"온실효과"....이산화탄소보다 84배 강한 '메탄', AI로 더 빠르고 정밀하게 탐지한다!

AI 요약

UNIST 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 초분광 위성 데이터에서 메탄 구름 기둥(플룸)을 자동으로 탐지하는 인공지능 기술을 개발하고, NASA EMIT 자료로 영상 분할 딥러닝 모델을 학습시켜 석유·가스 시설, 폐기물 처리장, 석탄 채굴지 등 세계 여러 지역의 대규모 메탄 배출 사례를 잘 포착했다고 25일 밝혔습니다. 설명 가능한 인공지능 분석 결과 모델이 메탄이 빛을 흡수하는 적외선 파장대와 누출 기둥의 공간적 형태 같은 실제 물리적 특성을 기반으로 판별하는 것으로 나타났으며, 복사휘도와 메탄 농도 증가 영역을 강화한 자료를 각각 CNN-ASPP, Inception U-Net, SegFormer에 학습시킨 조합별 성능 비교에서 메탄 강화 자료를 학습한 모델들이 전반적으로 더 높은 탐지 정확도를 보였고 복사휘도를 직접 학습한 모델은 전처리 과정을 줄여 빠른 누출 의심 지역 선별에 유리했습니다. 이 모델들은 민간 위성의 Tanager-1 자료에도 비슷한 성능을 보이며 확장성을 확인했으며 연구 결과는 국제 학술지 npj Climate and Atmospheric Science에 3월 25일 게재됐고 양세영·김예진 ��구원이 공동 제1저자로 참여했습니다.