한·중, 대기오염물질 복합 노출 ‘심각’…3·4·10월 두드러져

울산과기원, 6종 오염물질 농도 분석한 AI 모델 ‘딥맵’ 개발
시간단위 동시 산출..오염물질 변화 추적, 대기질 예보 활용

인공지능 기반 다중 대기오염물질 농도 동시 추정과 복합 노출 분석 결과로 중북 동북부 지역이 4개 주요 대기오염물질 노출이 두드러진다. UNIST 제공.

중국 북·동부와 우리나라가 미세먼지와 이산화질소, 오존 등 4가지 대기오염물질이 섞여 세계보건기구(WHO) 기준치를 초과하는 복합 오염 지역인 것으로 나타났다.

이런 현상은 주로 겨울철 난방 여파와 봄철 황사, 가을철 고기압 영향으로 오존 생성이 활발한 3월, 4월, 10월에 집중적으로 발생했다.

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 주요 대기오염 물질 6종의 지표면 농도를 시간 단위로 예측할 수 있는 AI 모델 ‘딥맵’(DeepMAP)을 개발했다고 30일 밝혔다.

연구팀은 딥맵을 활용해 2021년부터 2023년까지 동아시아 전역의 대기질을 분석한 결과, 여러 오염물질이 동시에 WHO 단기 권고 기준을 초과하는 현상이 광범위하게 발생함을 확인했다.

특히 호흡기와 심혈관계 질환을 악화시키는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 이산화질소(NO2), 오존(O3) 등 4개 물질이 한꺼번에 기준치를 초과하는 날이 우리나라에서만 연간 15일에 달했다.

이는 중국 화북평원(24일)과 동부 지역(19일)에서도 두드러졌으며, 주로 3월, 4월, 10월에 집중 발생했다.

주요 대기오염물질의 복합 노출은 단일 노출보다 건강에 더 치명적인 영향을 미칠 수 있어 정밀한 모니터링이 필요하다.

하지만 기존 지상 관측소, 위성 관측, 대기화학수송모델 등은 복합 오염 상황을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다.

연구팀이 개발한 딥맵은 정지궤도 환경위성(GEMS) 데이터, 대기화학수송모델, 수치모델의 기상자료, 지상관측 자료 등을 통합해 일산화탄소, 이산화황을 포함하는 총 6종 대기오염물질의 농도를 시간 단위로 동시에 산출할 수 있다.

공간해상도도 10㎞로 촘촘해 지역별 오염 분포를 제대로 파악할 수 있으며, 시간 단위 예측으로 오염물질 변화 흐름까지 추적할 수 있다고 연구팀은 설명혔다.

제1저자인 강은진 연구원은 “서로 영향을 주고받는 오염물질 사이 관계를 함께 학습하는 멀티태스킹 구조를 적용해 기존 단일 오염물질 농도 추정 모델보다 성능이 향상됐다”고 설명했다.

임정호 UNIST 교수는 “기존에는 대기오염을 개별 물질 중심으로 분석해 실제 환경에서 여러 오염물질이 동시에 작용하는 상황을 충분히 반영하지 못했다”며 “딥맵은 복합 대기오염을 보다 현실적으로 평가할 수 있어 앞으로 대기질 예보와 환경 정책 수립, 공중보건 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있다”고 말했다.

연구결과는 환경분야 국제 학술지 ‘환경과학과 기술’ 지난 20일자에 실렸다.

임정호(왼쪽) UNIST 교수와 강은진 연구원(제1저자). UNIST 제공.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr