG3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터) 임정호 교수, 양세영·김예진·추민기·최현영 연구원.ⓒUNIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/dailian/20260525140339731vszz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="6Jt3KtvmHp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/dailian/20260525140339731vszz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (왼쪽부터) 임정호 교수, 양세영·김예진·추민기·최현영 연구원.ⓒUNIST </figcaption> </figure> <p contents-hash="bd733f0795806366bb29942317ddeab4f8f640b187bd4f74f54ef16dc959fb83" dmcf-pid="xrK2RKFY1F" dmcf-ptype="general">이산화탄소보다 84배 강한 메탄의 누출을 인간이 일일이 위성영상을 점검하지 않아도 인공지능(AI)으로 더 빠르고 정밀하게 탐지하는 기술이 나왔다.</p> <p contents-hash="3e9c8ae1f249704d267cb63663c5216177e091910619b39857ac33d14c440a08" dmcf-pid="ybmOYmgRGt" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 초분광 위성 데이터에서 메탄 구름 기둥(플룸)을 자동으로 탐지하는 AI 기술을 개발하고, 이를 감시 목적에 맞는 활용 기준을 제시했다고 25일 밝혔다.</p> <p contents-hash="fd4e9d464e4df4d4a62f38307808a211a19e8562fa9abe0e6959e30af1bfeef2" dmcf-pid="WKsIGsae51" dmcf-ptype="general">초분광 위성 자료는 지표면에서 반사돼 올라오는 빛을 좁은 파장대로 나눠 관측한 자료다.</p> <p contents-hash="1f83016dd6128e7226207316c563c63dee69295728fc50d665605315cf928443" dmcf-pid="Y9OCHONd15" dmcf-ptype="general">연구팀은 NASA 국제우주정거장 관측 초분광 위성 자료인 EMIT 자료를 영상분할 딥러닝 모델에 학습시켜, 위성영상 속에서 메탄 누출 기둥에 해당하는 부분을 자동으로 구분하는 탐지 모델을 만들었다.</p> <p contents-hash="96151dff015de921454c254ba64b36511fa949b86fa6a9e03fc878949d6373d2" dmcf-pid="G2IhXIjJ1Z" dmcf-ptype="general">메탄은 특정 적외선 파장의 빛을 흡수하기 때문에, 이 파장대의 변화를 보면 메탄이 새어 나와 형성된 기둥을 찾을 수 있다.</p> <p contents-hash="856ad9050dceca7d0ae7d5d182d28dec565dba74fa9e99e5e357aabe274b4eed" dmcf-pid="HVClZCAiXX" dmcf-ptype="general">개발된 탐지 모델은 세계 여러 지역의 대규모 메탄 배출 사례와 투르크메니스탄, 알제리, 미국 등지의 석유·가스 시설, 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등 다양한 배출원에서 발생한 메탄 기둥을 잘 포착할 수 있었다.</p> <p contents-hash="66052b2f307514473869dd124d8ec55e0edfeeda824fbb55166fca6c8e0ff1bf" dmcf-pid="XfhS5hcnXH" dmcf-ptype="general">또 설명 가능 AI 분석 결과, 탐지 모델은 단순히 영상의 색이나 배경 무늬를 학습한 것이 아니라 메탄이 빛을 흡수하는 파장대와 누출 기둥의 공간적 형태처럼 실제 메탄의 물리적 특성과 맞는 정보를 활용해 판단하는 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="66517230d56631ae9122df368f47e6a14d41bbc807afef2e2121b80e2346a566" dmcf-pid="Z4lv1lkLXG" dmcf-ptype="general">연구팀은 2종류의 데이터를 3종류의 대표적인 영상 분할 딥러닝 모델에 각각 학습시켜 이 같은 자동 탐지 모델을 개발했으며 조합별 탐지 성능도 분석했다.</p> <p contents-hash="68707e93fa10dbec68b2962dce1be758fb4eff363070df48c53e1c9abb24f7d2" dmcf-pid="58STtSEotY" dmcf-ptype="general">빛의 세기 데이터인 복사휘도와 이 데이터를 1차 처리해 메탄 농도 증가 영역을 강화한 자료를 CNN-ASPP, Inception U-Net, SegFormer 모델에 각각 학습시킨 것이다.</p> <p contents-hash="f248b7d5a37ab2ea83f07b7782e67105b9e030fcea5c4f9be3ef802fc9b97216" dmcf-pid="16vyFvDgZW" dmcf-ptype="general">각 모델을 비교했을 때 메탄 강화 자료를 학습한 모델들이 전반적으로 더 높은 탐지 정확도를 보였다.</p> <p contents-hash="4b8cf26536733b26528cd206e981725f898d2c06501552f1f0fb5157372eefab" dmcf-pid="tPTW3TwaYy" dmcf-ptype="general">반면 위성이 관측한 복사휘도를 직접 학습한 모델은 정확도는 상대적으로 낮지만 전처리 과정을 줄일 수 있어 누출 의심 지역을 빠르게 찾아내는 데 유리했다.</p> <p contents-hash="b5fbb327dbb56a9c22474f1f44b3f4575221117c422ff409f2aee6df331a031a" dmcf-pid="3zDrTDnQtv" dmcf-ptype="general">또 EMIT 자료에서 확인한 자료·모델 조합을 Tanager-1 자료에도 같은 방식으로 적용해 별도로 학습시켰을 때도 비슷한 탐지 성능을 보였다.</p> <p contents-hash="2fc72eca229a47fc59cb19bd4513d153249567e662d438f0264bf5a370b4bc22" dmcf-pid="0qwmywLx5S" dmcf-ptype="general">개발된 모델의 확장성을 보여 주는 대목이다.</p> <p contents-hash="f1b412632f0375ea5a9df5bce8c459f15c12eadaa942124164d888a5024df6c8" dmcf-pid="pBrsWroMYl" dmcf-ptype="general">Tanager-1은 민간 위성 기업의 위성을 이용한 초분광 위성자료다.</p> <p contents-hash="cfc4dc3e637778b27d940f677fcdcfb154d8bc879a7f5a38b59ce1be78137ea5" dmcf-pid="UbmOYmgRXh" dmcf-ptype="general">임정호 교수는 “메탄은 어디서 얼마나 새는지를 빠르게 확인하는 것만으로도 감축 효과를 높일 수 있는 온실가스지만, 기존에는 자료 처리와 전문가 검토에 시간이 걸리는 한계가 있었다”며 “연구는 초분광 위성자료와 인공지능을 활용해 누출 의심 지역을 빠르게 선별하고, 필요한 경우 정밀하게 확인할 수 있는 분석 기준을 제시했다는 점에서 국제 사회의 메탄 감축 노력과 배출 검증 체계 강화에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="36c9d31fff2fb3fa12f614b08b7f685bd27b137a9128f0653783fdbfd4ea5f8d" dmcf-pid="uKsIGsae5C" dmcf-ptype="general">연구 결과는 국제 학술지인 ‘npj 기후와 대기과학’(npj Climate and Atmospheric Science)에 게재됐다.</p> <p contents-hash="a3d3a8cb1f7dfe2585277583e2b745afc12881aef311fb2b916b8e8e14b791c3" dmcf-pid="79OCHONdHI" dmcf-ptype="general">한편, 연구는 환경부·교육부의 지원을 받아 수행됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 데일리안. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘오십프로’ 김병옥, 조폭 두목 황화산으로 ‘강렬 첫 등장’ 05-25 다음 삼성전자 노조 투표율 86% 돌파…가결 전망 속 커지는 후폭풍 05-25 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
