우리는 매 순간 공기를 마시며 살아간다. 공기의 질은 인류의 건강에 깊은 영향을 미친다. 통계에 따르면 2023년 세계적으로 대기오염으로 인한 사망자가 700만명을 넘어섰다.

인공지능(AI) 기술이 궐기하면서 각 업종과 빠르게 접목되는데 이러한 국면은 지금 전환점을 맞이했다. 세계경제포럼 공식웹사이트의 최근 보도에 따르면 많은 국가들이 AI, 사물인터넷과 빅데이터를 현유 공기검사시스템에 넣어 대기변화를 추적하고 오염위험을 예측하며 디지털시대 인류의 호흡을 안전하게 보호해주고 있다.

◆AI ‘혜안’ 먼지 식별

일을 잘하려면 먼저 도구를 잘 갖춰야 한다. 전통적인 공기질검사 시스템은 제한된 정보만을 제공하지만 AI와 기계학습모델은 한쌍의 ‘혜안’을 가진 것처럼 방대한 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 처리하며 공기중의 오염물 수준의 변화를 정확하게 식별할 수 있다.

자동화 분석으로 인건비를 내리울 수 있고 대기 질 정보를 많은 가정에 빠르게 보낼 수 있다. 최신연구에 따르면 기계학습은 예보 정확도를 현저하게 높여주고 이전의 과소 또는 과대 평가 페단을 바로잡았다. 데이터에 기반한 심층분석은 정부와 기업이 먼저 기회를 파악하고 현명한 결책을 내리우는 데 조력하고 건강 방어선을 구축하고 사람들을 유해한 대기오염으로부터 보호하는 데 도움을 줄 수 있다.

◆여러가지 응용 륙속 출시

현재 여러 국가에서 AI 기술을 빌어 ‘푸른 하늘 보위전’에 뛰여들고 있다.  오문과학기술대학과 중국기상과학원의 과학자들이 손잡고 ‘AI─Air’시스템을 개발했다. 이 시스템은 대기화학환경모델과 결부해 정주와 해구 등 전형 도시에서 응용되여 오염물 농도 예측능력을 현저하게 끌어올린 동시에 부동한 지형 및 기후하의 관건 기상요소를 분석할 수 있어 복잡한 환경에서의 AI 응용잠재력을 보여주었다.

위성 기반의 대기질 검사도 돌파를 가져왔다. 중국과학원 공간정보연구원 석숭 교수팀이 일본 과학자들과 합작해 ‘AIRTrans’ 알고리즘을 개발했다. 이 시스템은 다중 스펙트럼 위성관측 데이터에서 에어로졸(气溶胶)의 관건 특성을 추출하는 정확성과 능률성을 대폭 끌어올렸다. 이 AI 기반 도구는 이미 위성을 리용해 에어로졸 농도 및 크기 정보를 포착하는 데 성공했으며 오염물검사와 조기경보 시스템의 효과적인 해결방안이 되였다. 이전의 데이터집 분석을 통해 특정 도시의 오염추세도 예측할 수 있다.

또 다른 데이터에 따르면 류사한 AI 구동 예측시스템은 중국에서 응용된 후 18개월내 예측 정확률이 이미 92%까지 상승했다.

◆기술착지 도전 직면

비록 전망이 밝지만 AI가 공기질검사에 조력하는 길에는 여전히 해결해야 할 문제들에 직면했다.

첫째, 데이터의 어려움이다. AI 모델훈련은 방대한 정밀 데이터에 의존하며 데이터의 가용성은 왕왕 제한적이다. 둘째, 원가 부담이다. 시스템을 구축하려면 데이터중심과 대량의 전력 지지가 수요되고 막대한 비용이 든다. 셋째, 인재 결핍이다. 알고리즘 개발과 하드웨어 유지보수를 위한 전문인재가 결핍하며 새로운 시스템을 낡은 기반시설에 류입하는 비용이 많이 들고 복잡하다.

이러한 난관을 극복해야만 AI 검사시스템이 능률적이고 정확하며 경제적으로 운영될 수 있다.

미래에는 예측모델이 더 정교해지고 사물인터넷 감지기가 더욱 보편화될 것으로 전망된다. AI기반 드론은 외딴 먼 지역까지 심층 진입해 오염물을 감지할 수 있다. 지혜도시는 낮은 원가 감지망 배치를 추동해 도시의 오염 수준을 지속적이고 실시간으로 반영할 것이다.

사물인터넷과 빅데이터의 심층융합, 그리고 AI의 실시간 예측성 분석을 통해 공기질 검사는 고해상도, 고능률의 새로운 단계로 나아갈 것이다.

　　과학기술일보