실제 온열질환자 분포와 높은 상관관계 보여
국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 사람들이 폭염에 취약한 시·공간을 특정하는 기술을 개발했다.
1일 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 인공지능으로 폭염의 위험성을 평가할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 이 기술을 활용해 서울시의 일별 최고·최저 온도를 분석해 '폭염 위험성 지도'도 제작했다.
최근 기후변화로 폭염 발생빈도와 지속시간이 늘면서 도시 지역의 폭염 피해가 급증하고 있어 대응방안 연구의 필요성이 확대되고 있다. 하지만 기존 연구는 인공위성 기반의 지표면 온도와 거주 인구를 데이터로 활용해 사람들이 체감하는 대기온도와 실제 인구의 생활 노출 패턴을 정확히 반영하지 못했다.
임 교수 연구팀은 이 점에 착안해 지표면 온도와 거주 인구를 활용했던 기존 연구와 달리 일일 최고(오후 3시) 및 최저(오전 6시) 온도를 인공지능으로 파악했다. 사람들이 체감하는 지상 1.5m 높이의 대기 온도를 분석하고, 거주 인구가 아닌 실시간 생활인구를 적용해 현실성 있는 열 노출 패턴을 모델링했다.
이를 기반으로 연구팀은 서울시의 낮과 밤을 구분한 폭염 위험수치 지도를 제작했다. 낮에는 인구 활동이 밀집된 서울 도심 중심부에서, 밤에는 도시 주변부에서 상대적으로 높은 위험성을 나타냈다. 특히 연구팀이 제작한 '낮의 위험성 지도'는 2018년 여름, 서울의 온열질환자 분포자료와 높은 상관관계(R=0.8)를 보였다.
이번 연구논문의 제1저자로 참여한 유철희 연구원은 "개발된 기술은 여름철 폭염의 위험지역을 실시간으로 알려주는 기술에 사용될 수 있다"며 "서울뿐만 아니라 국내외 여러 도시의 폭염 위험성을 효과적으로 분석하는 데도 사용될 수 있을 것"이라고 말했다.
임정호 교수는 "이번 연구에서 개발한 인공지능 기반의 폭염 위험성 평가 기술은 열 위험에 대응하는 현실적이고 효과적인 행동계획을 수립하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다"며 "한파 위험성 평가와 대응의 기초 기술로도 활용할 수 있다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 과학저널 '셀'(Cell)의 자매지인 아이사이언스(iScience) 10월 3일자 온라인에 게재됐다.
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