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[IT뉴스]3~4월, 우리나라 4가지 대기오염 물질 동시 노출 많아
온카뱅크관리자
조회:
13
2026-03-30 08:57:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST 연구팀, 관련 연구 결과 발표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="y74c2cV7iV"> <p contents-hash="dee1231f03378cf7ec2581319aec23d6204147d50537090213053fdbfc05a206" dmcf-pid="Wz8kVkfzR2" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 정종오 기자] 우리나라는 연간 보름가량 미세먼지와 오존 등 4가지 대기오염 물질에 동시 노출되는 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="4a224d6676bcf5de16d79bc8f06e75dd1475a885c493359a82cd03361afeab7c" dmcf-pid="YamFDFwaR9" dmcf-ptype="general">주로 겨울철 난방 여파와 봄철 황사, 가을철 고기압 영향으로 오존 생성이 활발한 3월, 4월, 10월에 집중적으로 발생했다.</p> <p contents-hash="992916b8389955e271e39580d6da7a7af79de81089e1fb77a531db4db137ad19" dmcf-pid="GNs3w3rNeK" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 주요 대기오염 물질 6종의 지표면 농도를 시간 단위로 추정해 오염지도를 그리는 인공지능모델인 딥맵을 개발했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2bf71a44a4fd262d168cdab14a46675d95ab459454cd70246276c1bcc98af72e" dmcf-pid="HjO0r0mjib" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우리나라는 연간 보름 가량 4가지 대기오염 물질에 동시에 노출되는 것으로 분석됐다. 3,4,10월에 집증적으로 나타났다. [사진=UNIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/inews24/20260330085604246qkhx.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="xHovivnQLf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/inews24/20260330085604246qkhx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우리나라는 연간 보름 가량 4가지 대기오염 물질에 동시에 노출되는 것으로 분석됐다. 3,4,10월에 집증적으로 나타났다. [사진=UNIST] </figcaption> </figure> <p contents-hash="004901ffe73580d9b6e45fc86c10a26b1206cf2ab4b8cafed7ec1cffa12e5b66" dmcf-pid="XAIpmpsAdB" dmcf-ptype="general">연구팀이 이 모델로 2021년부터 2023년까지 동아시아 전역의 대기질을 분석한 결과 여러 오염물질이 동시에 세계보건기구(WHO) 단기 권고 기준을 초과하는 현상이 광범위하게 발생하고 있었다.</p> <p contents-hash="b18108d09d8fccade1e09e31344f57f123613d56942db91dc591fc0a1bfae59a" dmcf-pid="ZcCUsUOceq" dmcf-ptype="general">호흡기와 심혈관계 질환을 악화시키는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 이산화질소(NO2), 오존(O3) 등 4개 물질이 한꺼번에 기준치를 초과하는 날이 우리나라에서만 연간 15일에 달했다.</p> <p contents-hash="27c702630e345924de74b02a5109c10ec497f5c977681cdea52006cf8eaeb5d0" dmcf-pid="5khuOuIknz" dmcf-ptype="general">이러한 대기오염 4중고는 중국 화북평원(24일)과 동부 지역(19일)에서도 두드러졌다. 주로 겨울철 난방 여파와 봄철 황사, 가을철 고기압 영향으로 오존 생성이 활발한 3월, 4월, 10월에 집중적으로 발생했다.</p> <p contents-hash="158e7b34172dbc0fb2dedfce4dc3976283206612c248c2a0abe46b40ac48d955" dmcf-pid="1El7I7CEe7" dmcf-ptype="general">최근 연구를 보면 이러한 복합 노출은 단일 오염물질 노출보다 건강에 더 치명적 영향을 미칠 수 있어 정밀한 모니터링이 필요하다. 기존 관측 방식에는 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="900046ace772f331f59e87d49ad54519fe50227e38e905d89136c07025eee284" dmcf-pid="tDSzCzhDeu" dmcf-ptype="general">지상 관측소는 산발적으로 흩어져 있어 공간적 공백이 생긴다. 위성 관측은 구름에 가려지면 데이터를 얻지 못한다. 대기화학수송모델 역시 해상도가 낮아 지역별 세밀한 변동성을 짚어내기 어려웠다.</p> <p contents-hash="ae7e595cd1ccd812fe19d3973d0f74b06ff3f8f7b9d57a73f12b610cd7079ce1" dmcf-pid="FwvqhqlwMU" dmcf-ptype="general">무엇보다 기존 연구 대다수가 오염물질 농도를 하나씩 따로 산출해 실제 복합 오염 상황을 제대로 반영하지 못했다.</p> <p contents-hash="d3ca4c9b42199db9d1685f308ec55343e546151007163ef070f51023335d791a" dmcf-pid="3rTBlBSrJp" dmcf-ptype="general">이번 분석에 사용된 딥맵은 정지궤도 환경위성(GEMS) 데이터, 대기화학수송모델, 수치모델의 기상자료, 지상관측 자료 등을 통합해 일산화탄소(CO), 이산화황(SO2)을 포함하는 총 6종 대기오염물질의 농도를 시간 단위로 동시에 산출할 수 있다.</p> <p contents-hash="277a2c21f263f8c9f86eac3e19ed21fe271f2d45e9e2aaaaac23a3b4b1013887" dmcf-pid="0mybSbvmn0" dmcf-ptype="general">공간해상도도 10km로 촘촘해 지역별 오염 분포를 제대로 파악할 수 있으며, 시간 단위 예측으로 오염물질 변화 흐름까지 추적할 수 있다.</p> <p contents-hash="ccae510274762b243b49dd6778ebe608d67399d4ea9c1d3451942d31af965693" dmcf-pid="psWKvKTse3" dmcf-ptype="general">제1저자인 강은진 연구원은 “서로 영향을 주고받는 오염물질 사이 관계를 함께 학습하는 멀티태스킹 구조를 적용해 기존 단일 오염물질 농도 추정 모델보다 성능이 향상됐다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="c9028902d751fe2d660aca6bec5f6ccf2a8b72be521c72b1dda26e449eadf5a0" dmcf-pid="UOY9T9yOMF" dmcf-ptype="general">임정호 교수는 “기존에는 대기오염을 개별 물질 중심으로 분석해 실제 환경에서 여러 오염물질이 동시에 작용하는 상황을 충분히 반영하지 못했다”며 “이번 모델은 이러한 한계를 넘어 복합 대기오염을 보다 현실적으로 평가할 수 있는데 앞으로 대기질 예보와 환경 정책 수립, 공중보건 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="f4659bdbff4d3610eaffe77477af74f27c7ceb8b0091403c747eea3f22f24bf3" dmcf-pid="uEl7I7CEdt" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과(논문명: (논문명: Quantifying Multi-pollutant Co-exposure via Deep Learning-Based Simultaneous Prediction Using Geostationary Satellite Data)는 환경 분야 국제 학술지 환경과학과 기술(Environmental Science & Technology)에 3월 20일자로 실렸다.</p> <address contents-hash="7a0e67da8ef25f3cc0924a36f89f056a6459231cb45daca6326525f975d55bdf" dmcf-pid="7DSzCzhDi1" dmcf-ptype="general">/정종오 기자<a href="mailto:ikokid@inews24.com" target="_blank">(ikokid@inews24.com)</a> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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