환경문제 해결사 AI, 머신러닝 기술로 대기오염 잡아낸다

미국 듀크대 연구팀, 초미세먼지 PM2.5 추적 시스템 개발
미국 기업 하니웰, EU 메탄가스 배출 저감 정책 지원 나서
글로벌 키워드 ESG(환경ㆍ사회 지배구조), 환경문제 해결에 AI 활용

글로벌 키워드로 등장한 ESG(Environmental, Social, Corporate Governance; 환경ㆍ사회 지배구조)와 국내 2050 탄소 중립 선언 등을 통해 알 수 있듯 환경문제는 기업의 생존을 위해 추구되어야 하는 중요한 이슈다. 기업과 정부가 환경 문제 해결에 애를 쓰는 가운데 인공지능은 환경 해결사로 부상하고 있다.

15일(현지시간) 미국 과학 전문미디어 사이언스데일리(ScienceDaily)는 미국 노스캐롤라이나주 듀크대학교 연구원들이 머신러닝과 위성 이미지 및 날씨 데이터를 사용해 도시별 대기 오염이 심각한 곳을 추적하는 시스템을 개발했다고 밝혔다.

듀크대 환경 공학 교수 마이크 버진(Mike Bergin)은 "이전에는 도시 전체 대기 오염 물질 분포를 측정하기 위해 도시 곳곳에 설치된 센서를 활용하려 했으나 센서 간 네트워크 형성에 드는 시간과 비용이 만만치 않다. 머신러닝 기술을 이용하면 위성 이미지를 학습한 인공지능으로 도시 전반 대기 오염 정도 측정이 가능하다."라고 말했다.

연구팀은 위성 이미지, 날씨 데이터 및 기계학습을 바탕으로 대기오염이 심한 베이징에서 대기오염 정도를 자동으로 세분화하는 알고리즘을 가르쳤다. 알고리즘은 먼저 날씨 데이터를 활용해 초미세먼지 PM2.5를 추정한다. 추정치와 PM2.5의 실제 값을 비교하고 위성 이미지를 통해 추정값을 미세조정한다.

미세먼지의 심각 정도에 따라 달라지는 베이징의 모습. 인공지능은 날씨 데이터와 위성사진을 학습해 세밀한 대기 오염 측정 기능을 갖춘다. (사진=듀크대학교 홈페이지)

연구팀은 초미세먼지 심각지역 데이터를 활용해 호흡기 질환 발병률, 코로나19로 인한 사망률과의 상관관계를 밝히는 것을 목표로 하고 있다.

한편, 15일(현지시간) 에너지 전문 미디어 에너지 보이스(Energy Voice)는 하니웰(Honeywell)이 AI 기반 가스 클라우드 이미징(GCI) 시스템을 출시해 석유 및 가스, 화학 발전 시설에 24 시간 자동모니터링을 제공할 예정이라고 보도했다.

지난해 유럽연합(EU)에서 메탄 배출 저감 전략을 발표한 후 하니웰은 정책과 관련해 기술 지원을 위해 개발에 나섰다.

기존 메탄가스 배출 모니터링 방법은 작업자가 휴대용 열화상 카메라를 사용해 주기적으로 현장을 검사하는 것이다. 이 방법은 시간이 많이 소요되며 모니터링 과정에서 사람의 실수가 있을 수 있다는 단점이 있다.

하니웰은 메탄가스 배출 시각화를 넘어 배출량을 정량화하는 것이 목표. (사진=에너지보이스)

하니웰은 메탄가스 배출량의 효과적인 측정을 위해 가스 배출량 정량화 기능을 개발 중이다. 메탄가스 배출 위치, 방향, 크기 및 집중도를 인공지능이 분석해 시각화 과정을 거쳐 시설 관리자에게 전달하는 것이 목표다.

하니웰 연구 개발자이자 CEO 로버트 케스터(Robert Kester)는 “최근 기업들의 탄소 배출 제로 목표 달성 여부 확인에도 큰 역할을 할 것이다. 메탄 가스 배출량 정량화와 시각화를 통해 회사에 피드백을 제공해 생산 라인을 조정할 수 있도록 한다."라고 말했다.

AI타임스 정윤아 기자 donglee0408@aitimes.com

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