임정호 교수팀 연구…"현실적 폭염 위험성 지표로 사용 가능"

그림. 본 연구에서 제시하는 새로운 폭염 위험성 평가 프레임워크의 개요. 폭염 위험성을 평가하기 위한 세가지 요소인 위해성, 노출성, 취약성을 구축하고 이를 통해 서울시 일별 폭염 위험성 지도를 제작하는 프레임이다. 위해성의 경우 인공지능(AI)를 이용하여 낮과 밤의 대기온도를 구축한 뒤 이를 이용해 위해성 지도를 제작하였으며, 노출성의 경우 생활인구 자료를 이용하여 낮과 밤의 생활 인구 밀도를 계산하였다. 취약성의 경우 여러 열 취약인자를 이용해 낮과 밤의 취약성 지로를 제작하였다. 이를 통해 최종적으로 낮과 밤의 일별 폭염 위험성 지도가 제작되었으며, 지도에는 위험성을 다섯단계로 분류하여, 위험성이 높은 영역을 효과적으로 제시해주었다. UNIST 제공

인공지능(AI)을 이용해 폭염 위험지역을 확인할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST)은 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 '폭염의 위험성을 평가할 수 있는 기술'을 개발했다고 1일 밝혔다.

UNIST에 따르면 기존 폭염 연구는 위성 기반의 지표면 온도와 거주 인구를 주로 활용했다. 그러나 이 방법은 사람들이 체감하는 대기 온도와 실제 인구의 생활 노출 패턴을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있었다.

연구팀은 이 같은 한계를 극복하고자 서울시를 대상으로 '폭염 위험수치 지도'를 제작했다. 이 지도는 서울시의 일일 최고·최저 온도를 인공지능으로 파악해 실시간 생활 인구를 분석한 자료에 적용한 것이다.

[연구진] 왼쪽부터 임정호 교수, 제1저자 유철희 연구원. UNIST 제공

연구팀은 지도를 폭염 위험성의 현실적인 지표로 사용할 수 있다고 설명했다. 특히 지도는 낮과 밤을 구분해 제작됐다.

낮에는 인구 활동이 밀집된 서울 도심 중심부에서, 밤에는 도시 주변부에서 상대적으로 높은 위험성이 나타났다.

'낮의 위험성 지도'는 2018년 여름 서울의 온열질환자 분포 자료와 높은 상관관계를 보이기도 했다.

임정호 교수는 "이번 기술은 열 위험에 대응하는 현실적이고 효과적인 행동 계획을 수립하는 데 큰 도움이 될 것"이라며 "한파 위험성 평가와 대응의 기초 기술로도 활용할 수 있다"고 말했다.

연구 결과는 과학 저널 '셀'(Cell)의 자매지인 '아이사이언스'(iScience)에 10월 3일 온라인으로 게재됐으며, 11월호에 출판될 예정이다.

연구는 기상청 폭염 분야 장기원천기술연구사업, 환경부 환경보전 디지털 조사 기반 구축 기술개발사업, 과학기술정보통신부 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 받았다.

송현수 기자 songh@busan.com