녹조 문제를 해결하기 위해서는 측정의 실시간성과 조밀성, 그리고 예측의 정확성 확보가 시급하다. 이를 위해 ETRI에서는 2022년까지 상용화를 목표로 ‘직독식 수질복합 센서 및 초분광 영상 기반 시공간 복합 인공지능 녹조 예측 기술(이하, 시공간 복합 녹조 예측시스템)’을 개발하고 있다. |
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권용환 박사 |
“이번 시공간 복합 녹조 예측시스템의 핵심은 클로로필, 남조류, 유속 및 인산염 등의 9가지를 측정할 수 있는 수질복합 센서와 초분광 영상을 통해 ‘실시간 녹조측정’이 가능하다는 것입니다. 기존에 녹조를 측정하기 위해서는 사람이 직접 시료를 채취한 후 2일간의 분석 과정을 거쳐야만 했습니다. 수시로 발생하는 녹조 문제에 즉각적으로 대응하기 상당히 늦을 수밖에 없죠. 그래서 ETRI는 직독식 프로브형 센서를 통해 이를 실시간으로 측정하는 기술을 개발하는 것입니다. 그리고 기존 국가 수질 측정망의 경우 10km마다 1개 정도로 녹조 현상을 이해하는데 데이터가 매우 부족한 상황입니다. 이를 위해 직독식 프로브형 센서(수질복합 센서)를 부표에 탑재한 ‘고정형 복합센서’와 드론에 탑재한 ‘이동형 복합센서’를 활용해 수십 m 간격으로 조밀하게 각종 데이터를 수집합니다. 쉽게 말해 ‘녹조 빅데이터’를 확보하는 것이죠. 수질복합 센서에는 다양한 센서 기술들이 한데 모여 들어가는데, 아직 녹조를 분석하는 데 있어 상용화된 센서가 없거나 정확성이 부족한 센서들이 존재합니다. 이를 해결하기 위해 ETRI는 녹조 특정에 특화된 센서 개발을 함께 진행할 예정입니다. 또한, 광역 면 단위 녹조측정 시스템에 들어가는 고감도·고해상도 초분광 센서 기술의 국산화도 진행할 예정이고요. 현재 초분광 센서의 경우 하나당 가격이 1억이 넘을 정도로 고가이며, 의료, 농업, 국방 등 분야에 파급효과가 큰 기술입니다. 그러므로 기술개발을 통한 국산화가 필요합니다.” |
초분광 센서는 일반 카메라와 달리 가시광선 영역(400~700nm)과 근적외선 영역(700~900nm) 파장대를 수 백 개로 세분화 촬영해, 사람의 눈으로 보는 것보다 훨씬 다양한 스펙트럼의 빛을 감지할 수 있는 센서다. RGB 기반의 일반 카메라로는 해캄, 클로렐라, 개구리밥 등 녹색을 띠는 다른 생물과 독성을 지닌 남조류를 구분하기 어렵지만, 초분광 센서로는 남조류가 지닌 피코시아닌(phycocyanin)이라는 특정 색소를 구분하는 것이 가능하다. |
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권용환 박사 |
“이처럼 많은 양의 데이터를 수집해도 그것을 효과적으로 분석하지 못하면 소용이 없을 것입니다. 그래서 우리는 수집한 데이터를 효과적으로 분석하고 활용해 녹조 분석 예측의 정확성을 크게 높일 수 있도록 인공지능을 도입하려는 것입니다. 기존에는 녹조에 대한 데이터가 부족해 예측이나 분석이 어려웠지만, 이번 연구를 통해 빅데이터의 수집과 분석은 물론, 딥러닝을 기반으로 녹조의 발생 가능성을 예측할 수 있습니다. 기술개발이 완료되면 세계 최고 수준을 능가하는 90% 이상의 조류예측정확도를 확보하게 됩니다. 더 나아가 다양한 상황에 따른 녹조 확산 추적이 가능하게 되므로 녹조 발생 일주일 전부터 예측할 수 있습니다. 쉽게 말해 예측뿐만 아니라 조기 억제까지 가능한 것이죠.” |