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5~8월 오존 오염…도·농 가리지 않는다 [지금은 과학]

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야간 농촌 지역 상공에 고동도 오존 체류 확인

[아이뉴스24 정종오 기자] 마스크를 뚫고 들어오면서 호흡기 질환을 일으키는 오존 오염이 도시와 농촌을 가리지 않는 것으로 나타났다. 야간에 농촌 지역 상공에 고농도 오존 체류가 확인됐다.

오존은 산소 원자 3개로 이뤄진 기체이다. 성층권에서는 자외선을 차단하는 ‘좋은 오존’인데 지표면 근처에서는 사람과 생태계에 해로운 ‘나쁜 오존’으로 작용한다. 기온이 높고 햇빛이 강한 조건에서 자동차 배기가스, 산업 공정 등에서 배출되는 물질과 반응해 생성되는 2차 오염 물질이다.

환경부는 오존 농도가 높아지는 5월부터 8월까지 오존 집중 관리를 시행하겠다고 발표했다. 주간 도심뿐 아니라 야간 농촌 지역의 오존 오염에도 대비가 필요하다는 연구 결과가 나왔다.

도심과 농촌 지역의 시간대별 오존 농도 및 기준 초과 분포 비교. 도심 지역에서는 낮 동안 오존 농도가 빠르게 증가한 뒤 밤에는 급격히 감소했는데 농촌 지역에서는 낮에 생성된 오존이 밤까지 장시간 머무르며 상대적으로 높은 농도를 유지하는 패턴이 나타났다. [사진=UNIST]
도심과 농촌 지역의 시간대별 오존 농도 및 기준 초과 분포 비교. 도심 지역에서는 낮 동안 오존 농도가 빠르게 증가한 뒤 밤에는 급격히 감소했는데 농촌 지역에서는 낮에 생성된 오존이 밤까지 장시간 머무르며 상대적으로 높은 농도를 유지하는 패턴이 나타났다. [사진=UNIST]

울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 자체 개발 인공지능(AI) 모델로 분석한 결과, 오존이 밤사이 농촌 지역에 장기간 체류하는 양상을 포착했다고 6일 발표했다.

오존은 햇빛과 공기 중 물질이 반응해 생성되는 2차 오염 물질이다. 하루 중 기온이 높은 오후 시간대에 가장 짙게 나타난다. 초미세먼지보다 작아 일반 보건용 마스크로도 차단되지 않는다. 폐포 깊숙이 침투해 염증 반응을 일으킬 수 있다. 오존은 무색무취의 기체라 실시간 고정밀 감시 체계 마련이 필요하다.

연구팀은 구름 유무에 상관없이 동아시아 전역의 지표면 오존 농도를 24시간 고해상도로 추정할 수 있는 인공지능 기반 전천후(All-sky) 모델을 개발했다.

제1 저자인 김예진 연구원은 “기존 모델은 구름이 지표를 가리면 관측 공백이 생겨 정확한 추정이 어려웠는데 이번 전천후 모델은 구름이 낀 조건에서도 오존 농도를 추정할 수 있다”며 “시간대나 날씨와 상관없이 끊김이 없는 감시가 가능하다”고 말했다.

기존의 글로벌 대기질 재분석 자료(CAMS)와 비교했을 때 40배 촘촘한 2km의 해상도를 지녀 좁은 지역에서 발생하는 국지적 고농도 오존도 포착할 수 있다고 강조했다.

이 모델로 동아시아 지역을 분석한 결과, 오존 농도는 주간 도심 지역에서 높게 나타났다. 일부 도시 인근 농촌 지역에서는 일몰 이후에도 오존이 빠르게 감소하지 않고 오히려 장시간 체류하며 고농도를 유지하는 경향이 확인됐다.

임정호 교수는 “지상 관측소가 대부분 도심에 집중돼 있어 놓칠 수밖에 없었던 오존의 지역·시간별 특성을 정확히 반영한 것”이라며 “앞으로 오존계절관리제와 같은 환경 정책 수립에도 정밀한 근거 자료로 활용될 수 있다”고 설명했다.

연구팀은 히마와리-8(Himawari-8) 위성의 밝기 온도와 기온, 풍속, 태양복사량 등 다양한 기상 데이터를 결합했다. AI가 어떤 정보를 근거로 예측을 했는지 분석할 수 있는 설명 가능한 인공지능 기법을 적용해 이 같은 모델을 개발했다.

밝기 온도는 위성이 지표나 대기에서 감지한 적외선 에너지를 온도로 환산한 값이다. 실제 기온뿐 아니라 햇빛 세기나 대기의 열 상태 같은 여러 환경 조건에 영향을 받는다.

AI는 이 밝기 온도를 통해 오존이 얼마나 생성될 가능성이 있는지를 간접적으로 파악할 수 있다. 연구팀은 예측 과정에서 AI가 어떤 정보를 가장 중요하게 사용했는지를 분석했다. 밝기 온도가 그중 가장 큰 영향을 준 것으로 나타났다. 정밀한 오존 예측의 핵심 역할을 하는 것이 확인됐다.

이번 연구 결과(논문명: Comprehensive 24-hour ground-level ozone monitoring: Leveraging machine learning for full-coverage estimation in East Asia)는 국제 학술지 유해물질저널(Journal of Hazardous Materials) 5월 5일자에 실렸다.

/정종오 기자(ikokid@inews24.com)




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