환경부가 오존 농도가 높아지는 5월부터 8월까지 집중관리에 나서는 가운데, 도심 주간뿐 아니라 야간 농촌 지역의 오존 오염에도 대비가 필요하다는 연구 결과가 나왔다.
UNIST 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 자체 개발한 AI 모델 분석을 통해 오존이 밤사이 농촌 지역에 장기간 체류하는 현상을 발견했다고 7일 밝혔다.
오존은 햇빛과 공기 중 오염물질의 반응으로 생성되는 2차 오염물질이다. 주로 기온이 높은 오후 시간대에 농도가 짙어진다. 특히 초미세먼지보다 작아 일반 보건용 마스크로도 차단되지 않는다. 폐포 깊숙이 침투해 염증 반응을 일으킬 수 있어 위험성이 크다. 문제는 오존이 무색무취라 감각으로 감지할 수 없다는 점이다. 따라서 고정밀 실시간 감시체계 구축이 필수적이다.
이번에 연구진이 개발한 AI 기반 ‘전천후 모델’은 구름 유무와 상관없이 동아시아 전역의 지표면 오존 농도를 24시간 고해상도로 추정할 수 있다.
김예진 연구원은 “기존 모델은 구름이 지표를 가리면 관측 공백이 생겨 추정이 어려웠다”며 “새 모델은 구름이 끼어도 오존 농도를 추정할 수 있어 끊김 없는 감시가 가능하다”고 설명했다. 또한 “기존 글로벌 대기질 재분석 자료보다 40배 촘촘한 2km 해상도를 갖춰 국지적 고농도 오존도 포착할 수 있다”고 덧붙였다.
이 모델로 동아시아를 분석한 결과, 오존 농도는 주간 도심에서 높게 나타났다. 주목할 점은 일부 도시 인근 농촌에서는 일몰 후에도 오존이 빠르게 감소하지 않고 고농도를 장시간 유지하는 경향이 확인됐다는 사실이다.
임 교수는 “지상 관측소가 대부분 도심에 집중돼 있어 놓치기 쉬웠던 오존의 지역·시간별 특성을 정확히 반영했다”며 “향후 오존계절관리제 등 환경정책 수립에 정밀한 근거 자료로 활용될 수 있다”고 밝혔다.
연구팀은 히마와리-8 위성의 밝기온도와 기온, 풍속, 태양복사량 등 다양한 기상 데이터를 결합했다. 여기에 AI의 예측 근거를 분석할 수 있는 ‘설명 가능한 인공지능 기법’을 적용해 모델을 개발했다.
밝기온도는 위성이 지표나 대기에서 감지한 적외선 에너지를 온도로 환산한 값이다. 이는 실제 기온 외에도 햇빛 세기, 대기의 열 상태 등 여러 환경 조건에 영향을 받는다. AI는 이 밝기온도를 통해 오존 생성 가능성을 간접적으로 파악할 수 있다. 연구팀 분석 결과, AI 예측 과정에서 밝기온도가 가장 큰 영향을 미친 것으로 나타났다.
이번 연구는 환경부, 해양수산부, 교육부 지원으로 수행됐으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘유해물질저널’에 5월 5일 출판됐다.
