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[IT뉴스]"84배 강한 온실가스" 메탄, AI로 실시간 감시한다…UNIST 탐지기술 개발[과학을읽다]

온카뱅크관리자

2026-05-25 09:07:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">NASA 초분광 위성자료 학습해 메탄 누출 자동 식별<br>"색 아닌 물리 특성 학습"…차세대 온실가스 감시 기술 기대</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="4xrOOYsAci">
          <p contents-hash="2023ef00ded9b477efef836be7e2067201392d6fb6651740bca65ec68434f163" dmcf-pid="8MmIIGOccJ" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 위성영상 속에서 메탄 누출 지점을 자동으로 찾아내는 기술이 국내에서 개발됐다. 사람이 일일이 위성 영상을 확인하지 않아도 AI가 메탄 누출 여부를 빠르게 판별할 수 있어, 국제사회의 온실가스 감축 감시체계 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.</p>
          <div contents-hash="2842155b12be5a56f6d6587ccb78d8f41920e8ceb3a1ff94175bad5a93d66698" dmcf-pid="6RsCCHIkAd" dmcf-ptype="general">
           <p>울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수 연구팀이 초분광 위성 데이터를 활용해 메탄 누출 기둥(플룸)을 자동 탐지하는 AI 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fc56bc3968748a1024554b429be64fbe5cabad992f4083f566f5dc401058911f" dmcf-pid="PeOhhXCEge" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="초분광 위성자료를 활용한 메탄 플룸 탐지 방식 비교. 위성 관측 신호를 직접 활용하는 복사휘도 기반 방식은 빠른 탐지에 유리하고, 메탄 농도 강화 기반 방식은 누출 영역을 보다 정밀하게 구분할 수 있다. 연구팀은 두 방식 모두 서로 다른 위성자료에서도 안정적으로 적용 가능함을 확인했다. 연구팀 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/akn/20260525090141318cxgy.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="5oV88i4qaC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/akn/20260525090141318cxgy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            초분광 위성자료를 활용한 메탄 플룸 탐지 방식 비교. 위성 관측 신호를 직접 활용하는 복사휘도 기반 방식은 빠른 탐지에 유리하고, 메탄 농도 강화 기반 방식은 누출 영역을 보다 정밀하게 구분할 수 있다. 연구팀은 두 방식 모두 서로 다른 위성자료에서도 안정적으로 적용 가능함을 확인했다. 연구팀 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="37492457279102714490a0f8f108a6122c063a98d463f43a2eea12e49f806c83" dmcf-pid="QdIllZhDNR" dmcf-ptype="general">메탄은 대기 중 체류 기간은 상대적으로 짧지만, 배출 이후 20년 기준 이산화탄소보다 약 84배 강한 온실효과를 유발하는 온실가스로 알려져 있다. 특히 석유·가스 시설과 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등에서 대규모 누출이 발생할 수 있어 국제사회가 감축 감시를 강화하고 있다.</p>
          <p contents-hash="d80eddd98ea032b6d18a2581fdaeef26c9cf1430712e2d7a60a346297998e1a2" dmcf-pid="xNWHHUGhNM" dmcf-ptype="general">이번 연구의 핵심은 사람이 직접 위성 영상을 분석하지 않아도 AI가 메탄 누출 흔적을 자동으로 구분해낸다는 점이다.</p>
          <p contents-hash="20241d6ff8f896815f3f4b4895afb49b428b86f1dae273d902a67e991a1e5a52" dmcf-pid="y0MddAe4Ax" dmcf-ptype="general">연구팀은 미국 항공우주국(NASA) 국제우주정거장(ISS) 탑재 초분광 위성 'EMIT' 자료를 딥러닝 영상분할 모델에 학습시켰다. 초분광 위성은 지표에서 반사된 빛을 수십~수백 개의 좁은 파장대로 나눠 관측하는데, 메탄은 특정 적외선 파장의 빛을 흡수하는 특성이 있어 이를 활용하면 대기 중 메탄 누출 흔적을 식별할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="2479c5da96d830c07af7070b7e48623170009492461e84435d2043f92312364e" dmcf-pid="WpRJJcd8oQ" dmcf-ptype="general"><strong><strong><strong>"단순 색상 아닌 메탄의 물리 특성 학습"</strong></strong></strong></p>
          <div contents-hash="970d91e31d55059e88c9b84b236e65194170e440ccf0b9723a79ae166d3e3be2" dmcf-pid="YUeiikJ6kP" dmcf-ptype="general">
