베트남, 해수 수질 모니터링에 AI와 원격 감지 기술 최초 적용

최근 몇 년 동안의 사회 경제적 발전으로 인해 하롱베이와 꾸아룩 지역(꽝닌성)은 많은 환경적 문제를 겪고 있으며, 특히 해수 수질이 저하되어 고유 해양 생태계가 위협받고 있습니다.

반면, 현장 샘플링 및 분석과 같은 기존 모니터링 방법은 비용, 시간 및 모니터링 범위 측면에서 많은 한계가 있습니다.

이러한 현실에 직면하여 베트남과 폴란드 과학자들은 원격 감지 및 인공 지능을 수질 모니터링에 적용하는 연구를 공동으로 진행했습니다. 이는 광범위한 지역에 대한 지속적인 모니터링을 가능하게 하는 현대적이고 경제적인 접근 방식입니다.

베트남 우주 센터(베트남 과학기술 아카데미)와 폴란드 지구물리학 연구소(폴란드 과학 아카데미)가 공동으로 시행하는 QTPL01.03/23-24라는 코드의 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 쿠아룩 지역의 오염 위험에 대한 변동을 모니터링하고 조기 경보를 제공하는 데 도움이 되었습니다.

이 두 곳은 광닌성의 전략적 수역으로, 경관과 생태적 가치가 풍부할 뿐만 아니라 이 지역의 경제와 관광 발전에 중요한 역할을 합니다.

이러한 지도는 수자원 관리, 환경 보호 지원, 해안 지역의 지속 가능한 개발 지침에 사용될 수 있습니다.

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하롱베이 환경 정화. (사진: Thanh Van/VNA)

Vu Anh Tuan 박사는 이 연구의 참신함은 원격 감지, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 기술을 종합하고 창의적으로 적용하여 하롱베이의 수질 모니터링이라는 복잡한 문제를 해결하는 데 있다고 말하며, 동시에 데이터 부족 문제를 극복할 수 있는 실행 가능한 솔루션을 제공하고 높은 실용적 가치에 대한 심층 분석을 제공한다고 덧붙였습니다.

이 연구에서는 머신 러닝 모델을 구축하고 이를 보정하여 73% 이상의 정확도를 달성했으며, 계절별 및 연평균별 매개변수 분포 지도를 생성했습니다.

또한 이 연구는 원격 감지 기술과 머신 러닝을 결합하여 수질을 모니터링하는 새로운 접근 방식을 제시하여 주요 해안 지역의 수자원 관리를 효과적으로 지원합니다.