임정호 UNIST 교수팀
대기오염물질 6종 농도 실시간 산출 모델 개발
우리나라 시민이 연간 보름 가량 미세먼지와 오존 등 4가지 대기오염물질에 동시 노출되는 것으로 나타났다.
임정호 UNIST 지구환경도시건설공학과 교수팀의 연구 결과다. 임 교수팀은 주요 대기오염물질 6종의 지표면 농도를 시간 단위로 추정해 오염지도를 그리는 인공지능(AI)모델 '딥맵'을 개발하고, 이 같은 분석 결과를 도출했다.
임 교수팀은 이 딥맵으로 2021년~2023년까지 동아시아 전역의 대기질을 분석했다. 그 결과 여러 오염물질이 동시에 세계보건기구(WHO) 단기 권고 기준을 초과하는 '공노출' 현상이 광범위하게 발생하고 있음을 확인했다.
우리나라의 경우 호흡기와 심혈관계 질환을 악화하는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 이산화질소, 오존 등 4개 대기오염물질이 한꺼번에 기준치를 초과하는 날이 연간 15일에 달했다.
대기오염 4중고는 중국 화북평원(연 24일)과 동부 지역(연 19일)에서 가장 두드러졌다. 겨울철 난방 여파와 봄철 황사, 가을철 고기압 영향 등으로 오존 생성이 활발한 3월, 4월, 10월에 집중됐다.
오염물질 복합 노출은 단일 오염물질 노출보다 건강에 더 악영향을 미친다.
하지만 기존 관측 방식에는 한계가 있었다. 지상 관측소는 산발적으로 흩어져 있어 공간적 공백이 생기고, 위성 관측은 구름에 가려지면 데이터를 확보하기 어렵다. 대기화학수송모델도 해상도가 낮아 지역별 세밀한 변동성을 찾기 힘들다. 무엇보다 기존 연구 대다수는 오염물질 농도를 하나씩 따로 산출해 실제 복합 오염 상황을 제대로 반영하지 못했다.
반면 임 교수팀이 개발한 딥맵은 정지궤도 환경위성 데이터, 대기화학수송모델, 수치모델 기상자료, 지상관측 자료 등을 통합해 일산화탄소, 이산화황까지 총 6종 대기오염물질의 농도를 시간 단위로 동시에 산출한다. 공간해상도도 10㎞로 촘촘해 지역별 오염 분포 파악은 물론 시간 단위 예측으로 오염물질의 변화 흐름까지 추적할 수 있다.
임정호 교수는 “서로 영향을 주고받는 오염물질 간 관계를 학습하는 멀티태스킹 구조를 적용해 기존 단일 오염물질 농도 추정 모델보다 성능을 높였다”며 “복합 대기오염을 보다 현실적으로 평가할 수 있어 향후 대기질 예보와 환경 정책 수립, 공중보건 연구 등 다양한 분야에 활용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구 결과는 환경과학과기술 3월 20일자에 실렸다.
울산=임동식기자 dslim@etnews.com
