MODELAIR 프로젝트, 도시의 3D 대기오염 환경 실시간 분석
- ModelFLOWs 연구그룹을 이끄는 마드리드공과대학교(UPM)의 교수는 도시 내 공기의 흐름을 보다 정확히 파악하는 것이 유럽의 주요 환경·보건 문제인 대기오염 대응에 도움이 된다고 봄
- 그는 MODELAIR 프로젝트를 통해 벨기에, 네덜란드, 스웨덴, 영국 연구진과 함께 눈에 보이지 않고 지역별 편차가 큰 도시 대기오염을 보다 쉽게 파악할 수 있는 기술을 개발하고 있음
AI 기반 가상 도시로 대기질 실시간 분석
- MODELAIR 연구진은 컴퓨터 시뮬레이션·센서 데이터·3D 도시모델을 결합해 거리 단위의 대기질을 실시간으로 파악하는 AI 기반 3D 디지털 트윈을 개발 중임
- 이를 통해 도시 당국의 교통계획, 지역별 대기질 모니터링 및 오염 저감 지역 선정을 지원하는 것이 목표이며, 현재 브뤼셀, 마드리드, 브리스톨에서 기술을 시험 중임
도시 전체에서 ‘거리 단위’ 예측으로
- 연구진은 센서와 기상예보, 컴퓨터 모델에서 생성되는 정보를 지속적으로 수집·분석하는 소프트웨어인 AI 에이전트를 활용해 지역별 예측 정보를 생성함
- 또한 대기질 측정소 등 제한적인 관측 자료와 도시 내부의 공기 흐름을 정밀하게 재현하는 시뮬레이션을 결합하여 오염물질이 도시 내에서 어떻게 이동하는지 정확히 예측하고자 함
- 아울러, 도시의 3D 디지털 모델뿐 아니라 풍동실험(wind-tunnel experiments)을 함께 활용해 예측 결과를 검증하고 개선하려 노력함
AI 에이전트 활용해 실시간 대응 방안 제시
- 도시에서는 건물·도로와 기상조건의 복잡한 상호작용으로 오염물질의 이동과 축적을 예측하기 어려움
- 이에 연구진은 AI 에이전트가 실험 데이터를 종합해 거리·교차로 단위의 오염을 예측하고 대응방안을 제시하는 시스템을 개발 중임
- 해당 시스템은 AI가 대응 방안을 제시하면 과학자가 이를 검토하고, 실제 조치 여부와 방법은 정책결정자가 결정하는 인간-AI 협업 방식으로 운영됨
- 실시간 분석 결과는 교통 흐름 조정과 도시 설계 등에 활용해 대기오염과 도시 열섬현상을 완화하는 데 기여할 수 있음
교통 우회·나무 식재 등 실제 도시정책 활용
- AI 에이전트는 나무 식재 등 대기오염과 도시 열섬을 완화할 수 있는 대응 방안을 제안하고, 과학자와 정책결정자는 디지털 트윈을 바탕으로 실제 개입 위치와 방법을 결정함
- 또한 디지털 트윈은 도시를 거리 단위로 가상 재현해 공기 흐름과 오염의 관계를 분석하고, 지방정부의 정책 결정을 지원하는 것을 목표로 함
- MODELAIR은 올해 말부터 연구성과를 공개하며, 향후 도시가 거리 단위의 대기질을 파악해 오염 심화 전 대응 시점과 지역을 결정하는 데 활용될 것으로 기대됨
MODELAIR 프로젝트
- 기간: 2023.01~2027.07
- 예산: 268만 5,400유로 (EU 268만 5,400유로 지원)
- 기관: UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID (스페인)
