▷ 정지궤도 환경위성의 대기 전체층 관측자료에 인공지능 기법을 적용하여 지상 초미세먼지(PM2.5) 및 미세먼지(PM10) 농도 분포 추정

▷ 광범위한 지역에서의 지상 농도를 한눈에 알 수 있어 지상 대기측정망이 부족한 사각지대의 미세먼지 현황 파악 및 대응에 효과적

환경부 소속 국립환경과학원(원장 김동진)은 12월 30일부터 환경위성센터 누리집(nesc.nier.go.kr)을 통해 정지궤도 환경위성(천리안위성 2B호)에서 관측된 에어로졸* 자료에 인공지능 기법을 적용하여 변환한 '지상 초미세먼지(PM2.5) 및 미세먼지(PM10) 추정농도 영상'을 공개한다.

* 대기 중 떠다니는 고체 또는 액체상의 입자상 물질의 총칭으로, 미세먼지는 대표적인 에어로졸임

국립환경과학원 환경위성센터에서는 대기 전체층을 관측하는 환경위성 자료(그림 1)에 기상 등 다양한 자료와 인공지능 기법을 적용하여 국민 건강에 직접 영향을 주는 지상 미세먼지 농도(그림 2)로 변환하는 기법을 개발한 뒤 지상 미세먼지 추정농도를 산출하고 있다.

특히 인공지능 기법을 적용할 때 실제 미세먼지 농도 상황이 잘 반영될 수 있도록 최근 30일간 측정 자료를 통해 고농도와 저농도 비율을 적절히 조정하는 방식으로 실시간 학습모델을 구축했다.

국립환경과학원 연구진은 환경위성과 인공지능 방식으로 산출된 지상 미세먼지 추정농도의 정확도를 확인하기 위해 올해 1월부터 11월까지의 실제 지상관측 지점 자료와 비교 검증했다. 

검증 결과 초미세먼지(PM2.5) 및 미세먼지(PM10) 농도는 관측치 대비 평균 약 10% 내외로 과소 추정하나 차이가 크지 않았으며, 특히 황사나 고농도 발생이 빈번한 겨울철~봄철이 여름철에 비해 더 높은 정확도(상관도)를 보였다.

※ 월평균 기준 PM10은 7%(6월)∼14%(3월), PM2.5는 8%(6월)∼14%(11월) 과소 추정, 관측치와의 상관도(R)는 겨울∼봄철(0.9이상)이 여름철(0.7∼0.8수준) 보다 높게 나타남

또한 고농도 미세먼지가 높은 고도로 통과하여 위성관측에서만 농도가 높고(그림 3-a) 지상에는 영향이 없었던(그림 3-b) 사례에서도 지상 초미세먼지 추정농도(그림 3-c)는 실제 지상관측 농도 분포(그림 3-b)와 유사하게 낮은 값으로 잘 산출됐다.

지상 미세먼지 농도 추정에 광범위한 아시아 지역을 매시간 관측하는 정지궤도 환경위성의 장점을 이용하면 기존의 관측장비가 설치된 지점(그림 4)에서만 농도 확인이 가능했던 것과 달리 공간적인 농도분포를 확인(그림 5)할 수 있다.

따라서 이번 '지상 초미세먼지 및 미세먼지 추정농도 영상'을 활용하면 현재 지상 측정 장비가 없는 측정 사각지대의 지상 농도를 알 수 있어 기존의 지상 대기측정망이 갖는 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

국립환경과학원 환경위성센터는 올해 들어 3월에 8종*, 10월에 5종**을 추가하여 총 13종의 위성 기본산출물을 공개했고, 11월에는 위성 기본산출물에 다양한 정보와 기술을 융합하여 산출한 '에어로졸 이동량 영상'을 공개한 바 있다.

* 에어로졸, 전층 오존·이산화황(특이사례)·이산화질소 농도, 유효운량, 비타민합성·식물반응·DNA손상 지수

** 에어로졸 지수(자외선,가시광선), 단일산란알베도, 구름중심기압, 구름복사비율, 자외선지수

이번 '지상 초미세먼지 및 미세먼지 추정농도 영상'은 환경위성센터에서 공개하는 두 번째 위성 활용산출물이다. 

국립환경과학원은 추정농도 산출기법을 계속 발전시켜 내년부터 초미세먼지와 미세먼지뿐만 아니라 이산화질소 등 다른 대기오염물질에도 확대 적용할 계획이다.

정은해 국립환경과학원 기후대기연구부장은 "이번에 공개하는 지상 초미세먼지 및 미세먼지 추정농도는 환경위성과 인공지능 기법을 융합한 최신기술로 연구적 목적 외에 실시간 공개하는 사례는 찾기 어려운 매우 도전적 시도"라면서, "앞으로도 환경위성 자료를 적극 활용하여 국민 눈높이에 맞는 정보를 생산하고 제공하는 데 최선을 다하겠다"라고 말했다.