인공지능(AI) 기반 ‘오존예보시스템’ 개발, 오존수치 24시간 전 미리 예측
예측모델 확대, 다른 유형 오염물질 대해서도 수치예측 시도 중

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(AI타임스=양태경 기자) 최근 미국 텍사스주 휴스턴대학 연구진이 거주지 현지 오존수치를 24시간 전에 미리 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 “오존예보시스템”을 개발했다고 밝힌 가운데, 이 새로운 예보 시스템이 건강문제로 오존경보 발생 시 야외활동이나 외출을 자제해야 하는 사람들에게 큰 도움이 될 것으로 전망돼 화제다.

오존(Ozone)은 자동차매연 및 산업배출물에서 발견되는 질소산화물(NOx)이나 휘발성 유기화합물과 햇빛이 결합할 때 화학반응에 의해 형성되는 불안정한 기체로, 오존수치가 높을 때 천식을 앓고 있는 사람들이나 노인들 그리고 어린아이들을 포함해 오존에 특히 취약한 사람들은 호흡기질환이 발생할 수 있어 가급적이면 오존에 노출되는 상황을 줄여야 한다.

이번에 ‘뉴럴네트워크’(Neural Networks)誌에 인공지능(AI) 기반 “오존예보시스템” 개발 연구를 발표한 휴스턴대 지구대기과학부 부교수인 최윤수 박사는 오늘 현재의 오존수치 정보로 바로 다음날 오존수치를 정확하게 예측할 수 있는 ‘나선형인공신경망’을 이용, 인공지능(AI) 오존수치 예측모델을 만들었다고 전했다.

이번 연구의 제1저자이자 최윤수 교수의 ‘대기질예측모델링연구소’ 박사과정생인 알카마 사야드는 “대부분의 기존 오존예측 모델들은 인공지능(AI)으로 구동되고 있지 않으며 우리의 새로운 인공지능(AI) 예측모델로는 불과 몇 초 밖에 걸리지 않는 오존수치 예측이 몇 시간도 걸릴 수 있을 뿐만 아니라 정확도도 떨어진다”며 “이번에 개발된 인공지능(AI) 예측모델은 현재 오존수치 정보만으로도 24시간 후의 오존수치를 정확하게 예측했다”고 말했다.

이어 최 교수는 “기존 예측모델과 차별화되는 인공지능(AI) 예측모델의 중요한 차이점은 데이터를 포괄적으로 다룰 수 있는 ‘나선형인공신경망’을 사용해 컴퓨터가 ‘학습’한 내용을 바탕으로 가정을 도출하는 것”이라고 강조했다.

또한 연구진은 ‘나선형인공신경망’ 학습을 위해 ‘텍사스주 환경품질위원회’(Texas Commission on Environmental Quality)가 2014~2017년 사이 휴스턴 등 텍사스주 내 21개 관측소에서 수집한 기상 및 대기오염 데이터를 활용했고 매일의 온도, 기압, 풍속 및 기타변수 등 기상데이터를 이용해 ‘나선형인공신경망’을 프로그래밍했으며 2014년, 2015년 그리고 2016년에 각 관측소에서 측정된 오존수치를 추가했다고 밝혔다.

한편, 사야드는 “예측시간을 기존의 24시간에서 그 이상으로 연장하는 작업을 진행하고 있을 뿐만 아니라 현재 인공지능(AI) 예측모델을 확대해 미세먼지를 포함한 다른 유형의 오염물질에 대해서도 경보 수치예측을 시도하고 있다”고 말해 오존수치 상승과 미세먼지 등이 건강에 해로운 영향을 미칠 수 있는 사람들의 외출이나 나들이 계획에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

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