[광주=뉴시스] 배상현 기자 = 초미센먼지를 보다 정확히 예측할 수 있는 한국형 시스템이 개발됐다.

지스트(광주과학기술원)는 지구·환경공학부 송철한 교수 공동연구팀이 한국 정지궤도위성과 대기질 지상 관측망 자료, 한국형 모형 ‘CMAQ-GIST’로부터 얻은 초미세먼지 농도 정보를 결합해 최적의 초기조건을 생성하는 시스템을 개발했다고 27일 밝혔다.

일반적으로 대기화학 모델의 초기조건은 기후 데이터를 기반으로 설정되기 때문에 불확실성이 크지만, 이 시스템에서는 자료동화 기법을 활용해 실시간 관측 자료를 적용하므로 초기조건에 현재 시점의 대기질 정보를 반영할 수 있다.

최적의 초기조건 하에 수행된 실시간 예측은 세계 최고 성능으로 알려진 유럽중기예보센터의 예측보다 무려 24%나 높은 적중률을 보였다.

연구팀은 이 시스템으로 작년 1월부터 실시간 대기질 예보를 수행하고 지스트 웹사이트에 공개하고 있다.

이 시스템은 작년부터 발생한 세 차례의 고농도 초미세먼지 사례에서 유럽중기예보센터보다 초미세먼지를 훨씬 더 정확하게 예측한 바 있다.

송철한 교수는 “향후 한국형 대기질 모델에 현재 개발 중인 인공지능 시스템을 결합해 시너지 효과를 얻기 위해 연구력을 집중하고 있다”며 “전 세계 초미세먼지 및 대기질 예측 분야를 선도하는 최고의 대기질 모델링 시스템으로 진화할 것”이라고 말했다.

송 교수가 지도하고 유진혁 박사과정생이 수행한 이번 연구는 서울연구원 이소진 박사, 유니스트 송창근·임정호 교수 등이 참여했으며 한국연구재단의 ‘동북아-지역 연계 초미세먼지 대응 기술 개발 사업’에서 지원을 받았다.

연구 성과는 대기·기상학 분야의 국제 저명학술지인 네이처(Nature) 자매지 `기후와 대기과학'에 지난 5월 23일 게재됐다.

출처: 초미세먼지 더 정확히 예측…지스트 한국형 시스템 개발 (daum.net)