위성·AI로 메탄 누출 자동 탐지…차세대 온실가스 감시 기술

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 임정호 교수팀은 초분광 위성 데이터와 딥러닝을 결합해 석유·가스 시설 등에서 발생하는 메탄 누출 기둥을 자동으로 탐지하는 인공지능 기술을 개발했으며, 연구결과는 국제 학술지 ‘npj 기후와 대기과학’에 3월 25일 게재됐습니다. EMIT 데이터를 영상분할 딥러닝 모델에 학습시켜 만든 탐지 모델은 투르크메니스탄·알제리·미국 등지의 석유·가스 시설, 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등에서 발생한 메탄 플룸을 높은 정확도로 포착했고, 복사휘도·메탄 강화 자료와 CNN-ASPP·Inception U-Net·SegFormer 모델 조합을 비교한 결과 메탄 강화 자료를 학습한 모델이 전반적 정확도가 높았으나 복사휘도를 그대로 학습한 모델은 전처리 과정을 생략해 누출 의심 지역을 빠르게 선별하는 데 유리했습니다. XAI(Grad-CAM·Integrated Gradients) 분석에서는 모델이 메탄의 흡수 파장대와 플룸의 공간적 형태 등 물리적 특성에 근거해 판단하는 것으로 확인됐고, 같은 데이터·모델 조합을 민간 초분광 위성 타나저-1에도 적용했을 때 유사한 성능을 보여 해상도와 관측 조건이 다른 위성 데이터에도 확장 적용 가능성이 있다고 연구팀은 설명했습니다.