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[IT뉴스]UNIST, 식물 광합성량 시간 단위 예측 AI 모델 개발

온카뱅크관리자

2025-06-01 10:07:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">정지궤도 위성·AI 결합<br>동아시아 탄소흡수 정밀 분석 ‘기후 대응 활용’</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0epUGcHEld">
          <p contents-hash="0b1a066755549c01f9ba15fb51955a0a353087f4f1e25fc3276dfbc3491133df" dmcf-pid="pdUuHkXDye" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] UNIST(울산과학기술원) 연구팀이 시간 단위로 식물의 광합성량(총일차생산량, GPP)을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 분석 모델을 개발했다. </p>
          <p contents-hash="efb6bbd7895c292fc24f8a1afb0b1f4457ea0c5b07e149c8dfa7078c3c2e58c7" dmcf-pid="UJu7XEZwCR" dmcf-ptype="general">기후변화 대응과 탄소중립 정책 수립에 실질적인 기여가 가능할 기술로 평가받으며, 관련 연구는 환경 원격탐사 분야 세계적 권위지인 《Remote Sensing of Environment》(IF 11.1) 6월호에 게재됐다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="65971f053615cec5bd2625317c2e59eb4b170cc99b92d0bbd74e4fa4e1d8951b" dmcf-pid="ui7zZD5rvM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 임정호 교수와 배세정 연구원이다. 사진=UNIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/01/Edaily/20250601100505325ohfa.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="FNhIjfA8Si" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/01/Edaily/20250601100505325ohfa.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왼쪽부터 임정호 교수와 배세정 연구원이다. 사진=UNIST
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="1a1c7f1354f0e788fb12857cc553673fed1a69ab620e11c378dd166907b2058f" dmcf-pid="7nzq5w1mvx" dmcf-ptype="general">
           <strong>AI로 탄소흡수 실시간 예측… 기후 대응 전략 활용 기대</strong>
           <br>
           <br>지구상의 이산화탄소(CO₂) 배출량 중 약 30%는 식물의 광합성을 통해 제거된다. 하지만 기존의 GPP 추정은 극궤도 위성의 낮은 관측 빈도(1~4회/일)에 기반해 시간대별 광합성 변화를 정밀하게 반영하는 데 한계가 있었다.
           <br>
           <br>이에 UNIST 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 일본 Himawari-8 정지궤도 위성의 10분 간격 고빈도 복사·기상 데이터와 AI 기반 기계학습 기법을 결합, 1시간 단위로 동아시아 식생의 GPP를 정밀 추정하는 모델을 개발했다.
           <br>
           <br>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0ad6b696c53c7bd56c7c247f3e45b6972275fc196b6b50145f2a1cf35d621eed" dmcf-pid="zUICA4c6lQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI기반 일간 광합성 모니터링과 미세먼지 모니터링의 영향 분석" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/01/Edaily/20250601100506945ubao.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="3ZSvDQwMCJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/01/Edaily/20250601100506945ubao.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI기반 일간 광합성 모니터링과 미세먼지 모니터링의 영향 분석
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="cc283ab928f162cd15de4d8569986ac68243e66eb5b49b06817eb25a9370e9d2" dmcf-pid="quChc8kPTP" dmcf-ptype="general">
           <strong>에어로졸 영향까지 반영한 고도화 모델</strong>
           <br>
           <br>특히 이번 연구는 대기 중 에어로졸(Aerosol)의 영향을 시간대별로 반영해 광합성량을 추정한 점이 주목된다. 
           <br>
           <br>에어로졸 광학두께(AOD)는 미세먼지 등 입자상 물질이 햇빛의 흡수·산란에 미치는 영향을 보여주는 지표로, 이번 모델에서 광합성량 변화에 주요 변인으로 활용됐다.
           <br>
           <br>AI 예측의 투명성을 높이기 위해 연구팀은 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술인 SHAP(Shapley Additive Explanations) 기법을 적용, 예측 결과에 대한 해석 가능성도 확보했다. 
           <br>
           <br>분석 결과 AOD는 태양 고도가 낮은 아침과 저녁 시간대에 광합성량 변화에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인됐다.
           <br>
           <br><strong>동아시아 전역 시간 단위 탄소 흐름 분석 가능</strong>
           <br>
           <br>임정호 교수는 “이번 기술은 2km 공간 해상도에서 동아시아 전역의 하루 24시간 탄소흡수 반응을 시계열로 추정할 수 있다”며 “생태계 탄소 흐름 분석, 광환경 기반 탄소모델링, 식생 반응 모니터링 등 다양한 분야에 활용이 가능하다”고 기대감을 밝혔다.
           <br>
           <br>이번 연구는 환경부 한국환경산업기술원과 국토교통부 국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행됐으며, 향후 기후변화 대응 전략과 탄소중립 정책 수립에 중요한 과학적 근거로 활용될 전망이다.
           <br>
           <br>배세정 연구원(제1저자)은 “기존 극궤도 위성의 관측 한계를 극복해 광합성 반응의 시계열 추적이 가능해졌다”며 “에어로졸 영향까지 반영한 AI 기반 고도화 모델로 탄소 순환·기후 연구의 정밀도를 한 단계 높였다”고 설명했다.
           <br>
           <br>이번 연구의 논문명은 Advancing hourly gross primary productivity mapping over East Asia using Himawari-8 AHI and artificial intelligence: Unveiling the impact of aerosol-induced radiation dynamics다.
           <br>
           <br>김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
          </div>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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