[투데이에너지 윤철순 기자] 산업혁명 이후 환경 문제는 인류의 생명과 직결된 중대한 위협으로 다가왔다. 특히 온실가스 배출 문제와 함께 미세먼지는 우리가 일상 속에서 느끼지 못하는 사이 무독성 가스처럼 생명선을 위협하고 있다.
통계에 따르면, 미세먼지로 인한 사망자는 수백만명(2019년 국제학술지 ‘랜싯 플래니터리 헬스’ 연구 결과 700만명)에 달하며 이는 사회 전반에 심각한 영향을 미치고 있다. 미세먼지 농도에 따라 기업도 경영에 큰 영향을 받는 등 산업계 전반에 걸쳐 즉각적인 대응이 필요하다.
이에 국립환경과학원(환경과학원)은 20일부터 이틀 동안 미세먼지와 같은 대기오염물질의 예측 정확도를 높이기 위해 ‘대기질 예측 모델 성능 향상을 위한 인공지능(AI) 기술 적용 논의’를 주제로 전문가 토론회(워크숍)를 개최한다.
이번 회의에는 기상, 관측, 인공지능 분야 전문가 70명이 모여 한국형 AI 대기질 예측 모델의 발전 방향과 기술 적용 방안을 모색한다.
AI 기술로 대기질 예측 정확도 높인다
현재 대기질 예측 모델은 기상청의 날씨 예보 방식과 유사한 수치 모델과 AI 모델을 활용하고 있다. 그러나 기상변화와 대기오염물질의 복잡한 상호작용을 보다 정교하게 예측하기 위해 AI 기술의 접목이 필요하다는 목소리가 높아지고 있다.
첫날 회의에서는 미세먼지 및 초미세먼지 예측의 정확도를 높이기 위한 최신 AI 기술 적용 방안을 중심으로 논의가 진행된다. 환경과학원은 인공지능 기술을 적용, 개발한 앙상블 예측시스템 구축 결과를 발표한다.
워크숍에서는 △관측 △기상 △대기질 모델 △배출량 분석 등 네 가지 분야에 걸쳐 전문가들의 심도 있는 토론이 이어진다.
참가자들은 AI 기술을 이용해 대기질 예측 모델의 성능을 더욱 개선하고, 예측 정확도를 높이는 방법을 모색한다.
배출량 개선 및 데이터 융합 등 최신 대기질 모델에 인공지능 기술을 적용한 사례를 비롯, 초거대 생성형 인공지능 모델 개발 등 분야별 전문가들의 발표가 이어진다.
마무리 토론에서는 이재범 국립환경과학원 대기질통합예보센터장이 사회를 맡아 한국형 인공지능 대기질 모델 개발 전략 수립을 위한 방향성에 대해 논의한다.
한국형 AI 대기질 예측 모델 발전 첫걸음
이틀 차인 21일엔 관측 및 수치 모델 개선 방안에 대한 논의가 진행될 예정으로, 전문가들은 한국형 AI 대기질 예측 모델의 발전을 위한 기술적 해법을 구체화할 계획이다. 이날 토론회는 대기질 예측을 더 정확하게 하기 위한 다양한 기법과 기술들이 깊이 있게 논의될 예정이다.
발표자로 나서는 환경과학원 홍성철 연구사는 “AI 기술의 발전 속도가 매우 빠르다. 이를 대기질 예측에 적용함으로써 정확도를 더욱 높일 수 있다”며 “특히 대기질 예측 정보는 국민들이 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 방안도 함께 고려하고 있다”고 전했다.
이어 “AI와 배출량 분석을 결합한 모델이 대기질 예측의 핵심이 될 것”이라고 강조했다.
금한승 원장은 “이번 행사는 한국형 인공지능 모델 개발을 통해 신뢰도 높은 대기질 예측 정보 생산 체계 마련을 위해 분야별 전문가가 한자리에 모인 뜻깊은 자리”라며 “이번 전문가 회의를 통해 관련 분야 전문가 의견을 수렴해 인공지능 기술을 활용한 대기질 예측 연구를 집중적으로 추진할 계획”이라고 밝혔다.
서울 강서구 마곡동 메이필드 호텔에서 열리는 이번 토론회는 환경과학원 연구진 30명과 카이스트 및 국내 주요 대학 연구진, 외부 전문가 등 총 70명이 참석해 국내외 대기질 예측 및 한국형 AI 대기질 예측 모델 발전을 위한 중요한 계기가 될 전망이다.이번 회의를 통해 미세먼지와 대기오염물질에 대한 예측 정확도가 높아지면 국민 건강과 안전을 지키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
■ 용어설명
[수치모델(Numerical Model)]=대기의 운동과 변화를 설명하는 역학 및 물리 방정식을 컴퓨터로 풀어 미래의 대기상태를 예측하는 모델
[앙상블 예측(Ensemble Prediction)]=다른 여러 개의 모델을 이용하여 확률적으로 미래를 예측하는 방법
[파운데이션 모델(Foundation Model)]=대규모 데이터에 대해 훈련된 인공지능(AI) 모델을 말하며 다양한 분야에 활용될 수 있는 범용 기술로 언어 이해, 텍스트 및 이미지 생성, 자연어 대화와 같은 분야로 확장되고 있음