빅데이터 분석하니…해외요인 없을땐 미세먼지 좋은날 1.5배 늘었다

NASA 기상 위성 (자료=행안부 국가정보자원관리원)

[이데일리 송이라 기자] 국내 미세먼지 발생 환경에서 중국 영향 등 국외요인을 제거할 때 한 분기 동안 ‘좋음’을 기록하는 날이 50% 가량 증가하는 것으로 나타났다.

미세먼지를 결정하는 184개의 변수 중 실제 미세먼지 혹은 초미세먼지 발생에 가장 큰 영향을 주는 요인은 풍향과 풍속으로 조사됐다. 중국에서 불어오는 바람의 방향과 속도가 국내 미세먼지 발생에 직접적인 영향이 있다는 사실이 빅데이터 분석을 통해 드러난 셈이다. 행정안전부가 빅데이터를 이용해 미세먼지 원인을 분석·예측한 건 이번이 처음이다.

PM10 예측 모델 결과 주요 변수와 실제 미세먼지 발생 추이(그래프=행안부 국가정보자원관리원)

행정안전부 국가정보자원관리원은 UN글로벌 펄스 자카르타 연구소와 업무협력을 체결하고 동북아 지역의 미세먼지 예측 및 주요 요인을 데이터에 기반해 분석한 결과를 28일 공개했다.

UN글로벌 펄스 자카르타 연구소는 빅데이터를 이용해 위기 및 재난으로부터 취약계층을 보호하기 위해 마련된 UN사무총장 직속 프로그램으로 현재 뉴욕, 인도네시아 자카르타, 우간다 캄팔라에 연구소를 운영하고 있다.

연구팀은 먼저 국내외 요인을 정확히 파악하기 위해 서해안의 인구 밀집지역인 인천지역을 분석대상으로 선정했다.

인천지역은 인구 밀집지역인데다 공단이 많고 영업용 차량등록 국내 1위를 차지하는 등 도심에서 발생하는 먼지 발생량이 상대적으로 많을 것으로 꼽히는 곳이다.

이번 분석에는 지난 2015년 1월부터 2018년 3월까지의 △인천 지역 미세먼지·대기오염 데이터(환경부, 2만8464건) △미국항공우주국(NASA)에서 제공하는 동북아 지역의 위성 센서 데이터 △에어로넷(AERONET)의 지상 관측 센서 데이터를 활용했다.

기존의 수치예측모델과 달리 머신러닝을 활용해 △내일의 미세먼지 예측을 위한 미세먼지 예측모델을 개발하고 △미세먼지에 영향을 미치는 주요 요인을 파악했다.

이를 통해 2018년 1분기를 예측한 결과 미세먼지(PM10) 84.4%, 초미세먼지(PM2.5) 77.8%의 정확도를 보였다. 이는 기존 국내 미세먼지 예보에 비해 정확도가 각 15%포인트 높아진 수준이다.

PM10 예측 모델 결과 주요 변수(표=행안부 국가정보자원관리원)

국내 미세먼지 발생의 주요 원인은 입자 크기에 따라 다르게 나타났다. PM10의 미세먼지의 경우 풍향과 강우량, 서해안 및 중국 산둥성 지역의 에어로졸 농도가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석됐다. 한편 PM2.5의 초미세먼지는 풍속과 풍향, 중국 내몽골, 베이징·허베이성 지역의 에어로졸 농도 순으로 미세먼지 발생에 영향을 끼쳤다.

PM2.5 예측 모델 결과 주요 변수(표=행안부 국가정보자원관리원)

상세분석 결과 미세먼지가 ‘나쁨’일 때 풍향은 서풍이 불며 산둥성, 산시성, 베이징·허베이성 등의 중국 지역의 에어로졸 농도가 매우 높은 것으로 나타났다. 특히, 인천지역 20개 관측소의 미세먼지 예측 연관성을 비교한 결과 인천 도심 지역이 아닌 백령도 지역의 미세먼지 및 이산화질소가 가장 높은 연관성을 보였다는 설명이다. 이는 국내 요인보다 국외 요인이 상대적으로 높다는 뜻이다.

국가정보자원관리원 관계자는 “인천지역의 도심관측소 데이터까지 모두 184개의 변수를 넣고 분석한 결과 도심에서 발생하는 요인이 미세먼지 발생에 미치는 영향은 거의 없었다”며 “풍향과 풍속 영향이 크다는 건 결국 국외요인 영향이 크다는 것”이라고 설명했다.

국가정보자원관리원은 향후 보다 정확한 예측을 위해 에어로졸 분석 성능이 뛰어난 국내 정지 위성 데이터를 추가로 확보하고 다른 분석 모델과의 결합을 통해 예측 정확도를 높인다는 계획이다.

김명희 행정안전부 국가정보자원관리원장은 “이번 분석은 국민의 생존권과 직결되는 미세먼지 문제를 빅데이터로 접근한 아주 의미있는 사례”라며 “앞으로도 재난·안전 등 사회적 가치가 높은 분석과제를 지속적으로 수행해 정부정책에 대한 국민의 신뢰를 얻고 국민의 삶이 개선되도록 노력할 계획”이라고 말했다.