           <p>AI는 위성영상 속에서 메탄이 퍼져나가는 '기둥' 형태를 자동으로 분리해냈다. 연구팀은 투르크메니스탄과 알제리, 미국 등지의 석유·가스 시설과 폐기물 처리장, 석탄 채굴지에서 발생한 실제 메탄 누출 사례를 활용해 성능을 검증했다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="067c6d7990c5a7069da985675cbfb95fee1db34f8ceec74bffc6168391b13eca" dmcf-pid="GudnnEiPc6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="EMIT과 Tanager-1 위성자료를 활용해 탐지한 전 세계 메탄 플룸 분포와 주요 배출원 분석 결과. 메탄 배출은 아시아와 북미 지역에 집중됐으며, 석유·가스 시설과 폐기물 처리장, 석탄 채굴지에서 많은 누출이 확인됐다. 미국과 중국에서 특히 높은 탐지 빈도를 보였고, 인공지능 기반 탐지 모델은 다양한 배출 환경에서도 안정적인 성능을 나타냈다. 연구팀 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/akn/20260525090142611jwst.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="V2V88i4qkL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/akn/20260525090142611jwst.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            EMIT과 Tanager-1 위성자료를 활용해 탐지한 전 세계 메탄 플룸 분포와 주요 배출원 분석 결과. 메탄 배출은 아시아와 북미 지역에 집중됐으며, 석유·가스 시설과 폐기물 처리장, 석탄 채굴지에서 많은 누출이 확인됐다. 미국과 중국에서 특히 높은 탐지 빈도를 보였고, 인공지능 기반 탐지 모델은 다양한 배출 환경에서도 안정적인 성능을 나타냈다. 연구팀 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="406ad1ed7965c9ca8b406ae2d0ddadb67728ca1013705ca21b26e96cac6d5f30" dmcf-pid="H7JLLDnQk8" dmcf-ptype="general">특히 연구팀은 설명가능 인공지능(XAI) 분석을 통해 AI가 단순히 영상 색상이나 배경 패턴을 학습한 것이 아니라, 메탄이 빛을 흡수하는 파장대와 누출 기둥의 형태 같은 실제 물리적 특성을 기반으로 판단하고 있다는 점도 확인했다.</p>
          <p contents-hash="12744689a53830a8ed14418910220fcb8297df84a7a914d859b1d299786cf504" dmcf-pid="XzioowLxk4" dmcf-ptype="general">임정호 UNIST 교수는 "메탄은 어디서 얼마나 새는지를 빠르게 확인하는 것만으로도 감축 효과를 높일 수 있는 온실가스지만, 기존에는 자료 처리와 전문가 검토에 시간이 오래 걸리는 한계가 있었다"며 "이번 연구는 초분광 위성자료와 AI를 활용해 누출 의심 지역을 빠르게 선별하고, 필요한 경우 정밀하게 확인할 수 있는 분석 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다"고 설명했다.</p>
          <div contents-hash="815d6e3518761b12f7d822aacb2516e1a801d5ea686e946c9738bbd3f47a89c0" dmcf-pid="ZqnggroMof" dmcf-ptype="general">
           <p>연구팀은 이번 연구에서 두 종류의 위성 자료와 세 종류의 딥러닝 영상분할 모델 조합을 비교 분석해 활용 기준도 제시했다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="401e7a621f58c5cb632f3f120f2db97e063686455cc3caa42e3ae41c3dac860a" dmcf-pid="5BLaamgRAV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="연구팀 사진. (좌측부터) 임정호 교수, 양세영 연구원(제1저자), 김예진 연구원(제1저자), 추민기 연구원, 최현영 연구원. UNIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/akn/20260525090143841ylbu.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="f7JLLDnQkn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/akn/20260525090143841ylbu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            연구팀 사진. (좌측부터) 임정호 교수, 양세영 연구원(제1저자), 김예진 연구원(제1저자), 추민기 연구원, 최현영 연구원. UNIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="6e11f7ba34449761a4f8d00cabe5249ac4f2f639859157765052285ec0fff8a5" dmcf-pid="1boNNsaea2" dmcf-ptype="general">메탄 농도 증가 영역을 강조한 자료를 학습한 모델은 전반적으로 탐지 정확도가 높았다. 반면 위성이 관측한 복사휘도를 직접 학습한 모델은 정확도는 상대적으로 낮지만 별도 전처리 과정 없이 빠르게 누출 의심 지역을 탐색하는 데 유리한 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="ca81b157f7977c48761c5ac3ee02379b9a588a7594e3dc111232a0686a80c9b7" dmcf-pid="tKgjjONdk9" dmcf-ptype="general">또 NASA EMIT 자료에서 검증한 방식이 민간 초분광 위성 'Tanager-1' 자료에서도 비슷한 성능을 보이며, 위성 종류가 달라도 확장 적용 가능성이 확인됐다.</p>
          <p contents-hash="01d18b2e0cc266d6a8c14687d6eb01fc9207015cd035dff56cda6166479b1864" dmcf-pid="F9aAAIjJAK" dmcf-ptype="general">연구팀은 향후 이 기술이 대규모 메탄 누출을 조기에 감지하고 대응하는 차세대 온실가스 감시체계로 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.</p>
          <p contents-hash="266fbff37ac70c70671cf293f695de6c54ba20f785ca3ac3c948bb2c1e0111e1" dmcf-pid="32NccCAikb" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 양세영·김예진 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 'npj 기후와 대기과학(npj Climate and Atmospheric Science)'에 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="6dbef889b1e23ba339dd6a9f51774540c89caedcc564bec1ef878b63474633f3" dmcf-pid="0VjkkhcnjB" dmcf-ptype="general">김종화 기자 justin@asiae.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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