인공위성 대기질·산불 감시 연구 국·내외 학회 수상!

지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구실 소속 연구원들이 인공위성 기반 환경 모니터링 연구로 국내외 학회에서 수상했다. 주인공은 최현영 연구원(석박통합과정생)과 성태준 연구원(석박통합과정생)이다.

성태준 연구원은 2023 GeoAI데이터학회 춘계컨퍼런스에서 인공위성 산불 감시 알고리즘으로 학생우수논문발표상을 받았다.  인공위성은 적외선 열 감지 방식으로 산불 발생 여부를 모니터링하는데, 고도와 식생지수(vegetation index) 같은 변수가 정확한 모니터링을 방해하는 요소로 지목돼 왔다. 성 연구원이 제시한 알고리즘은 이 같은 환경 변수를 함께 고려하도록 설계돼 모니터링 정확도가 높다. 위성 영상의 구조적인 정보를 활용하는 것도 이 알고리즘의 특징이다.

성태준 연구원은 “선행 산불 탐지 알고리즘들의 단점을 극복하기 위해 다양한 새로운 시도를 적용해 본 결과 좋은 결과를 얻게 된 것 같다”며 “이러한 경험을 바탕으로 앞으로도 다양한 연구를 수행하고 싶다”고 소감을 전했다.

최현영 연구원은 아시아-오세아니아 지구과학협회 연례회의에서 (AOGS2023 Annual Meeting)에서 최우수학생포스터상(Best Student Poster Awards)을 수상했다. 올해로 20회째를 맞는 아시아-오세아니아 지구과학협회 연례회의는 지난 7월 30일 (일)에서 8월 4일 (금)까지 싱가포르에서 개최됐다.

최 연구원은 정지궤도 환경위성 (GEMS) 에어로졸 광학 두께(AOD)를 산출하는 머신러닝 기반 알고리즘을 제시해 이 상을 받았다. 정확도 높은 에어로졸 광학 두께를 산출함으로써 대기질 관측 오차를 줄인 것이다. 미세먼지와 같은 대기질은 에어로졸 광학 두께를 관측하는 간접 방식으로 모니터링하는데, GEMS에서 공식적으로 산출되는 에어로졸 광학 두께 값이 실제 오염도가 높은 상황에서 대기 오염 상태를 과소 반영하는 문제가 있었다. 최 연구원은 머신러닝의 학습 데이터 값으로 GEMS의 초분광 대기 상한 반사도 자료와 수치모델 기반 기상변수 등을 활용했다.

최현영 연구원은 “국내 위성 자료로 한반도를 포함한 동아시아 전역의 넓은 영역에 대하여 정확한 에어로졸 모니터링이 가능하게 되어 보람을 느낀다”며 “사람들이 더 건강한 환경에서 생활할 수 있게 대기질 모니터링 연구를 지속해 나가겠다”고 밝혔다.