“숲이 탄소 얼마나 흡수할까?”…UNIST, AI로 30m까지 정밀분석 작성일 10-20 53 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 관측 주기·해상도 다른 위성자료 결합<br>- 320m 떨어진 활엽수림·침엽수림 구분</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0ZJ09OV7ZK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d406a758345051e025c2898ef05f6b2b97a5a655f33d5e359efbde542b9e5732" dmcf-pid="p5ip2Ifz1b" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="서로 다른 위성 자료의 장점을 결합해 식물이 광합성으로 흡수한 탄소량 지도를 그리는 인공지능 기술.[AI 생성 이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/ned/20261020122641707xthy.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="F3w4JZnQZ2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/ned/20261020122641707xthy.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 서로 다른 위성 자료의 장점을 결합해 식물이 광합성으로 흡수한 탄소량 지도를 그리는 인공지능 기술.[AI 생성 이미지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="8b96664a2e9d763ffcaf1bd0f7e8da00ac1f53bdaf1bb4232380839c04633afa" dmcf-pid="U1nUVC4qHB" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 인공지능(AI)을 활용해 숲과 농경지가 흡수하는 이산화탄소의 양을 위성에서 더욱 정밀하게 추적할 수 있는 기술이 개발됐다. 서로 다른 위성의 관측자료를 결합해 좁은 지역의 탄소흡수량 차이까지 구분할 수 있어 기후변화 대응과 탄소중립 정책 수립에 활용될 전망이다.</p> <p contents-hash="477f4a91ecca21434f6b0b8824ad4240cc0fa8408657ca7f5275d6529349e810" dmcf-pid="utLufh8B5q" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구팀이 서로 다른 위성자료의 장점을 결합해 식물의 탄소흡수량을 정밀하게 추정하는 AI 기술 ‘유니크(UNIQUE)’를 개발했다고 20일 밝혔다.</p> <p contents-hash="bf87b57b42470bae6ab7ae5a477ee8edbfdedd04a5e21ee3e5ed84eed9e12790" dmcf-pid="7Fo74l6bHz" dmcf-ptype="general">식물은 광합성을 통해 대기 중 이산화탄소를 흡수한다. 이때 식물이 흡수한 탄소량을 총일차생산량(GPP)이라고 한다. 식물의 탄소흡수량을 정확히 파악하는 것은 산림의 탄소저장 능력 평가와 기후변화 대응에 중요하다.</p> <p contents-hash="ee89084dee2526eef0e5ebdf040bdd721e93bcef6900c24f957a33efd9a1388c" dmcf-pid="z3gz8SPKG7" dmcf-ptype="general">하지만 기존 위성 관측은 공간적 정밀도와 관측 주기를 동시에 확보하기 어렵다는 한계가 있었다. 지표면을 자세히 촬영하는 위성은 관측 주기가 길고, 매일 관측하는 위성은 상대적으로 넓은 지역을 한꺼번에 분석하기 때문이다.</p> <p contents-hash="cd76a9a0ff15809cd05ef89337be1b372e16dff4df16e614aadd1f8492f3c837" dmcf-pid="qI2Ttg3GGu" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 해결하기 위해 30m 단위로 지표면을 관측하는 미국의 랜드샛(Landsat) 위성과 매일 관측자료를 제공하는 모디스(MODIS) 위성을 결합했다.</p> <p contents-hash="2cb944c5bc1425b87344c765001fbc85ec2a0524675e621f8e999b24a2fbb685" dmcf-pid="BCVyFa0HYU" dmcf-ptype="general">각 위성자료를 기반으로 탄소흡수량 지도를 만든 뒤 자체 개발한 AI 모델 ‘유스케일러(U-SCALER)’를 통해 두 지도를 하나로 통합하는 방식이다.</p> <p contents-hash="cd44f481a195c61227df1b40f49750b5363ab1b71ca7513fb2c20909d88eac91" dmcf-pid="bhfW3NpXXp" dmcf-ptype="general">여기에 식물의 생육 상태를 보여주는 적색·근적외선 반사광 정보와 일사량, 기온, 수분 상태 등 광합성에 영향을 미치는 기상 조건을 함께 분석해 탄소흡수량 추정 정확도를 높였다.