원격탐사는현장장관측과대조되는개념으로물리적접촉없이어떤물체나대상에대한정보를얻는것입니다.
최근 해양탑재체를 장착한 한국의 정지궤도위성 천리안 위성 2B호가 발사되면서 해양 원격탐사가 한 걸음 더 진행될 것으로 예상됩니다.
인공위성으로부터 얻은 자료를 다양한 해양 연구에 이용하기 위한 알고리즘이 인공지능의 발달로 무에서 유를 창조하는 결과를 낳고 있습니다.
▲원격탐사의 역사=1840년대에 새롭게 개발된 카메라를 풍선에 매달아 지상을 관측한 것이, 원격탐사의 시작이라고 알려져 있습니다.
제1차 세계대전을 거치면서 원격탐사의 필요성을 느끼게 된 후 제2차 세계대전 중 풍선형 기구인 “블림프(Blimp)”를 이용하여 원격탐사가 발달하게 되었습니다.
▲하늘을 나는 블림프의 모습을 이미지화
이후 1957년 구소련은 인류 최초의 인공위성 ‘스푸트니크(Sputnik, 러시아어로 여행 동반자라는 뜻)’를 우주로 보냅니다.
이에 자극받은 미국항공우주국(NASA)은 1969년 유인우주선 아폴로 11호를 달에 보내 우주탐사의 역사를 시작합니다.
우주탐사는 우주를 향한 인간의 꿈인 동시에 멀리 우주에서 우리가 살고 있는 지구를 관측하게 되는 새로운 시각을 갖는 것이기도 했어요.
인공위성으로 바다를 바라보는 인류 최초의 해양 관측용 인공위성은 ‘시셋(Seasat)’입니다.
1978년 미국에서 발사된 해양관측위성으로 적외선·마이크로파 센서를 탑재하여 해수면 상태를 측정하였습니다.
이후 현재까지 매우 다양한 센서들이 개발되어 보다 나은 시공 해상도의 자료를 수집할 수 있게 되었습니다.
▲ 시 세트의 모습
인공위성은 태양으로부터 복사되어 지구에 도달하는 전자기파를 이용합니다.
전파대역에 의해 클로로필(엽록소)·탁도 등을 조사할 수 있는 해색위성의 가시영역, 해수온을 조사할 수 있는 열적외선, 수온·바람·강우 등을 조사할 수 있는 수동 마이크로파, 해수면 높이·바람 등을 조사할 수 있는 능동 마이크로파 대역으로 나뉩니다.
인공위성의 관측 자료를 이해하기 위해서는 시공간 해상도와 각 센서가 가진 특유의 능력을 이해할 필요가 있습니다.
가시 영역의 위성은 공간 해상도가 다른 위성에 비해 매우 좋지만, 구름이 많으면 구름이 렌즈를 가리는 현상이 발생하기 때문에 관측이 어렵습니다.
반대로 마이크로파의 경우 해상도는 해색위성보다 낮지만 구름에 관계없이 자료를 얻을 수 있습니다.
10년 전부터는 가시 영역 위성만의 관측을 극복하기 위해 마이크로파 위성 자료와 합성하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
인공위성의 관측을 해양연구로 연결하는 다양한 알고리즘인 인공위성의 관측을 해양연구에 이용하기 위해 다양한 알고리즘이 개발되고 있습니다.
위성에서 관측되는 다양한 파장별 반사도로 클로로필과 수온을 산출하여 해수면에서 반사되는 레이더의 신호 강도를 분석하여 해수면의 거칠기, 즉 해수면에서의 바람과 파도를 연구하기도 합니다.
하지만 지금까지 개발된 알고리즘 중에서 최근에 많은 사람들이 관심을 받고 있는 것은 인공지능 알고리즘입니다.
▲인공지능 관련 논문 출간 건수
인공지능 기술은 2015년부터 폭발적으로 발전하고 있습니다. 인공지능 관련 기술논문으로만 하루에 100편이 넘게 출판되고 있습니다.
인공위성 관측과 인공지능 알고리즘 사이의 하나. 인공위성 자료의 융합
기후변화의 관측 자료 중 하나는, 대기나 해양의 이산화탄소(CO2)를 관측하는 것입니다.
대기의 이산화탄소는 OCO2라는 위성으로 관측할 수 있으며, 해양의 이산화탄소는 아직 인공위성으로 관측할 수 없습니다.
그러나 인공지능 알고리즘을 이용하면 인공위성에서 얻은 수온과 클로로필(엽록소) 자료를 이용하여 이산화탄소 분압(pCO2)*을 예측할 수 있습니다.
- 분압: 부분압력(혼합기체에서 한 성분만이 전체 부피를 차지했다고 가정했을 때의 압력)을 줄여 이르는 말.
- 관측할 수 없는 정보인 이산화탄소 분압을 인공지능 알고리즘으로 생성할 수 있기 때문에 마치 무에서 유를 창조하는 것과 같습니다.
▲ 인공위성에서 얻은 수온 (SST), 클로로필 (Chla) 자료를 인공지능 알고리즘으로 훈련시켜 이산화탄소 분압을 예측하는 예
해양과 대기의 이산화탄소 농도를 모니터링하면 향후 기후변화를 보다 정확하게 진단할 수 있습니다.
국제적으로 탄소 저감을 위해 노력하고 있으나 해양에서의 탄소량은 직접적인 측정 외에는 측정 방법이 없는 실정입니다.
