미세먼지를 극복하기 위한 사물인터넷과 인공지능의 활용사례

최근 큰 관심을 모으고 있는 환경적 변화는 무엇일까요? 빅데이터로 본 검색어를 분석해봤을 때 ‘미세먼지’가 인기 검색어로 나타나고 있습니다. 전국적으로 미세먼지에 대한 위기감이 고조되면서 사람들이 공기질 상황을 수시로 모니터링하고 예방법에 대해 검색을 합니다.

‘대한민국에서 미세먼지 수치가 그나마 양호한 강릉으로 이사가야지’와 같은 농담 아닌 농담이 SNS에서 돌고 있습니다. 이제 ‘미세먼지’는 더 이상 가벼운 문제가 아닌 우리의 삶과 건강을 위협하는 심각한 문제가 되었습니다.

이렇다 보니 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통하여 미세먼지를 조금이나마 절감 및 예방 하고자 하는 시도와 노력이 국내외에 이어지고 있습니다. 자, 그렇다면 인공지능과 사물인터넷이 미세먼지를 어떻게 극복하는지에 대해 알아 보도록 하겠습니다.

실내 미세먼지는 나에게 맡겨봐!

실내에 있으면 과연 미세먼지로부터 안전 할까요? 사람들이 간과 하고 있는 점은 실외 미세먼지만 심각하다고 생각 하는 것입니다. 실외의 미세먼지 농도 못지 않게 실내에서의 미세먼지 오염도 높다고 합니다.

최근 SK텔레콤은 ‘IoT 공기관리 솔루션’ 서비스를 출시 하여 서울시 몇 학교에 서비스를 제공하고 있습니다. 해당 솔루션은 학교 교실, 복도 등에 설치된 IoT 센서로 미세먼지를 측정한 후 연동되어 있는 공기청정기, 에어컨 등을 제어하는 시스템입니다.

관리자가 사전에 설정한 미세먼지 농도 수준을 초과하게 되면 교내 공기청정기나 에어컨이 자동으로 작동되는 구조입니다. 그리고 학부모와 교사에게 학교 공기 상태 조회, 교실상태, 공기청정기 작동여부 등의 정보를 제공해 줍니다. 이 밖에도 미세먼지주의보 등의 경고 메시지를 교사와 학생들에게 발송하여 미세먼지로부터 학교를 보호합니다.

앞으로도 딥러닝 기술을 활용한 지속적인 기술개발로 정보 정확성과 안정성을 한층 고도화할 계획이라고 합니다.

인공지능 ‘왓슨(Watson)’, 미세먼지 예보 서비스의 개척자

IBM은 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 기술과 인공지능 ‘왓슨’을 접목한 미세먼지 예보 서비스에 도전장을 냈습니다. 하루 평균 30억 건 이상의 기상 데이터를 수집하고 인공지능 왓슨으로 하여금 오염 유발 지역에 대한 에너지 사용량을 분석하게 함으로써 미세먼지 예측 정확도를 높이는 것입니다. 더 나아가 예보 수준에 그치지 않고 미세먼지 발생원에 대한 문제 해결 솔루션을 제공해 미세먼지 저감 방안도 제시했습니다.

미세먼지가 심한 중국에서는 지난 2016년 왓슨을 이용한 ‘Green Horizon Project’(미세먼지 솔루션)를 가동하였습니다. 중국 도시 내 건물과 전신주 등에 IoT 기반 센서를 장착한 후 수집되는 데이터와 바람 방향 및 속도 등의 기상정보를 분석해 대기상태를 예측합니다.

변화무쌍한 기후정보에 머신러닝과 딥러닝이 가능한 왓슨을 활용하여 미세먼지 예보가 좀 더 정확해졌습니다. 그리고 왓슨으로부터 분석된 정보를 바탕으로 위험시 시민들에게 경고 메시지를 전송하는 단기적 방안에서부터 대기 먼지 제거를 위한 물 분사 시스템 구축 등과 같은 장기적인 전략까지 추진하고 있습니다.

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

ICT인프라를 활용하여 미세먼지로부터 탈출

전국에 설치된 300여개의 미세먼지 국가 측정소에서 1시간 단위로 미세먼지 농도를 측정하지만, 전국 방방 곡곡의 미세먼지 농도를 정확히 측정하기에는 부족한 것이 사실입니다. 이를 보완하기 위해 최근 모 통신사는 기지국과 통신국사 등의 ICT 인프라를 활용한 미세먼지 피해 예방 프로젝트를 발표 했습니다.

전국에 있는 기지국, 통신국사, 통신주 등에 사물인터넷 기반 공기질 측정기를 설치하여 보다 정확한 미세먼지 농도를 측정하고 분석하게 됩니다. 측정소가 설치되는 장소는 사람이 실제 호흡하는 10미터 아래에 위치하고 있기 때문에 좀 더 정확한 측정이 가능합니다. 또한 미세먼지 외 초미세먼지, 휘발성유기화홥물(VOCs), 이산화탄소, 소음, 습도 등 6가지 데이터를 분 단위로 측정하여 공기질의 쾌적 여부를 바로 확인 할 수 있다고 합니다.

수집, 분석된 데이터는 해당 지역의 살수청소차 운행여부, 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 시민들에게 문자로 알려 줄 수 있는 서비스도 가능합니다.

 

미세먼지 농도가 궁금하면 공중전화부스에 물어봐

어느덧 구시대의 유물이 된 공중전화 박스가 실시간 생활공기 미세먼지 오염도를 측정해 알려주는 ‘미세먼지 모니터링 안심부스’로 변모합니다.

미세먼지 농도 측정을 위해 설치된 국가 측정소는 항공기나 산, 고층빌딩에 설치된 일기예보 센서를 활용하다 보니 사람들이 생활하고 있는 지역의 공기질 및 미세먼지의 농도와 차이가 발생합니다. 때문에 실제와 측정 수치가 차이 날 수 있습니다. 그러나 미세먼지 모니터링 안심부스는 평소 사람이 생활하는 시내 중심지와 생활 업무 공간 주변에 설치되기 때문에 실제로 사람들이 체감하는 공기질 및 미세먼지 오염도 측정이 가능합니다.

측정된 미세먼지 농도는 빅데이터로 수집되어 인공지능 기반의 서비스로 활용되는데 미세먼지가 악화되면 시민들에게 자동으로 경고 메시지를 보내는 알림 서비스가 대표적입니다.