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[IT뉴스]3~4월, 우리나라 4가지 대기오염 물질 동시 노출 많아

온카뱅크관리자

2026-03-30 08:57:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> UNIST 연구팀, 관련 연구 결과 발표 
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 [아이뉴스24 정종오 기자] 우리나라는 연간 보름가량 미세먼지와 오존 등 4가지 대기오염 물질에 동시 노출되는 것으로 나타났다.
 주로 겨울철 난방 여파와 봄철 황사, 가을철 고기압 영향으로 오존 생성이 활발한 3월, 4월, 10월에 집중적으로 발생했다.
 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 주요 대기오염 물질 6종의 지표면 농도를 시간 단위로 추정해 오염지도를 그리는 인공지능모델인 딥맵을 개발했다.
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 <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">
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 우리나라는 연간 보름 가량 4가지 대기오염 물질에 동시에 노출되는 것으로 분석됐다. 3,4,10월에 집증적으로 나타났다. [사진=UNIST]
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 연구팀이 이 모델로 2021년부터 2023년까지 동아시아 전역의 대기질을 분석한 결과 여러 오염물질이 동시에 세계보건기구(WHO) 단기 권고 기준을 초과하는 현상이 광범위하게 발생하고 있었다.
 호흡기와 심혈관계 질환을 악화시키는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 이산화질소(NO2), 오존(O3) 등 4개 물질이 한꺼번에 기준치를 초과하는 날이 우리나라에서만 연간 15일에 달했다.
 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.
 최근 연구를 보면 이러한 복합 노출은 단일 오염물질 노출보다 건강에 더 치명적 영향을 미칠 수 있어 정밀한 모니터링이 필요하다. 기존 관측 방식에는 한계가 있었다.
 지상 관측소는 산발적으로 흩어져 있어 공간적 공백이 생긴다. 위성 관측은 구름에 가려지면 데이터를 얻지 못한다. 대기화학수송모델 역시 해상도가 낮아 지역별 세밀한 변동성을 짚어내기 어려웠다.
 무엇보다 기존 연구 대다수가 오염물질 농도를 하나씩 따로 산출해 실제 복합 오염 상황을 제대로 반영하지 못했다.
 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.
 공간해상도도 10km로 촘촘해 지역별 오염 분포를 제대로 파악할 수 있으며, 시간 단위 예측으로 오염물질 변화 흐름까지 추적할 수 있다.
 제1저자인 강은진 연구원은 “서로 영향을 주고받는 오염물질 사이 관계를 함께 학습하는 멀티태스킹 구조를 적용해 기존 단일 오염물질 농도 추정 모델보다 성능이 향상됐다”고 설명했다.
 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.
 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 &amp; Technology)에 3월 20일자로 실렸다.
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