[디지털 트랜스포메이션이 만들 내일] (32) 미세먼저 극복 위한 사물인터넷, AI 활용사례

최근 큰 관심을 모으고 있는 환경과 관련해 빅데이터로 검색어를 분석해봤을 때 ‘미세먼지’가 인기인 것으로 나타나고 있습니다. 전국적으로 미세먼지에 대한 위기감이 고조되면서 대중이 공기 질 상황을 수시로 확인하고 예방법에 대해 검색으로 알아보려 한 결과로 보입니다.

‘대한민국에서 미세먼지 수치가 그나마 양호한 강릉으로 이사 가야지’와 같은 농담 아닌 농담이 사회관계망서비스(SNS)에서 돌고 있습니다. 이제 미세먼지는 더 이상 가벼운 문제가 아닌 우리의 삶과 건강을 위협하는 심각한 일이 되었습니다.

이렇다 보니 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통하여 미세먼지를 조금이나마 절감하고 그 피해를 예방하고자 하는 시도와 노력이 국내외에 이어지고 있습니다. 자, 그렇다면 AI와 IoT가 미세먼지를 어떻게 극복하는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

◆실내 미세먼지는 ‘나’에게 맡겨봐!

실내에 있으면 과연 미세먼지로부터 안전할까요? 실외 미세먼지만 심각하다고 여긴 나머지 우리가 쉽게 간과하고 있는 점이 있습니다. 실외의 미세먼지 농도 못지 않게 실내 오염도 높다고 합니다.

최근 SK텔레콤은 ‘IoT 공기관리 솔루션‘ 서비스를 출시하여 서울의 몇몇 학교에 제공하고 있습니다. 해당 솔루션은 학교 교실과 복도 등에 설치된 IoT 센서로 미세먼지를 측정한 뒤 연동되어 있는 공기청정기와 에어컨 등을 제어하는 시스템입니다.

관리자가 사전에 설정한 미세먼지 농도 수준을 초과하면 교내 공기청정기나 에어컨이 자동 작동되는 구조입니다. 그리고 학부모와 교사에게 학교 공기 상태의 조회, 교실 상태, 공기청정기 작동 여부 등의 정보를 제공해 줍니다. 이밖에도 미세먼지 주의보 등의 경고 메시지를 교사와 학생에게 발송하여 미세먼지로부터 학교를 보호하는 역할도 합니다.

앞으로도 딥러닝(심화학습) 기술을 활용한 지속적인 기술개발로 정보의 정확성과 안정성을 한층 고도화할 계획이라고 합니다.

◆인공지능 ‘왓슨’(Watson), 미세먼지 예보 서비스의 개척자

IBM의 하이브리드 재생에너지 예측 솔루션 IBM 연구소 제공

IBM은 빅데이터, IoT 기술과 AI ‘왓슨’을 접목한 미세먼지 예보 서비스에 도전장을 냈습니다. 하루 평균 30억건 이상의 기상 데이터를 수집해 왓슨으로 하여금 오염 유발 지역에 대한 에너지 사용량을 분석하게 함으로써 미세먼지 예측의 정확도를 높이는 게 서비스의 뼈대입니다. 예보 수준에 그치지 않고 미세먼지 발생원에 대한 문제 해결 솔루션을 제공하는 등 근본적인 저감 방안도 제시했습니다.

미세먼지가 심한 중국에서는 2016년 왓슨을 이용한 ‘그린 호라이즌 프로젝트’(Green Horizon Project)를 가동하였습니다. 이는 미세먼지 솔루션인데, 중국 도시 내 건물과 전신주 등에 IoT 기반 센서를 장착한 뒤 수집되는 데이터와 바람 방향 및 속도 등의 기상정보를 분석해 대기상태를 예측합니다.

변화무쌍한 기후정보에 머신러닝(기계학습)과 딥러닝을 할 수 있는 왓슨을 접목한 덕분에 미세먼지 예보가 좀 더 정확해졌습니다. 그리고 왓슨으로부터 분석된 정보를 바탕으로 위험 시 주민에게 경고 메시지를 전송하는 단기적 방안에서부터 대기의 먼지 제거를 위한 물 분사 시스템 구축 등과 같은 장기적인 전략까지 추진하고 있습니다.

중국 정부는 본 프로젝트로 미세먼지를 25% 절감하겠다는 목표를 세우고 IBM과 함께 에너지 사용 관측, 대기질 예측, 신재생에너지 네트워크 구축 등을 진행 중입니다.

◆ICT 인프라를 활용하여 미세먼지로부터 탈출

전국에 설치된 300여개의 미세먼지 국가 측정소에서 1시간 단위로 농도를 측정하지만, 전국 방방곡곡 모두 정확히 재기에는 부족한 것이 사실입니다. 이를 보완하기 위해 최근 모 통신사는 기지국과 통신국사 등의 ICT(정보통신기술) 인프라를 활용한 미세먼지 피해 예방 프로젝트를 발표했습니다.

전국에 있는 기지국과 통신국사, 통신주 등에 IoT 기반 공기 질 측정기를 설치하여 더욱 정확하게 미세먼지 농도를 재고 분석한다는 것이 프로젝트의 주요 내용입니다. 측정소가 설치되는 장소는 사람이 실제 호흡하는 지상 10m 아래에 위치하고 있기 때문에 좀 더 정확하게 측정할 수 있다는 게 통신사 측 설명입니다. 또한 초미세먼지와 휘발성유기화홥물(VOCs), 이산화탄소, 소음, 습도 등 다른 5가지 데이터를 분 단위로 측정하여 공기 질의 쾌적 여부를 바로 확인할 수 있다고 합니다.

이렇게 수집·분석된 데이터는 해당 지역의 살수청소차 운행 여부와 미세먼지 감소에 효과적인 이끼 설치 장소 선정, 미세먼지 확산 예측 알림 등에 활용됩니다. 나아가 특정 지역의 미세먼지 데이터와 현재 바람 방향 및 속도 등 기상정보를 연계해 미세먼지의 이동경로를 주민에게 문자로 알려줄 수 있는 서비스도 기대할 수 있습니다.

◆미세먼지 농도가 궁금하면 공중전화 부스에 물어봐

어느덧 구시대의 유물이 된 공중전화 부스가 실시간으로 생활공기의 미세먼지 오염도를 측정해 알려주는 첨단 기기로 변모합니다. 이름하여 ‘미세먼지 모니터링 안심 부스’입니다.

미세먼지 농도를 알아보기 위해 설치된 국가 측정소는 항공기나 산, 고층빌딩에 설치된 일기예보 센서를 활용합니다. 그렇다 보니 대중이 생활하고 있는 지역의 공기 질 및 미세먼지의 농도와 차이가 발생합니다. 때문에 실제 우리가 피부로 느끼는 것과 측정 수치 간 차이가 날 수 있습니다. 그러나 미세먼지 모니터링 안심 부스는 평소 대중이 생활하는 시내 중심지와 업무 공간 주변에 설치되기 때문에 실제로 체감하는 공기 질과 미세먼지 오염을 측정할 수 있습니다.

측정된 미세먼지 농도는 빅데이터로 수집되어 AI 기반의 서비스로 활용됩니다. 미세먼지가 악화되면 주민에게 자동으로 경고 메시지를 보내는 알림 서비스가 대표적입니다.

SK주식회사 C&C PR팀

<세계닷컴>