UNIST, 위성 결합해 식물 탄소 흡수량 그리는 AI ‘유니크’ 개발 작성일 10-20 54 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">랜드샛 공간 해상도·모디스 시간 해상도 결합…30m 격자 일별 측정<br>기존 자료 대비 추정 오차 28% 감소…태화산·위스콘신서 성능 입증<br>국가 탄소정보 플랫폼 ‘코리아 카본 프로젝트’ 육상 탄소흡수 부문 적용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GOg5TxWITV"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9aed26023cce53479a82eaf6ec3834f6892325454df5ccd39315a94d60a5460f" dmcf-pid="HIa1yMYCy2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="서로 다른 위성 자료의 장점을 결합해 식물이 광합성으로 흡수한 탄소량 지도를 그리는 인공지능 기술. AI이미지=UNIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/seouleconomy/20261020121022563ijfu.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="YU8IkzDgWf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/seouleconomy/20261020121022563ijfu.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 서로 다른 위성 자료의 장점을 결합해 식물이 광합성으로 흡수한 탄소량 지도를 그리는 인공지능 기술. AI이미지=UNIST </figcaption> </figure> <p contents-hash="9c0dc911d05095fc34b4183a8330938c942bd49b0a44f33753a3d21575cb8a23" dmcf-pid="XCNtWRGhy9" dmcf-ptype="general">서로 다른 위성 관측 자료를 결합해 식물이 광합성으로 흡수하는 이산화탄소량을 30m 단위까지 매일 추정하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.</p> <p contents-hash="7a41c6bd17740ed6626c1a3746c58ead623b480ab590e752de6d9c3707faab43" dmcf-pid="ZhjFYeHlvK" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구팀이 위성 자료와 기상 데이터를 분석해 식물의 탄소 흡수량(총일차생산량·GPP) 지도를 제작하는 AI 기술 ‘유니크(UNIQUE)’를 개발했다고 20일 밝혔다.</p> <p contents-hash="41abe85aaa706783258cfda2c8a4f5a676715acd6f221d7c932bf42808f697e7" dmcf-pid="5lA3GdXSlb" dmcf-ptype="general">식물의 탄소 흡수량을 파악하는 지상 관측탑(플럭스타워)은 측정 범위가 좁다는 한계가 있다. 이를 보완하는 위성 관측 역시 좁은 구역을 세밀하게 보는 공간해상도와 동일 지역을 자주 관측하는 시간해상도를 동시에 확보하기 어려웠다. 특히 산림과 농경지가 섞여 있고 여름철 구름이 많은 국내 지형에서는 연속적인 정밀 데이터를 얻기 힘들었다.</p> <p contents-hash="cb56048128fc53d3f1f6ea6583940dc40602f2e8f8c55b7b9827e32559629a80" dmcf-pid="1Sc0HJZvvB" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 유니크는 위성별 탄소 흡수량 추정 모델 2개와 두 지도를 하나로 합치는 생성형 AI 기반 결합 모델 ‘유스케일러(U-SCALER)’로 구성됐다.</p> <p contents-hash="613752f4e7b13cfa5aec55eeff2eba8ec9333d85523958e2cd8ba31bd0ccfeea" dmcf-pid="t7Gx2IfzTq" dmcf-ptype="general">먼저 북반구 300여 개 관측 지점 자료를 바탕으로 30m 단위로 지표면을 정밀 관측하는 ‘랜드샛(Landsat)’과 매일 관측 자료를 제공하는 ‘모디스(MODIS)’ 전용 추정 모델을 각각 구축했다. 위성이 관측한 식물의 근적외선 반사 정보와 광합성에 쓰이는 빛의 양을 곱한 지표(NIRvP)에 기온·수분 조건 등을 함께 반영했다.</p> <p contents-hash="303f229c9c8b6dabb9d4b5365989ff4b4e4eebcb0aebce54230fb8d11b9fb588" dmcf-pid="FzHMVC4qhz" dmcf-ptype="general">이어 유스케일러가 두 위성이 만든 탄소 흡수량 지도를 결합해 가로·세로 30m 격자의 일별 탄소 흡수량 지도를 완성한다. 구름 등으로 관측이 비어 있는 영역은 전후 날짜의 자료와 학습된 관계를 바탕으로 보정해 랜드샛 관측이 없는 날에도 공백 없이 지도를 생성한다.</p> <p contents-hash="6ad34a56e1931a563131ce6ac843f4d669cbc83f492cb4a2c4839c3d0477d0f8" dmcf-pid="3qXRfh8Bv7" dmcf-ptype="general">성능 검증 결과, 국내 태화산에서 약 320m 떨어진 낙엽활엽수림과 상록침엽수림의 계절별 탄소 흡수량 차이를 구분해냈다. 기존 500m 단위 자료에서는 두 숲의 흡수량이 거의 같은 흐름으로 나타났으나, 새 기술은 수종에 따른 차이를 실제 관측값에 가깝게 구현했다. 미국 위스콘신 지역 검증에서도 농경지와 산림이 혼재된 구역의 탄소 흡수량 차이를 세밀하게 나눴다.</p> <p contents-hash="f4f5f083ca0b9423cd3023c21eb7edc9fa39d62b7b4350f53806e3e40f378955" dmcf-pid="0BZe4l6bTu" dmcf-ptype="general">추정 정확도도 개선됐다. 위성별 추정 모델의 일별 오차는 기존 전 세계 탄소 흡수량 자료보다 13~28% 줄었다. 최종 결합 지도를 30개 지상 관측소 측정값과 비교한 결과, 오차 지표(RMSE)는 하루 1㎡당 탄소 2.60g으로 기존 영상융합 기법(ESTARFM)보다 약 8% 낮았다.</p> <p contents-hash="540b8c7fc4121bfe1cfd75a2bdc7870fea8ba988430871dbe46b6f619ffbf8ca" dmcf-pid="pb5d8SPKTU" dmcf-ptype="general">이번에 개발된 방법론은 최적화를 거쳐 지역 맞춤형 탄소정보 플랫폼인 ‘코리아 카본 프로젝트’의 육상 탄소흡수 진단 부문에 적용되고 있다.</p> <p contents-hash="595c492c231b2cd36036388ba01d13a83d831e0bd3c0635a5545f502c4ea43f0" dmcf-pid="UK1J6vQ9lp" dmcf-ptype="general">임정호 교수는 “다양한 위성과 탄소 관련 변수로 적용 범위를 넓히면 산림·농경지 관리와 기후재난에 따른 생태계 영향 평가, 탄소중립 정책 수립을 위한 정밀 모니터링에 활용할 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="b3656d58f7d1227fb9a8053383a58e5899a25ebfcb6465482d08a3874584b80a" dmcf-pid="u9tiPTx2v0" dmcf-ptype="general">이번 연구는 UNIST 손보경·성태준 박사가 공동 제1저자로 참여했으며 서울대, 부산대, 독일 프라이부르크대 연구진이 함께했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘리모트 센싱 오브 인바이론먼트(Remote Sensing of Environment)’에 8월 28일 온라인 게재됐다.</p> <p contents-hash="cd661104785ec9fe126e3b1bc66e3b456601e9c30cc828cb29d84cf78affbf65" dmcf-pid="72FnQyMVy3" dmcf-ptype="general">울산=장지승 기자 jjs@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “숲이 탄소 얼마나 흡수할까?”…UNIST, AI로 30m까지 정밀분석 10-20 다음 삼성·SK하이닉스에 도전장 낸 中 CXMT…“D램 초미세 공정 선도하겠다” 10-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
