최근 몇 년간의 사회 경제적 발전은 하롱베이와 꾸아룩 지역(꽝닌성)에 많은 환경적 문제를 야기했는데, 특히 해수 수질 저하로 고유 해양 생태계가 위협받고 있습니다. 한편, 현장 샘플링 및 분석과 같은 기존 모니터링 방법은 비용, 시간 및 모니터링 범위 측면에서 많은 한계를 드러냈습니다. 이러한 현실에 직면하여 베트남과 폴란드 과학자들은 원격 감지 및 인공 지능을 수질 모니터링에 적용하는 연구를 수행하기 위해 협력했습니다. 이는 광범위한 지역에 대한 지속적인 모니터링을 가능하게 하는 현대적이고 비용 효율적인 접근 방식입니다. 베트남 우주 센터(베트남 과학기술 아카데미)와 폴란드 지구물리학 연구소(폴란드 과학 아카데미)가 공동으로 시행하는 QTPL01.03/23-24로 코드화된 협력 연구 임무는 주요 해안 지역의 해양 환경 보호를 위한 보다 효과적인 모니터링 도구를 제공하는 데 도움이 됩니다.
현대적 접근 방식
이번 임무를 총괄하는 베트남 우주 센터 부총괄 이사인 Vu Anh Tuan 박사에 따르면, 이번 프로젝트는 베트남에서 Sentinel-2 위성 데이터, 첨단 머신 러닝 알고리즘, GEE 플랫폼(구글의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼)을 동시에 사용하여 표면 온도, 부유 고형물, 엽록소 a, 화학적 산소 요구량 등의 수질 매개변수를 모델링하고 모니터링하는 최초의 프로젝트입니다.
연구팀은 모델 결과를 바탕으로 시공간적 수질 분포 지도를 구축하여 하롱베이와 꾸어룩 지역의 수질 변동을 모니터링하고 오염 위험에 대한 조기 경보를 제공하는 데 기여했습니다. 이 두 지역은 꽝닌성의 전략적 수역으로, 풍부한 경관과 생태적 가치를 지닐 뿐만 아니라 꽝닌성의 경제 및 관광 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 지도는 수자원 관리, 환경 보호 지원, 그리고 해안 지역의 지속 가능한 발전 방향 설정에 활용될 수 있습니다.
부 안 투안 박사는 이 연구의 참신함은 원격 감지, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 기술을 통합하고 혁신하여 하롱베이 수질 모니터링이라는 복잡한 문제를 해결하는 동시에, 데이터 부족이라는 난제를 극복할 수 있는 실현 가능한 해결책을 제시하고 높은 실질적 가치를 지닌 심층 분석을 제공한다는 데 있다고 밝혔습니다. 본 연구는 머신러닝 모델을 구축하고 이를 교정 및 테스트하여 73% 이상의 정확도를 달성했으며, 계절별 및 연평균별 매개변수 분포 지도를 작성했습니다. 또한, 본 연구는 원격 감지 기술과 머신러닝을 결합하여 수질을 모니터링하는 새로운 접근법을 제시하여 주요 해안 지역의 수자원 관리를 효과적으로 지원할 수 있도록 지원합니다.
바다를 가로지르는 광범위한 배치를 향해
부 안 투안 박사는 이 연구에서 2019년부터 2023년까지 센티넬-2 위성(MSI 센서)의 데이터를 활용하고, 꽝닌성 천연자원환경부와 미국 국립해양대기청(NOAA)의 실제 측정 데이터를 결합하여 연구 지역의 수질을 예측했다고 덧붙였습니다. 총 78개의 위성 이미지가 구글 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 처리 및 분석되었습니다. 이후 랜덤 포레스트, 부스팅 회귀, 에이다부스트 회귀와 같은 머신러닝 알고리즘을 적용하여 수질 지표를 예측했습니다.
부 안 투안 박사에 따르면, 이 연구는 센티넬-2 위성 이미지에서 중요한 스펙트럼 대역을 식별하여 머신 러닝 모델을 최적화하고 향후 데이터 수집 비용을 최소화하는 데 기여했습니다. 연구팀은 모델 결과를 바탕으로 시공간적 수질 분포 지도를 구축하여 하롱베이의 수질 변동을 모니터링하고 오염 위험에 대한 조기 경보를 제공하는 데 도움을 주었습니다. 이 지도는 수자원 관리, 환경 보호 지원, 해안 지역의 지속 가능한 발전 방향 설정에 활용될 수 있습니다.
다음 연구 방향에 대해 Vu Anh Tuan 박사는 앞으로 연구팀은 관측 및 샘플링 빈도를 높이고, AI를 위성 이미지 데이터와 더욱 통합하여 계산 매개변수의 정확도를 향상시킬 계획이라고 밝혔습니다. 특히, 다양한 유형의 위성 데이터 통합을 확대하면(현재 연구팀은 3가지 유형의 위성에서 테스트를 진행했습니다) 관측 빈도를 늘리는 데 도움이 될 것이며, 4가지 수질 매개변수에 국한되지 않고 5, 6가지 이상으로 확장할 수 있습니다. 다음 중요한 방향 중 하나는 베트남 해역 전체에 이 연구를 광범위하게 적용하는 것입니다. 각 해역은 고유한 특성을 가지고 있지만, 동일한 플랫폼과 연구 프레임워크를 사용하여 계산 방법을 조정하여 정확하고 적절한 결과를 얻을 수 있습니다. 궁극적인 목표는 해수 수질 매개변수를 지속적으로 모니터링하고 감독하는 포괄적인 시스템을 구축하는 것입니다. 이 시스템은 계획자들에게 중요한 정보를 제공하고, 특히 양식업 및 기타 해양 경제 분야에 미치는 영향에 대한 적시 경고를 제공할 것입니다.
베트남 과학기술아카데미 승인위원회 위원인 팜 꽝 빈(Pham Quang Vinh) 부교수는 본 연구 결과를 평가하며, 연구팀은 수질 환경 연구에 AI 적용을 장려함으로써 연안 수질 환경 연구에서 원격 탐사 데이터 처리에 새로운 알고리즘을 적용했다고 밝혔습니다. 이는 양 기관의 효과적인 과학 협력의 대표적인 사례로, 수준 높은 국제 학술지인 SCIE Q1에 공동 게재되었습니다. 이를 통해 베트남과 폴란드의 과학 연구 협력 증진에 기여하고 양국의 새로운 발전 방향을 제시할 것입니다.
출처: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419
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