울산과학기술원(UNIST) 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 전 세계 메탄 누출을 더 빠르고 정확하게 감시할 수 있는 탐지 기술을 개발했습니다.
UNIST는 지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구팀이 초분광 위성 데이터를 활용해 메탄 구름 기둥(플룸)을 자동으로 찾아내는 AI 기술을 개발하고, 실제 활용 기준도 함께 제시했다고 25일 밝혔습니다.
초분광 위성 데이터는 지표면에서 반사된 빛을 수십~수백 개의 좁은 파장으로 나눠 관측한 자료입니다. 일반 위성보다 더 자세한 빛의 정보를 분석할 수 있어 특정 물질을 정밀하게 찾아내는 데 활용됩니다.
메탄은 대기 중으로 배출된 뒤 약 20년 동안 이산화탄소보다 약 84배 강한 온실 효과를 일으키는 물질입니다. 때문에 기후 변화에 대응하려면 메탄이 새는 지점을 빠르게 발견하는 것이 매우 중요합니다.
연구팀은 미국 항공우주국(NASA)의 국제우주정거장 관측 초분광 위성 자료인 EMIT 데이터를 AI에 학습시켰습니다. 이후 영상 분할 딥러닝 모델을 이용해 메탄 누출로 생긴 기둥 형태를 자동으로 구분할 수 있는 탐지 모델을 개발했습니다.
메탄은 특정 적외선 파장의 빛을 흡수하는 특징이 있습니다. 연구팀은 이런 성질을 활용해 빛의 변화를 분석하고, 메탄이 새어나오며 만들어진 기둥을 찾아냈습니다.
탐지 모델은 세계 여러 지역에서 발생한 대규모 메탄 배출 사례를 정확하게 포착했습니다. 특히 투르크메니스탄과 알제리, 미국 등의 석유·가스 시설과 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등 다양한 장소에서 발생한 메탄 누출도 잘 찾아낸 것으로 나타났습니다.
연구팀은 이번 AI가 단순히 영상의 색이나 배경 모양만 학습한 것이 아니라고 설명했습니다. 메탄이 빛을 흡수하는 파장대와 누출 기둥의 형태처럼 실제 메탄의 물리적 특징을 기반으로 판단했다는 것입니다.
연구팀 관계자는 “이 기술은 해상도와 관측 환경이 다른 위성 자료에도 적용할 수 있다”며 “AI가 어떤 물리적 근거를 바탕으로 메탄을 판별하는지도 확인할 수 있어, 앞으로 대규모 온실가스 누출을 더 빠르게 찾아 대응하는 차세대 감시 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했습니다.
최성훈 기자 csh87@etnews.com