</p> <p contents-hash="3a44963befc8a40e7bdd7d7c1525d81914556bc16804765f20c2a4fb5a5c08d8" dmcf-pid="Kl4Y0jUZ50" dmcf-ptype="general">실제 검증에서도 성능이 확인됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2d25b9aeb806d3e359c3aea79a3a6703c1feea6f94ba9bbf3c29c2ee9bc9f647" dmcf-pid="9S8GpAu5t3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임정호(왼쪽부터) 교수, 손보경, 성태준 박사.[UNIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/ned/20261020122642018ptbf.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="39KS5LtW59" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/ned/20261020122642018ptbf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임정호(왼쪽부터) 교수, 손보경, 성태준 박사.[UNIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a30be49956eab51e14a0adab7f1e7f4c6841673a4cfa9518ba7ac4285caf129c" dmcf-pid="2v6HUc71GF" dmcf-ptype="general">연구팀이 태화산 지역에 기술을 적용한 결과, 약 320m 떨어진 낙엽활엽수림과 상록침엽수림의 탄소흡수량 차이를 구분하는 데 성공했다. 기존 500m 단위 위성자료에서는 두 숲의 탄소흡수량이 거의 동일한 흐름으로 나타났지만, 새 기술은 서로 다른 식생 특성을 구별해냈다.</p> <p contents-hash="f103917b91e029edb157ab3517113e0c4bfd270530f8124e112082452c377f17" dmcf-pid="VTPXukzt1t" dmcf-ptype="general">미국 위스콘신 지역에서도 농경지와 산림이 혼재된 지역의 탄소흡수량 차이를 세부 구역별로 구분할 수 있었다.</p> <p contents-hash="4dc1cfc6609187f39b727787b95f3817473bf0adad285c3ad64257b6e3d1828e" dmcf-pid="fyQZ7EqFt1" dmcf-ptype="general">정확도 역시 개선됐다. 개별 위성 기반 AI 모델의 탄소흡수량 추정 오차는 기존 전 세계 탄소흡수량 자료보다 13~28% 줄었다.</p> <p contents-hash="b4c0369644a39a839c6fc510a6cb937a58d1e1286bf404d3b41f4fc212cc2027" dmcf-pid="4Wx5zDB3Y5" dmcf-ptype="general">두 위성자료를 결합한 최종 결과를 전 세계 30개 지상 관측소 자료와 비교한 결과, 오차 지표인 평균제곱근오차(RMSE)는 하루 1㎡당 탄소 2.60g으로 나타났다. 기존 위성영상 융합기법보다 약 8% 낮은 수준이다.</p> <p contents-hash="1b45428d407d90a55f9638b75630edf3b0754169e731cf6c80efa079eaef16bd" dmcf-pid="82sPLtgR1Z" dmcf-ptype="general">이번 기술은 산림과 농경지의 탄소흡수 능력을 정밀하게 분석하고 가뭄·산불 등 기후재난이 생태계에 미치는 영향을 평가하는 데 활용될 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="0267f9bac6b5747326904370047eb355c1315e63bfb58715a42b0905e50c1ff1" dmcf-pid="6VOQoFaeYX" dmcf-ptype="general">특히 연구팀이 개발한 방법론은 최적화 과정을 거쳐 지역 맞춤형 탄소정보 플랫폼인 ‘코리아 카본 프로젝트’의 육상 탄소흡수 진단에도 활용되고 있다.</p> <p contents-hash="cbfc1b7c24b513cd72ecae0c8fd1f27118c36fb85b7c2c9a52d5b2c586bd898f" dmcf-pid="PfIxg3NdYH" dmcf-ptype="general">임정호 교수는 “이번 기술은 다양한 위성과 탄소 관련 변수로 적용 범위를 넓히면 산림·농경지 관리와 기후재난의 생태계 영향 평가, 탄소중립 정책을 위한 정밀 모니터링에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="52658debe0f4b97c6a22903147f254e25c55df37b27926b2177100b927d71f3b" dmcf-pid="Q4CMa0jJ5G" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 원격탐사 분야 국제학술지 ‘리모트 센싱 오브 인바이론먼트(Remote Sensing of Environment)’에 게재됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “폰 샀다고 끝이 아니야”…아이폰·갤럭시, 이젠 유지비 경쟁까지? 10-20 다음 UNIST, 위성 결합해 식물 탄소 흡수량 그리는 AI ‘유니크’ 개발 10-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
