지난달 20일 서울 강서구 메이필드호텔에서 열린 국립환경과학원 주최 ‘대기질 모델 예측 성능 향상을 위한 전문가 워크숍’에서 우정헌 서울대 환경대학원 교수가 설명하고 있다. 전채은 기자 chan2@donga.com

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초미세먼지(PM2.5) 농도를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 결과 예측 정확도가 최대 76% 개선되는 것으로 나타났다.

국립환경과학원은 지난달 20, 21일 서울 강서구 메이필드호텔에서 ‘대기질 모델 예측 성능 향상을 위한 전문가 워크숍’을 열고 AI 모델 개발 현황과 예측 결과를 공개했다. 홍성철 환경과학원 연구사는 이 자리에서 초미세먼지 예측 정확도를 최대 76% 향상시킨 AI를 활용한 초미세먼지 예측 모델을 선보였다. 현재 미세먼지를 예보할 때는 기상 예측 자료와 대기 측정 자료, 대기 오염물질 배출량 등을 고려한 대기질 예측 수치모형(CMAQ)을 활용한다. 다만 기상 예측이 틀릴 수도 있고 기상 변화에 따라 미세먼지 예측 농도값이 달라져 크고 작은 오류를 피할 수 없다.

환경과학원은 2018년 AI를 활용한 대기질 모델 개발에 착수했고 지난해 챗GPT에 쓰이는 알고리즘 등을 활용한 초미세먼지 예측 모델 개발을 마쳤다. 이 모델은 풍속과 기압, 초미세먼지 등 14개 관측 자료와 62개 예측 자료를 학습한다. 2019년 4억4600만 개 수준이던 학습 자료는 2022년 9억1000만 개까지 늘었다. 예보관들은 이 수치를 참고해 최종 미세먼지 예측값을 계산한다. 홍 연구사는 “AI 모델의 예측 정확도가 높아 예보관들도 점점 예측 정보를 신뢰하고 있다”며 “지속적으로 모델을 발전시켜 지역별로 보다 자세하게 대기질 정보를 공개하는 게 목표다. 휴대전화를 통해 쉽게 받아볼 수 있도록 할 것”이라고 말했다.

이 워크숍에는 신기정 KAIST 반도체시스템공학과 교수와 우정헌 서울대 환경대학원 교수, 홍진규 연세대 대기과학과 교수 등 70여 명이 참석했다.

전채은 기자 chan2@donga.com

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