광주과학기술원(GIST) 등 국내·외 연구진이 세계 최고 성능의 대기질 예보센터보다 20% 이상 더 높은 적중률을 보이는 예측기술을 개발했다.
GIST는 송철한 지구·환경공학부 교수팀이 서울연구원·울산과학기술원(UNIST)·유럽중기예보센터 등 국내·외 연구팀과 공동으로 한국 정지궤도위성과 대기질 지상 관측망 자료, 한국형 모형 ‘CMAQ-GIST’로부터 얻은 초미세먼지 농도 정보를 결합해 최적의 초기조건을 생성하는 대기질 예보시스템을 개발했다고 27일 밝혔다.
일반적으로 대기화학 모델 초기조건은 기후 데이터를 기반으로 설정하기 때문에 불확실성이 크다. 하지만 이번에 새로 개발한 시스템은 자료동화 기법을 활용해 실시간 관측 자료를 적용, 초기조건에 현재 시점의 대기질 정보를 반영할 수 있다. 자료동화는 현재 대기질 상태를 설명하기 위해 가용한 관측 자료와 대기화학 모델을 통계적으로 결합해 최적의 대기질 상태를 추정하는 방법이다.
공동 연구팀은 이 시스템으로 지난해 1월부터 실시간 대기질 예보를 수행하고 GIST 웹사이트에 공개하고 있다. 지난해부터 발생한 3차례의 고농도 초미세먼지 사례에서 유럽중기예보센터보다 초미세먼지를 훨씬 더 정확하게 예측했다.
특히 최적의 초기조건 하에 수행한 실시간 예측은 세계 최고 성능으로 알려진 유럽중기예보센터의 코페르니쿠스 대기 모니터링 및 모델링 서비스(CAMS) 예측보다 무려 24%나 높은 적중률을 보였다.
연구팀은 우리나라의 초미세먼지 예보 정확도를 향상하기 위해 2019년부터 ‘한국형 대기화학 모델링 시스템(K_ACheMS)’을 개발해왔다. K_ACheMS는 세계적으로 초미세먼지 및 대기질 모델링에 널리 활용하고 있는 미국 환경청의 모델(CMAQ)에 동아시아의 특성을 반영한 ‘CMAQ-GIST’다.
이번 연구에서는 자료동화 기법을 활용해 ‘대기화학 모델의 초기조건’을 개선해 1~3일 수준의 단기 예측 정확도를 크게 향상시켰다.
송철한 교수는 “향후 한국형 대기질 모델에 현재 개발 중인 인공지능 시스템을 결합해 시너지 효과를 얻기 위해 연구력을 집중하고 있다”며 “전 세계 초미세먼지 및 대기질 예측 분야를 선도하는 최고의 대기질 모델링 시스템으로 진화할 것”이라고 말했다.
송 교수가 지도하고 유진혁 박사과정생이 수행한 이번 연구는 이소진 서울연구원 박사, 송창근·임정호 UNIST 교수, 빈센트 앙리 푸슈 유럽중기예보센터 박사, 파블로 E. 사이드 미국 캘리포니아 대학교(UCLA) 교수, 그레고리 R. 카마이클 아이오와대 교수, 김준 연세대 교수, 우정헌 건국대 교수, 류성현 미래기후 대표 등이 참여했으며, 한국연구재단 ‘동북아-지역 연계 초미세먼지 대응 기술 개발 사업’ 지원으로 이뤄졌다. 연구 성과는 대기·기상학 분야의 국제 학술지면서 네이처 자매지인 ‘기후와 대기과학’에 게재됐다.
광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
