"사흘내 초미세먼지 더 정확히 예측"…韓 연구진, 대기질 예보 시스템 개발

종전 최고 성능 예측 대비 적중률 24% 높아

국제학술지 '기후와 대기과학' 5월 23일 게재

GIST 송철한 교수 "AI 시스템 결합 연구 중"

에어 코리아(Air Korea)에서 관측된 PM2.5(왼쪽)와 K_ACheMS가 예측한 PM2.5 (가운데) 그리고 ECMWF의 준실시간 CMAS PM2.5 (오른쪽)의 공간 분포도. 그림의 파란색, 초록색, 노란색, 빨간색은 각각 대한민국 환경 기준 PM2.5의 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨 수준을 의미함. K_ACheMS는 2022년 1~2월에 발생했던 세 차례의 가장 큰 고농도 초미세먼지(PM2.5) 사례를 매우 성공적으로 예보했음. [사진=GIST]

우리나라 지역에서 사흘내 초미세먼지를 더 정확히 예측하는 대기질 예보 시스템이 광주과학기술원(GIST) 연구진 주도 국제 공동연구를 통해 개발됐다.

GIST는 송철한 지구·환경공학부 교수 공동연구팀이 국내서 초미세먼지 단기(1~3일) 예측 정확도를 크게 향상한 대기질 예보 시스템(GIST K_ACheMS)을 개발했다고 27일 밝혔다. 이 시스템은 미국 환경청 모델(CMAQ)에 동아시아 지역 특성을 반영한 한국형 모델 ‘CMAQ-GIST’을 적용해 개발됐다.

연구팀은 CMAQ-GIST 모델로 얻은 초미세먼지 농도 정보와 한국 정지궤도위성, 대기질 지상 관측망 자료를 결합해 대기질 예측을 위한 최적 초기조건을 만드는 시스템을 개발했다. 기후 데이터 기반으로 설정하는 일반 대기화학 모델 초기조건과 달리 이 시스템은 실시간 관측 자료를 적용해 현재 시점 정보를 반영한다.

GIST에 따르면 이 시스템이 최적 초기조건으로 수행하는 실시간 초미세먼지 예측으로 세계 최고성능을 낸다고 알려진 유럽중기예보센터 대비 24% 높은 예측 적중률을 기록했다. 이 시스템은 작년 1월부터 GIST 웹사이트에 공개 중인 실시간 대기질 예보를 수행하며 세 차례 발생한 초미세먼지를 유럽중기예보센터 시스템(ECMWF CAMS)보다 정확하게 예측했다.

송철한 교수는 “현재 개발 중인 인공지능 시스템을 향후 한국형 대기질 모델에 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 박사과정생(제1저자)이 수행한 이 연구에 △서울연구원 이소진 박사 △울산과학기술원(UNIST) 송창근·임정호 교수 △유럽중기예보센터 Vincent-Henri Peuch 박사 △미국 UCLA Pablo E. Saide 교수 △아이오와대 Gragory R. Carmichael 교수 △연세대 김준 교수 △건국대 우정헌 교수 △류성현 미래기후 대표 등이 참여했다.

이 연구는 한국연구재단의 ‘동북아-지역 연계 초미세먼지 대응 기술 개발 사업’ 지원을 받았다. 연구 성과는 대기·기상학 분야 국제학술지 네이처의 자매지 ‘기후와 대기과학(npj Climate and Atmospheric Science)’에 5월 23일 게재됐다.
 

GIST 지구‧환경공학부 송철한 교수(왼쪽)와 유진혁 박사과정생 [사진=GIST]