해양의 이산화탄소 분압관측이 중요한 또 다른 이유는 이산화탄소의 증가가 해양 산성화를 가속화시키고 폐각류가 작아지는 등 해양 생태계에 매우 나쁜 결과를 초래하기 때문입니다.
앞서 소개한 인공위성과 인공지능 알고리즘을 이용해 해양에서의 탄소 변화량을 예측하여 제시함으로써 이산화탄소 증가 추세와 함께 미래에 발생할 슈퍼태풍 및 엘니뇨의 크기를 예측하고 기후변화로 인해 발생하는 문제에 대비할 수 있기 때문입니다.
둘째. 인공위성자료의 보완
▲ 미국의 모디스 위성이 구름에 의해 결측한 날수
위 그림은 미국의 해색위성 MODIS가 연중 구름으로 인해 자료 획득이 불가능한 날짜를 기록한 자료입니다.
290일 이상 구름에 의해 자료가 확보되지 않았음을 확인할 수 있습니다.
한국의 해양관측위성인 천리안 위성도 해색위성이기 때문에 구름이라는 제약에서 자유로울 수 없습니다.
이를 극복하기 위해 인공지능 알고리즘을 수동 마이크로파 관측자료를 적용하여 클로로필을 재생산하는 연구가 진행되고 있습니다.
▲ (왼쪽 상단) 구름으로 인해 바다색 관측용 MODIS 센서의 자료가 거의 없는 상황(왼쪽 하단), 수동 마이크로파 관측에 인공지능 알고리즘 적용(오른쪽 상단, 하단) 인공지능 알고리즘을 통해 재생산된 클로로필
좌측 상단과 우측 상단의 그림을 비교해 보면 구름으로 측정했다가 실패한 자료들이 인공지능 알고리즘을 통해 잘 채워져 있음을 알 수 있습니다.
클로로필 외에도 많은 자료를 이와 같이 재생산할 수 있습니다. 이것은 마치 구름에 숨겨진 중요한 정보와 숨은 그림을 찾듯이 인공지능 알고리즘을 통해서 찾아내는 것입니다.
3. 해수면하의 해양현상 연구
인공위성의 고도는 낮은 고도에서 대략 1000km, 정지궤도에서 약 3만 6000km입니다.
해양 수심은 우주에서 보면 종이 한 장 두께 정도가 되는 셈입니다.
하지만 인공지능 알고리즘을 이용하면 해수면 아래에서 일어나는 현상에 대해 다양하게 연구할 수 있습니다.
▲ 인공지능 알고리즘 SO M (Self-Organizing Map)
위 그림은 인공지능 알고리즘SOM(Self-Organizing Map)을 이용하여 해수면 아래의 온도를 예측하는 내용입니다.
SOM은 해수면 온도, 고도, 염분, 압력 데이터를 사용하여 해수면 아래의 온도를 예측합니다.
인공위성 X 인공지능 알고리즘 = 미래의 환경변화를 예측하는 앞서 소개한 인공위성 관측을 통한 인공지능 알고리즘을 활용한 연구는 부산대학교 해양학과 주도로 이루어지고 있습니다.
그 밖에 한국해양과학기술원의 해양위성센터 주도로 세계 최초의 해색정지궤도위성인 천리안위성 1호의 해양탑재체인 GOCI-I와 천리안위성 2B호의 GOCI-II의 관측자료와 인공지능 알고리즘을 활용하여 적조, 저염분, 수질, 해무 등의 해양환경 변화에 대한 연구를 수행하고 있습니다.
▲천리안 위성 2B호의 비행 상상도
인공지능 알고리즘을 적용하여 인공위성 관측만으로는 어려운 다양한 해양 현상에 대해 무에서 유를 만들어 낼 수 있습니다.
이렇게 생산된 새로운 자료들을 통해서 지역적인 환경변화에서부터 거대한 기후변화에 이르기까지 연구하고 미래의 환경변화를 예측할 수 있습니다.
하지만 인공지능은 모든 현상을 설명할 수는 없기 때문에 더 정확한 실측과 이론적인 연구가 반드시 병행되어야 한다는 점에 주의해야 합니다.
4차 산업혁명이라는 거대한 변화는 지구의 70%를 차지하는 해양에도 예외가 아닙니다.
인공위성 센서의 발달과 인공지능 알고리즘의 정교화는 해양에서의 제4차 산업혁명을 이끄는 강력한 원동력이 됩니다.
이를 위해서는 산업적인 측면에서 해양 특유의 현상을 관측하기 위한 센서 개발과 인공위성 자료를 분석하는 특화된 인공지능 알고리즘 개발이 필요합니다.
이런과정을통해서얻어진고급자료들을통해서그동안못풀었던해양의많은문제들을풀수있을것입니다.
2020년 2월 19일 발사에 성공한 천리안 위성 2B호는 20일부터 26일까지 7일간 5차례의 궤도변경 과정과 약 1주일간의 목표경도로의 이동을 거쳐 3월 6일에는 고도 35,680km, 동경 128.25도인 대한민국에서 가장 가까운 적도 상공의 정지궤도에 정상적으로 진입하였습니다.
천리안 위성 2B호에서 얻은 자료를 인공지능 알고리즘을 통해 분석하여 해양환경과 관련된 다양한 과제를 해결하는데 도움이 될 것으로 기대합니다.
부산대학교 해양학과 조용홍 교수
