AI로 메탄 누출 탐지한다

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 국제우주정거장 관측 초분광 위성자료인 NASA의 EMIT 자료를 영상분할 딥러닝 모델에 학습시켜 초분광 위성 데이터에서 메탄 플룸을 자동으로 탐지하는 인공지능 기술을 개발했습니다. 개발된 탐지 모델은 투르크메니스탄, 알제리, 미국 등지의 석유·가스 시설, 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등 다양한 배출원에서 발생한 대규모 메탄 기둥을 잘 포착했으며, 설명 가능 인공지능 분석에서 메탄의 흡수 파장대와 누출 기둥의 공간적 형태처럼 물리적 특성을 활용해 판단하는 것으로 나타났습니다. 연구팀은 해상도와 관측 조건이 다른 자료에도 적용할 수 있는 활용 기준을 제시했으며, 연구 결과는 npj Climate and Atmospheric Science에 실린 논문(Beyond localized methane plume detection: a dual-path deep learning framework for sensor-agnostic global hyperspectral methane plume monitoring)으로 발표했습니다.