UNIST, AI 기반 오존 추정 모델 개발

도심과 농촌 지역의 시간대별 오존 농도 및 기준 초과 분포 비교. /UNIST

주간 도심뿐만 아니라 야간 농촌 지역의 오존 오염도 대비가 필요하다는 연구 결과가 나왔다.

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 자체 개발한 인공지능(AI) 모델로 분석한 결과, 오존이 밤사이 농촌 지역에 장기간 체류하는 양상을 포착했다고 6일 밝혔다.

오존은 햇빛과 공기 중 오염물질이 반응해 생성되는 2차 오염물질로, 하루 중 기온이 높은 오후 시간대에 가장 짙게 나타난다. 이 물질은 초미세먼지보다 작아 일반적인 보건용 마스크로도 차단되지 않고, 폐포 깊숙이 침투해 염증 반응을 유발할 수 있다.

연구팀은 구름 유무에 상관없이 동아시아 전역의 지표면 오존 농도를 24시간 고해상도로 추정할 수 있는 인공지능 기반 전천후(All-sky) 모델을 개발했다. 기존 모델은 구름이 지표를 가리면 관측 공백이 생겨 정확한 추정이 어려웠던 반면, 연구팀이 개발한 전천후 모델은 구름이 낀 조건에서도 오존 농도를 추정할 수 있다. 시간대나 날씨와 상관없이 끊김이 없는 감시가 가능하고, 기존의 글로벌 대기질 재분석 자료(CAMS) 대비 40배 촘촘한 2㎞의 해상도를 지녀 좁은 지역에서 발생하는 국지적 고농도 오존도 포착할 수 있다.

연구팀은 ‘히마와리-8’ 위성의 밝기온도와 기온, 풍속, 태양복사랑 등 다양한 기상 데이터를 결합하고, AI가 어떤 정보를 근거로 예측했는지 분석할 수 있는 설명 가능한 인공지능 기법을 적용해 이 모델을 개발했다고 밝혔다.

밝기온도는 위성이 지표나 대기에서 감지한 적외선 에너지를 온도로 환산한 값으로 실제 기온뿐 아니라 햇빛 세기나 대기의 열 상태 같은 여러 환경 조건에 영향을 받는다. AI는 이 밝기 온도를 통해 오존이 얼마나 생성될 가능성이 있는지를 간접적으로 파악할 수 있다.

이 모델로 동아시아 지역을 분석한 결과, 오존 농도는 주간 도심 지역에서 높게 나타났다. 일부 도시 인근 농촌 지역에서는 일몰 이후에도 오존이 빠르게 감소하지 않고 오히려 장시간 체류하며 고농도를 유지하는 경향이 확인됐다.

임 교수는 “지상 관측소가 대부분 도심에 집중돼 있어 놓칠 수밖에 없었던 오존의 지역·시간별 특성을 정확히 반영한 것으로, 향후 오존 계절 관리제와 같은 환경 정책 수립에도 정밀한 근거 자료로 활용될 수 있다”고 설명했다.이번 연구는 환경부, 해양수산부, 교육부의 지원을 받아 수행됐다.

연구 결과는 5일 국제 학술지 ‘유해물질저널’(Journal of Hazardous Materials)에 실렸다.

<참고자료>

Journal of Hazardous Materials(2025) DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2025.137369

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