에어코리아에서 제공하는 국립환경과학원 대기환경연보의 미세먼지 통계에 따르면 1월부터 5월까지 미세먼지 오염도가 가장 높다. 즉, 외부 활동하기 좋은 봄철에는 어김없이 미세먼지 주의 경보가 울린다. 2019년도 기준으로 초미세먼지 주의보는 77일, 590회나 발령됐다.
코로나19 발생 후에는 마스크 착용에 따라 미세먼지에 대한 두려움이 다소 낮아졌지만, 우리는 외출하기 전에 미세먼지 정보를 확인하는 것이 습관화된 것이 사실이며, 대기오염도에 따라 외부활동을 결정하기도 한다. 그로 인해 현재 나의 위치와 내가 가고자 하는 경로의 미세먼지 정보가 필요한 실정이다. 현재 시민들이 제공받는 미세먼지 정보는 현재 위치로부터 가장 가까운 미세먼지 관측소의 지역단위 정보이다. 따라서 시민들의 실제 생활권 미세먼지 정보와는 다소 차이가 있다.
실제로 한국건설기술연구원이 위치한 경기도 고양시에서는 5개의 환경부 국가측정소가 3개 구 44개 동 전역을 담당하고 있다. 보다 촘촘한 미세먼지 정보 제공을 위해 추가로 KT 기지국을 활용한 AirMapKorea를 운영하는 등 지자체마다 간이측정소 추가 설치 등의 노력을 기울이고 있다. 그러나 공간적 특성 및 입지시설 등에 따라 다르게 분포하는 시민 생활권의 미세먼지 정보를 충분히 파악하기에는 역부족이다. 정밀한 미세먼지 정보를 제공하기 위해 미세먼지 측정기를 계속 설치할 수는 없어 다른 접근 방법이 필요하다.
우리 생활 주변을 관측하기 위한 가장 좋은 방법은 거의 모든 도로에 설치돼 있어 생활권을 충분히 모니터할 수 있는 CCTV일 것이다. CCTV를 이용해서 미세먼지를 추정하는 방법을 생각해 볼 수 있으며, 기본적으로 영상분석을 해야 한다. 현재 미세먼지는 10 이하의 크기를 가지는 일반 미세먼지와 2.5 이하의 크기를 가지는 초미세먼지로 분류되며, 이러한 작은 입자를 영상에서 구분하기 위해서는 어느 정도 누적된 거리가 필요하다.
기본적으로 미세먼지에 의한 영상의 변화는 영상 내 에지(edge·윤곽선)의 강도 즉, 선의 흐려짐으로 판단할 수 있다. 여기서 에지강도의 변화에 영향을 주는 요인은 미세먼지 외에 온도, 습도, 조도, 태양 고도 등 여러 가지가 있으며 이러한 요인들을 종합 분석해야 한다.
다양한 조건에 대한 영상 분석은 딥러닝을 이용할 수 있으며, 성공적인 결과를 도출하기 위해서는 최적의 데이터셋을 레이블링하는 것이 아주 중요하다. 또한, 위치 기준으로 미세먼지 정보를 추정하기 위해서는 영상 내 위치를 지정할 수 있는 대상이 필요하며, 그 대상은 주변 건물 등의 시설물로 할 수 있다.
고도별 미세먼지의 변화도 유용하며 흥미로운 정보이다. 영상을 이용해 고도별 미세먼지를 추정할 수 있으며 실제 드론과 측정기를 결합해 고도별 미세먼지를 측정해 보면 100m 정도까지 고도가 높아질수록 점점 많아지며 그 후로는 그 양이 적어진다. 이는 입자가 작은 미세먼지일수록 가벼우며 중력과 기압차에 의한 현상으로 보인다.
정부에서는 민간의 측정소 확대에 의존하지 말고 기존 CCTV 영상을 이용한 정밀한 미세먼지 정보 서비스를 검토해봐야 한다. 영상을 이용한 미세먼지 추정은 고성능의 장비를 이용한 측정값보다는 정확도 면에서 떨어질 수 있지만, 효율성이나 서비스 범위, 대국민 만족도 측면, 정부 미세먼지 저감 대책의 기초 데이터로 활용 가능성 등 그 우수성을 판단해 봐야 한다. /한국건설기술연구원 미래스마트건설연구본부 연구위원