“마스크도 못 막는다”…미세먼지 아닌 ‘이것’의 정체
전문가 “도심은 물론 야간 농촌 지역의 오존 오염에도 주의 필요”
밤시간대 고농도 오존 장시간 유지…‘사각지대’ 밝혀낸 중요한 발견
환경부가 오존 농도가 높아지는 5월부터 8월까지를 ‘오존 집중관리기간’으로 지정하고 대응에 나선 가운데, 도심뿐 아니라 야간 농촌 지역의 오존 오염에도 주의가 필요하다는 연구 결과가 나왔다.

오존은 햇빛과 대기 중 오염물질이 반응해 생성되는 대표적인 2차 오염물질이다.
일반적으로 오후 시간대, 기온이 높을수록 농도가 짙어지며, 초미세먼지보다 입자가 작아 일반 보건용 마스크로는 차단이 어렵다.
호흡기 깊숙이 침투해 염증을 유발할 수 있어 인체에 해로운 물질로 꼽힌다. 더욱이 오존은 무색무취이기 때문에 감각적으로는 인지할 수 없어, 정밀한 실시간 감시체계의 구축이 필수적이다.
연구팀이 개발한 AI 기반 ‘전천후 오존 예측 모델’은 구름 유무와 관계없이 동아시아 전역의 지표면 오존 농도를 24시간 고해상도로 추정할 수 있다는 점이 특징이다.
김예진 UNIST 연구원은 “기존 모델은 구름이 지표를 가리면 관측 공백이 생겨 오존 농도 추정에 한계가 있었다”고 전했다.
그러면서도 “이번에 개발한 모델은 구름이 끼어 있어도 끊김 없는 관측이 가능하고, 기존 글로벌 대기질 재분석 자료보다 40배 정밀한 2km 해상도를 구현해 지역 내 고농도 오존까지 감지할 수 있다”고 설명했다.
이 모델을 통해 동아시아 전역의 오존 분포를 분석한 결과, 오존 농도는 주간 도심에서 가장 높았지만, 일부 도시 인근의 농촌 지역에서는 해가 진 후에도 오존 농도가 빠르게 떨어지지 않고 장시간 유지되는 경향이 확인됐다.
이는 도시 중심으로 설치된 기존 지상 관측소로는 파악하기 어려운 새로운 오염 양상이다.
임정호 교수는 “기존에는 도심에 집중된 관측소로 인해 놓치기 쉬웠던 오존의 시공간적 특성을 새롭게 밝혀냈다”며, “이 모델은 향후 오존 계절관리제 등 환경 정책 수립에 필요한 과학적 근거 자료로 활용될 수 있다”고 말했다.
연구팀은 이번 모델 개발에 일본 히마와리-8 위성의 밝기온도 데이터를 비롯해 기온, 풍속, 태양복사량 등 다양한 기상 요소를 활용했다.
특히 AI의 예측 근거를 분석할 수 있는 ‘설명 가능한 인공지능(XAI)’ 기법을 접목해 모델의 투명성과 신뢰도를 높였다.
‘밝기온도’란 위성이 감지한 적외선 에너지를 온도로 환산한 지표로, 실제 기온뿐 아니라 햇빛 세기나 대기 상태 등 다양한 환경 요인의 영향을 받는다.
연구팀은 AI 분석 결과, 밝기온도가 오존 생성 가능성을 예측하는 데 가장 중요한 변수로 작용했다고 밝혔다.

전문가들은 이번 연구를 두고 “오존 오염의 시공간적 특성을 정밀하게 추적할 수 있는 새로운 전기를 마련한 것”이라고 설명했다.
이어 “특히 밤 시간대 농촌 지역에서 고농도 오존이 장시간 유지된다는 사실은 기존 도시 중심 관측망으로는 포착할 수 없던 사각지대를 밝혀낸 중요한 발견”이라고 평가했다.
아울러 “AI 기반의 고해상도 예측 모델은 날씨와 관계없이 대기질을 정밀하게 분석할 수 있어, 기후변화 시대에 걸맞은 과학 기반 환경 정책 수립에 큰 역할을 할 것”이라고 기대를 밝혔다.
김현주 기자 hjk@segye.com
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