[테크M = 정한민 한국과학기술정보연구원 과학데이터연구센터장]

미세먼지가 이슈가 되고 있는 시점에서 빅데이터 및 인공지능 전문가로서 어떻게 정보통신기술(ICT)이 미세먼지 개선에 도움을 줄 수 있을 지를 살펴보고자 한다. 4차 산업혁명을 이끄는 주요 기술인 사물인터넷(분산 센서 네트워크도 일종의 사물인터넷이다), 빅데이터, 인공지능이 환경문제 해결에 있어서도 주목받기 시작하고 있다.

환경부 및 지방자치단체에서 운영하는 대기오염측정망의 수는 2015년까지 505개 소, 2020년까지 560개 소에 불과해 국토 면적을 기준으로 측정 범위가 1%도 되지 못한다.

그렇지만, 획기적으로 대기오염측정망을 늘릴 수 없는 게 현실이다. 측정망을 설치하는 데 3억 원에 가까운 대기오염측정망 장비가 필요하며, 설치 공간도 상당한 제약이 있기 때문이다(대기오염측정망의 55% 이상이 대기오염에 취약한 도심 지역이 아닌 주민센터, 학교, 관공서, 공단 등에 설치된 이유다).

더욱이 미세먼지는 바람의 이동 속도에 따라 상당히 빠르게 이동한다. 실바람은 시간 당 7~11㎞, 산들바람은 시간 당 13~19㎞를 이동하는데, 이는 대구시를 기준으로 할 때 주요 도심 지역(직선거리 기준 8㎞)을 30분에서 1시간 내에 완전히 지나갈 수 있는 속도다. 미세먼지를 실시간으로 측정하고 추적하는 게 중요한 이유가 여기에 있다.

분산 센서 네트워크, 드론 활용

그렇지만, 안타깝게도 ‘에어 코리아’를 통해 미세먼지 측정값은 시간 당 한 번만 발표되고 있으며, 이것 또한 불과 500여 개소의 대기오염측정망 수치를 이용하기 때문에 반경 수백 미터 이내의 세부 구역들에 대한 정밀한 측정과 추적은 불가능한 상황이다.

이를 해결하기 위해서는 건물에 부착하는 고정형과 차량에 부착하는 이동형 측정장비의 대량 보급을 통해 분산 센서 네트워크를 구축해야 한다.

또 아파트 같이 수직형 거주 환경이 대다수를 이루는 우리나라에서는 드론이나 수직형 측정장비를 이용한 입체적 측정이 요구된다.

이동형 측정장비는 고정형 측정장비가 측정하지 못하는 세부 구역까지도 측정할 수 있다. 또 매연, 차량 정체 등 교통 환경 데이터와 온도, 습도 등 대기 환경 데이터, 유동인구, 악취와 같은 생활 환경 데이터와의 융합적인 분석을 통해 미세먼지의 발생 장소와 원인에 대한 정확한 단서를 얻을 수 있다.

고정형, 이동형, 수직형 측정장비 데이터를 실시간으로 모두 모아 분석하면 국가적 차원에서의 총체적인 미세먼지 대책 수립과 서비스 구축에도 기여할 수 있다.

예를 들어 상습적으로 미세먼지가 발생하는 구역에 대한 대규모 공기 청정장치 설치 의무화, 아이나 노인 등 건강에 취약한 계층이 해당 구역에서 야외 활동을 해야 하는 지에 대한 실시간 안내도 가능해진다.

여기에 증강현실 기법을 도입하면 스마트폰을 이용해 미세먼지 농도를 시각적으로 표현해 실시간 변화하는 미세먼지를 어느 정도 회피할 수 있는 경로를 안내해주는 서비스가 인기를 끌 것이다.

미세먼지 센서 네트워크의 구축은 스트림 사물 빅데이터 수집, 처리, 분석, 최적화, 서비스에 이르는 데이터 생태계를 구축하고 발전시키는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 결국 데이터에서 해답을 찾아야 하고, 데이터를 처리하고 분석하는 능력과 데이터 과학자를 키울 수 있다.

이처럼 미세먼지를 개선하고 ICT 데이터 생태계 구축에도 기여하는 상생 모델을 만들 수 있는 것이다.

예를 들어 미세먼지 센서 네트워크 분야에서는 온도차가 심하고, 이동체의 속도가 가변적인 실 환경에서도 강건하게 동작할 수 있는 센서 기술을 확보할 수 있다. 사물 빅데이터를 이용한 데이터 보정(Calibration) 및 보간(Interpolation) 기술과 스트림 빅데이터 처리 및 인공지능 분석기술을 연구개발하는 데도 크게 도움을 줄 수 있다.

상호 시너지 효과가 매우 클 것으로 기대되는 미세먼지 개선에의 ICT 적용이 답보 상태에 있는 이유는 환경부를 비롯한 유관기관들이 보급형 센서 기반 측정장비의 보급, 설치, 측정을 허용하지 않는 데 있다.

이는 중량농도법, 베타선법과 같은 공정시험기준(환경분야 시험·검사 등에 관한 법률 제8조 등)을 근거로 삼고 있다.

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미세먼지는 상당히 빠르게 이동한다.

대구시를 기준으로 주요 도심 지역을 1시간 내에 완전히 지나갈 수 있다.

미세먼지를 실시간으로 측정, 추적하는 게 중요한 이유가 여기에 있다.

그렇지만, 이러한 공정시험기준을 만족하는 측정장비는 2000만 원을 넘는 고가라 세부 구역을 측정할 수 있는 정도로 광범위하게 확산하는 것은 원천적으로 불가능하다.

보급형 측정 장비 대부분이 사용하고 있는 광산란법은 아직 공정시험 기준으로 채택되지 못하고 있다. 때문에 성능 개선과 연구개발을 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 센서 기술을 개발할 수 있는 기회와 ICT 적용을 통한 미세먼지 개선 노력을 원천적으로 막고 있다.

물론 공정시험기준에 벗어나는 미세먼지 측정값의 공개로 인한 민원 발생 우려가 있지만, 결국 국민 건강을 최우선으로 생각하는 자세가 절실히 요구된다.

세부구역 실시간 측정 가능해야

필자는 현재 미세먼지를 포함한 여러 환경 센서들을 대상으로 다양한 실험과 데이터 분석을 진행하고 있다.

[그림]은 동일한 미세먼지(PM10) 센서 3개를 이용해 실 환경에서 수집한 측정값과 보정값을 보여준다. 좌측은 센서 측정값들이 기준치 이상으로 상이한 경우가 종종 발생하는 모습을 보여주지만, 우측의 보정값을 보면 기본적인 중간값 보정기법을 사용해도 대부분의 오류가 제거돼 안정적인 측정값을 얻을 수 있다는 사실을 보여준다.

결국 현재 센서 기술의 한계에서도 이를 극복할 방안이 존재하고, 이를 통해 대기오염측정망이 미치지 못하는 세부 구역에 대한 실시간 측정과 미세먼지 관련 대국민 건강 서비스 제공이 가능하다는 점을 다시 한 번 강조하고 싶다.

<본 기사는 테크M 제50호(2017년 6월) 기사입니다>