- 세계 최초 인공지능 기반 대기 중 이산화탄소 농도 예측기술 개발 통해 도로 교통 배출 원인 규명 -

[온라인 토토사이트 신고필요성]

기후위기에 대응하고 탄소중립을 달성하기 위해서는 과학적이고 체계적인 온실가스 모니터링이 필수적인 상황이다. 특히 기후변화의 직접적 요인인 온실효과를 유발하는 대기 중 이산화탄소의 양, 즉 대기 중 이산화탄소 농도를 정확히 모니터링 하는 것은 탄소중립 달성을 위해 반드시 필요한 과정이다.

그러나 대기 중 온실가스 농도 모니터링의 중요성에도 불구하고 다양한 배출원에 대한 체계적인 모니터링 시스템이 부족한 상황이다. 특히 온실가스 통계에 나와 있듯이 많은 양의 이산화탄소를 배출하는 것으로 알려져 있는 교통으로 인한 대기 중 온실가스 증가량에 대한 모니터링은 세계적으로도 매우 부족한 현실이다. 일반적으로 대기 중 온실가스의 측정 장비는 가격이 너무 비싸고 운용이 쉽지 않아 다양한 일반 도로에 많이 설치하기 어렵기 때문이다. 따라서 본 온라인 토토사이트 신고에서는 교통량 정보를 이용한 인공지능 기술을 통해 실측장비가 없는 곳에 대기 중 온실가스 농도를 예측하는 기술 개발을 진행하였다.

[온라인 토토사이트 신고성과/기대효과]

토토사이트 환경대학원 정수종 교수와 박채린 온라인 토토사이트 신고원이 주축이 된 온라인 토토사이트 신고팀은 전기자동차에 고성능 이산화탄소 농도 측정 장비를 장착하여 언제 어디서나 온실가스를 실시간으로 측정할 수 있는 모바일랩(움직이는 실험실)을 개발하였다. 온라인 토토사이트 신고진은 모바일랩을 이용하여 서울 시내 주요 도로를 주행하면서 실제 도로 대기의 이산화탄소 농도를 정밀 측정하였다. 온라인 토토사이트 신고팀은 이렇게 실제 도로에서 측정한 이산화탄소 농도와 교통량 정보, 교통 속도, 풍속, 및 토지이용정보 등을 활용하여 대기 중 이산화탄소 농도를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발하였다. 머신러닝에 기반 한 도로 대기 이산화탄소 농도 예측 모델은 80% 이상의 설명력과 4%내외의 오차 수준에서 실제 도로 대기 중 이산화탄소 농도를 구현해 낼 수 있었다. 온라인 토토사이트 신고팀은 새롭게 개발한 인공지능 기반 모델을 이용하여 서울시 교통정보 수집 지역이 있는 모든 지점에 대한 이산화탄소 농도 예측을 진행하였다. 인공지능 기반 모델을 이용하여 102개 교통정보 수집 지점에 대한 대기 중 이산화탄소 농도를 예측해보니, 지점 별로 최대 340ppm이상의 차이가 나타났다. 즉 도로의 영향이 없는 지역의 대기 중 농도가 420ppm이라고 한다면 교통의 영향을 많이 받은 지점에서 평균 760ppm 정도의 대기 중 농도를 보인다는 뜻이다. 결국 차량 운행으로 인한 직접 배출의 효과로 340ppm이 증가 되었다는 것을 의미한다. 이 뿐만 아니라 도로가 위치한 지역의 토지 유형별로 차량에 의한 이산화탄소 농도 증가 특성이 매우 다르게 나타나기도 했다.

본 온라인 토토사이트 신고는 그동안 직접 측정의 한계로 인해 밝혀지지 않았던 도시 내 도로 대기 중 이산화탄소 농도의 공간분포 특성을 처음 밝혔다. 특히 본 온라인 토토사이트 신고에서는 세계 최초로 실측에 기반 한 인공지능 기술 개발하고 이 기술에 기반 하여 대기 중 이산화탄소 농도 예측을 했다는 것이 주요한 성과이다. 이와 같은 결과는 환경부문 국제 저명 학술지 Environmental Research에 2023년 5월 온라인으로 발표되었다.

온라인 토토사이트 신고책임자인 토토사이트 정수종 교수는 본 온라인 토토사이트 신고에서 개발한 인공지능 기반 대기 온실가스 농도 예측 기술은 세계 최초로 개발한 것이라 앞으로 전 세계 많은 도시에서 활용 가능할 것이라 기대한다. 특히 탄소중립을 위해 최근 들어 화석연료기반 차량에서 전기차로 변화가 일어나고 있기 때문에 본 온라인 토토사이트 신고의 기술을 통해 전기차로의 모빌리티 변화가 실제로 얼마나 대기 중 이산화탄소를 변화시킬 수 있을지 파악할 수 있는 도구가 될 것이라 기대한다”라고 본 온라인 토토사이트 신고결과의 시사점을 밝혔다.

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서울 도로 102개 교통 정보 수집 지점에서의 대기 중 이산화탄소 증가량

위 그림은 서울 102개 도로 교통 정보 수집 지점의 각 시간별 대기 중 이산화탄소 증가량(CO2^traffic)을 공간 지도와 확률밀도함수 그래프로 나타낸 것이다. 여기서 CO2^traffic은 해당 도로에서 발생한 차량 운행으로 인해 증가한 대기 중 이산화탄소 농도를 의미한다. 모든 시간대의 CO2^traffic 확률밀도함수 그래프에서 각 도로의 CO2^traffic이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 그만큼 하나의 도시 내에서도 각 도로별로 차량 운행으로 인해 증가하는 대기 중 이산화탄소량에는 큰 차이가 있음을 의미한다.