지자체 최초 인공지능을 활용한 보정모델을 개발해 정확한 미세먼지 정보 제공
[보안뉴스 박미영 기자] 서울시보건환경연구원이 지난해 12월 5~6일 제27회 지자체 정보통신 우수 사례 발표대회에서 지방자치단체 중 최초로 ‘인공지능을 활용한 서울형 미세먼지 간이측정망 구축’ 사례를 발표해 ‘국무총리상’을 수상했다.
행안부에서 매년 주최하는 지자체 정보통신 우수 사례 발표대회는 국내 지자체 정보통신 분야의 최대 행사로, 이번 대회는 전국 지자체에서 제출한 총 33건의 우수 사례 중 8건을 1차 선정한 후 현장 발표 및 심사를 통해 최종 수상자를 결정했다.
지자체 정보통신 우수 사례를 발표한 최예덕 연구사는 “향후 다양한 인공지능 연산방식(Algorithm)을 비교하고 최적의 연산방식을 실시간으로 적용해 더 정확한 미세먼지 정보를 제공하기 위해 노력하겠다”고 밝혔다.
기존 광산란법을 사용한 미세먼지 간이측정기는 도시대기측정망에 설치한 베타선법 측정기에 비해 가격이 저렴하고 실시간 측정이 가능하지만, 직사광선에 직접 노출되고 항온 및 항습에 취약한 설치환경 때문에 측정 정확도가 저하되는 문제가 있다.
광산란법(Light Scattering Method)은 입자상 물질에 빛을 조사할 때 산란하는 빛을 통해 미세먼지(PM2.5) 농도를 측정하는 방법이다.
광산란법을 적용한 미세먼지 간이측정기는 베타선법(β-Ray Absorption Method) 측정 장비에 비해 구매가격이 대략 1/20로 저렴해 촘촘한 측정망 구축이 가능하고, 초(sec) 혹은 분(min) 단위의 실시간 분석이 가능하다.
반면 광산란법 측정 장비는 상대습도, 기온을 비롯한 기상인자와 감지기(Sensor) 및 광학부 청소 등의 장비 유지 관리 수준에 의해 측정 정확도가 좌우되는 것으로 알려져 대안 마련이 필요한 실정이다.
서울시보건환경연구원은 이런 문제점을 해결하기 위해 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 인공지능(Al)을 도입한 보정모델을 적용하여 측정 정확도를 대폭 개선했다.
미세먼지 간이측정망과 도시대기측정망을 통해 수집한 데이터를 인공지능을 도입한 보정모델로 기계 학습한 후 미세먼지 간이측정망의 미세먼지(PM2.5) 농도를 보정해 정확한 미세먼지 정보를 실시간으로 제공할 수 있다.
인공지능을 활용한 보정모델 개발을 통해 미세먼지 정보의 측정 정확도를 보정 전 59.3%에서 보정 후 69.8%로 대략 10.5%P 개선했다.
연구원은 인공지능을 활용한 미세먼지 간이측정망 운영을 통해 배출원에서 발생하는 미세먼지 농도를 상시 감시해 미세먼지 저감은 물론, 노약자를 비롯한 미세먼지 취약계층에 정확한 미세먼지 정보를 실시간 제공해 시민 건강 보호에 기여할 것으로 기대하고 있다.
신용승 보건환경연구원장은 “이번 수상은 연구원이 2019년부터 선제적으로 구축한 미세먼지 간이측정망의 구축 사례 및 운영 성과가 대내외적으로 인정받은 것이나 다름없다”며, “앞으로 배출원별 미세먼지 발생량을 억제해 더 맑은 서울을 조성하고, 어린이·노약자를 비롯한 미세먼지에 취약한 사회적 약자와의 동행을 위해 지속적인 노력을 기울이겠다”고 전했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 서울시보건환경연구원이 지난해 12월 5~6일 제27회 지자체 정보통신 우수 사례 발표대회에서 지방자치단체 중 최초로 ‘인공지능을 활용한 서울형 미세먼지 간이측정망 구축’ 사례를 발표해 ‘국무총리상’을 수상했다.
[사진=서울시]
행안부에서 매년 주최하는 지자체 정보통신 우수 사례 발표대회는 국내 지자체 정보통신 분야의 최대 행사로, 이번 대회는 전국 지자체에서 제출한 총 33건의 우수 사례 중 8건을 1차 선정한 후 현장 발표 및 심사를 통해 최종 수상자를 결정했다.
지자체 정보통신 우수 사례를 발표한 최예덕 연구사는 “향후 다양한 인공지능 연산방식(Algorithm)을 비교하고 최적의 연산방식을 실시간으로 적용해 더 정확한 미세먼지 정보를 제공하기 위해 노력하겠다”고 밝혔다.
기존 광산란법을 사용한 미세먼지 간이측정기는 도시대기측정망에 설치한 베타선법 측정기에 비해 가격이 저렴하고 실시간 측정이 가능하지만, 직사광선에 직접 노출되고 항온 및 항습에 취약한 설치환경 때문에 측정 정확도가 저하되는 문제가 있다.
광산란법(Light Scattering Method)은 입자상 물질에 빛을 조사할 때 산란하는 빛을 통해 미세먼지(PM2.5) 농도를 측정하는 방법이다.
광산란법을 적용한 미세먼지 간이측정기는 베타선법(β-Ray Absorption Method) 측정 장비에 비해 구매가격이 대략 1/20로 저렴해 촘촘한 측정망 구축이 가능하고, 초(sec) 혹은 분(min) 단위의 실시간 분석이 가능하다.
반면 광산란법 측정 장비는 상대습도, 기온을 비롯한 기상인자와 감지기(Sensor) 및 광학부 청소 등의 장비 유지 관리 수준에 의해 측정 정확도가 좌우되는 것으로 알려져 대안 마련이 필요한 실정이다.
서울시보건환경연구원은 이런 문제점을 해결하기 위해 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 인공지능(Al)을 도입한 보정모델을 적용하여 측정 정확도를 대폭 개선했다.
미세먼지 간이측정망과 도시대기측정망을 통해 수집한 데이터를 인공지능을 도입한 보정모델로 기계 학습한 후 미세먼지 간이측정망의 미세먼지(PM2.5) 농도를 보정해 정확한 미세먼지 정보를 실시간으로 제공할 수 있다.
인공지능을 활용한 보정모델 개발을 통해 미세먼지 정보의 측정 정확도를 보정 전 59.3%에서 보정 후 69.8%로 대략 10.5%P 개선했다.
연구원은 인공지능을 활용한 미세먼지 간이측정망 운영을 통해 배출원에서 발생하는 미세먼지 농도를 상시 감시해 미세먼지 저감은 물론, 노약자를 비롯한 미세먼지 취약계층에 정확한 미세먼지 정보를 실시간 제공해 시민 건강 보호에 기여할 것으로 기대하고 있다.
신용승 보건환경연구원장은 “이번 수상은 연구원이 2019년부터 선제적으로 구축한 미세먼지 간이측정망의 구축 사례 및 운영 성과가 대내외적으로 인정받은 것이나 다름없다”며, “앞으로 배출원별 미세먼지 발생량을 억제해 더 맑은 서울을 조성하고, 어린이·노약자를 비롯한 미세먼지에 취약한 사회적 약자와의 동행을 위해 지속적인 노력을 기울이겠다”고 전했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-05-02] 
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