이산화탄소보다 강력한 메탄… UNIST, AI로 위성탐지기술 개발

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 초분광 위성자료(ISS 기반 EMIT)를 활용해 인공지능으로 메탄 누출 기둥(플룸)을 자동으로 탐지하는 딥러닝 영상 분할 기술을 개발했다고 25일 밝혔습니다. 연구진은 복사휘도 데이터와 메탄 농도 증가 영역을 강화한 데이터를 각각 CNN-ASPP, Inception U-Net, SegFormer 등 3종 모델에 학습시켜 비교한 결과 메탄 강화 데이터 학습 모델이 전반적으로 더 높은 정확도를 보였고 복사휘도 학습 모델은 전처리가 적어 빠른 누출 의심 지역 선별에 유리했으며 설명가능 인공지능(XAI) 분석에서 모델이 메탄의 흡수 파장과 누출 기둥 형태 등 물리적 특성을 기반으로 판단하는 것으로 나타났습니다. 개발 모델은 투르크메니스탄, 알제리, 미국의 석유·가스 시설과 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등에서 발생한 대규모 누출을 효과적으로 포착했고 민간 초분광 위성 자료인 Tanager-1에도 동일하게 적용해 비슷한 성능을 확인했으며 연구는 환경부와 교육부의 지원을 받아 국제학술지 npj Climate and Atmospheric Science에 게재됐습니다.