초미세먼지를 유발하는 암모니아 농도를 정밀하게 관측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST) 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀은 대기 중 암모니아 농도를 하루 단위로 정확하게 추정할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.

비료나 가축 분뇨, 화재 현장 등에서 기체 상태로 배출되는 암모니아는 대기 중 황산이나 질산 같은 산성 물질과 만나면 초미세먼지를 만들기 때문에 대기질 예보, 환경정책 수립 등을 위해 정확한 모니터링이 요구된다.

그러나 대기 중 체류 시간이 짧아 농도 변화가 큰 데다가 지상 관측소도 많지 않은 영향으로, 암모니아 데이터는 2주 단위로 제공돼 왔다. 계산으로 암모니아 농도를 예측하는 기후모델이 있지만, 넓은 공간을 대상으로 하는 탓에 지역별 예측 오차가 큰 한계가 있다.

이에 임 교수팀은 AI 심층신경망을 기반으로 암모니아 관측 주기와 정확도를 보강할 수 있는 모델을 만들었다.

유럽중기예보센터의 대기 재분석 자료와 기상위성의 관측 농도를 입력값으로, 미국 AMoN 지상 관측망 자료를 정답값으로 사용해 모델을 학습시켰다.

그 결과 이 AI 모델은 유럽 기후 모델인 CAMS보다 크게 낮은 예측 오차를 보였다.

또 미국 데이터를 정답값으로 활용해 훈련된 AI 모델임에도 2019년 영국 맨체스터 지역에서 발생한 대형 화재에 따른 암모니아 고농도 현상도 포착해 냈다.

이는 개발된 모델의 공간 확장성과 현장 적용 가능성을 보여주는 실험 결과라고 연구진은 평가했다.

임 교수는 "질소 기반 오염물 대기질 예보와 환경 관리 정책 수립에 직접 활용될 수 있다"면서 "특히 국내에서는 제한된 위치에서만 암모니아 농도 모니터링이 이뤄지고 있는데, 개발한 기술을 적용하면 고해상도 감시 체계를 구축할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 환경 분야 저명 학술지 유해물질저널(Journal of Hazardous Materials)에 실렸다.