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[IT뉴스]마스크도 뚫는 오존 오염, 밤 농촌도 예외 아니다

온카뱅크관리자

2025-05-06 10:57:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> UNIST, 24시간 전천후 AI 오존 예측 모델 개발 지표면 오존, 낮 도심뿐 아니라 밤 농촌에서도 고농도 체류 구름 있어도 실시간 예측 가능… 환경 정책 정밀 기반 기대 
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 [이데일리 김현아 기자] 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 주야간·기상 조건에 상관없이 지표면 오존 농도를 정밀하게 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 지표면 오존은 대기 중 오존이 지표면 가까이 존재하며 인체에 직접 영향을 미치는 오염물질이다.
 특히 이번 연구는 야간 농촌 지역 상공에도 고농도 오존이 장시간 체류하고 있음을 과학적으로 입증하며, 기존 오존 관리의 사각지대를 지적했다.
 이번 연구는 임정호 UNIST 지구환경도시건설공학과 교수팀이 수행했으며, 연구 결과는 환경 분야 국제 권위 학술지 Journal of Hazardous Materials에 5월 5일자로 게재됐다.
 도심은 낮, 농촌은 밤… 오존 위험 ‘24시간 주의’ 필요
 오존은 햇빛과 대기 중 오염물질이 반응해 생성되는 2차 오염물질로, 초미세먼지보다 작아 보건용 마스크로도 차단되지 않으며 폐포 깊숙이 침투해 염증을 유발할 수 있다. 일반적으로 기온이 높은 오후 시간대 도심 지역에서 농도가 높아지는 것으로 알려져 있지만, 이번 연구는 농촌 지역에서도 밤 동안 오존이 빠르게 줄어들지 않고 장시간 머무르며 고농도를 유지하는 양상을 확인했다.
 임 교수는 “지상 관측소가 대부분 도심에 집중된 탓에 놓치고 있던 농촌 지역의 오존 체류 현상을 포착한 것”이라며 “향후 오존 계절관리제나 대기질 정책 수립에도 정밀한 과학적 근거를 제공할 수 있다”고 설명했다.
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 <img alt="기존 모델과 개발된 모델의 오존 모니터링 성능 비교." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/Edaily/20250506104906884pgzp.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="KvQ7ACtswe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/Edaily/20250506104906884pgzp.jpg" width="658">
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 기존 모델과 개발된 모델의 오존 모니터링 성능 비교.
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 <img alt="도심과 농촌 지역의 시간대별 오존 농도 및 기준 초과 분포 비교." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/Edaily/20250506104908291iepg.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="92ZOKMkPOR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/Edaily/20250506104908291iepg.jpg" width="658">
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 도심과 농촌 지역의 시간대별 오존 농도 및 기준 초과 분포 비교.
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 구름 있어도 감시 가능… ‘전천후 24시간’ AI 모델 개발
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 이번 연구의 핵심은 기존 오존 예측 모델의 한계를 극복한 ‘전천후(All-sky) 24시간 오존 추정 AI 모델’이다. 
 기존 위성 기반 모델은 구름이 관측을 방해하거나 야간에는 데이터가 부족해 정밀 감시가 어려웠지만, UNIST 모델은 Himawari-8 위성의 밝기온도 데이터를 포함한 다양한 기상 정보를 활용, 구름 유무나 시간대와 관계없이 2km 간격의 고해상도로 오존 농도를 추정할 수 있다.
 김예진 UNIST 연구원(제1저자)은 “기존 모델보다 40배 정밀한 공간 해상도(2km)를 바탕으로 국지적 고농도 오존도 포착 가능하다”며 “시간·공간 제약 없는 실시간 대기오염 감시 체계 구현의 단초가 될 수 있다”고 밝혔다.
 오존 생성 핵심 변수는 ‘밝기온도’… XAI로 AI 의사결정도 해석
 연구진은 AI가 어떤 정보를 기반으로 예측을 수행하는지를 분석하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법도 도입했다. 이를 통해 밝기온도(Brightness Temperature)가 오존 생성 가능성을 판단하는 데 가장 핵심적인 변수임을 입증했다. 밝기온도는 위성이 감지한 적외선 에너지를 온도로 환산한 값으로, 실제 기온은 물론 태양 복사량, 대기 열 상태 등 다양한 환경요인을 반영한다.
 농촌지역 체류시간 더 길다… 기존 정책의 사각지대 조명
 모델 분석 결과, 도심 지역에서는 오존 농도가 오후 급격히 상승한 뒤 밤에 빠르게 하락한 반면, 농촌 지역은 낮 동안 상승한 오존이 밤에도 체류하며 고농도를 유지하는 특징을 보였다. 특히 도심뿐 아니라 농촌에서도 대기환경 기준치를 초과하는 사례가 자주 포착돼, 기존의 도심 중심 대기질 감시 체계로는 포착이 어려운 농촌 고농도 오존에 대한 별도 대응이 필요함이 드러났다.
 이번 모델은 유럽 중기예보센터(ECMWF)의 CAMS 자료 대비 해상도(80km → 2km)와 시간 간격(3시간 → 1시간) 모두 월등히 높아, 향후 대기오염 취약지역 예측, 건강 영향 분석, 한·중 공동 오염 감시 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
 본 연구는 환경부, 해양수산부, 교육부의 지원으로 수행됐다.
 김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
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