[GTC 2022] 에스아이에이 "탄소 배출량 측정, 위성영상과 딥러닝으로 가능"

탄소 배출량 정확하게 측정하는 딥러닝 모델 소개
위성이 수집한 탄소농도 데이터 AI가 분석해 제시
실측 기반 데이터로 기존 방식보다 정확도 높아
엔비디아 A100과 래피즈 가속 플랫폼 연구에 활용
"지역 규모 배출량 측정하는 알고리즘 개발할 것"

 

최예지 SIA 연구원(왼쪽)이 김은빈 SIA 연구원(오른쪽)과 함께 개발한 이산화탄소 배출량을 측정하는 딥러닝 모델을 GTC 2022에서 소개했다. (사진=SIA, 편집=김동원 기자)

AI기반의 위성·항공 영상 분석 플랫폼인 에스아이에이(SIA)가 탄소 배출량을 측정할 수 있는 새로운 모델을 제시했다. 인공위성 영상과 딥러닝 기술을 활용한 방법이다. 자체적으로 기술을 개발해 실험한 결과 기존 방법보다 더 정확하게 탄소 배출량을 측정할 수 있었다고 밝혔다.

 

최예지 SIA 연구원은 24일 엔비디아(NVIDIA)가 주최한 GTC 2022 행사에서 '딥러닝 모델이 위성 데이터를 사용해 이산화탄소(CO2)를 더 정확하게 측정할 수 있을까?'라는 주제로 발표에 나서 SIA가 개발한 이산화탄소 배출량을 측정하는 딥러닝 모델을 소개했다.

 

그는 "대기권 밖 우주 공간에서 탄소농도를 모니터링함으로써 실시간 탄소 배출량을 측정할 수 있게 됐다"며 "정확한 배출량을 측정하는 방법으로 머신러닝과 딥러닝 모델을 제안한다"고 말했다.

 

최예지 연구원은 이번 발표에서 OCO 위성으로 수집한 전 세계 이산화탄소 농도를 딥러닝으로 분석할 수 있는 모델을 연구했다고 밝혔다. (사진=GTC 2022 캡쳐)

SIA가 개발한 모델은 OCO 위성으로 수집한 전 세계 이산화탄소 농도를 딥러닝으로 분석해 탄소 배출량을 측정하는 방식이다. 실측 기반 데이터를 활용하기 때문에 정확한 양을 측정할 수 있다. 지금까지 탄소 방출량은 석탄 연료의 연소와 경제활동 등을 고려한 추정치로 분석해왔다. 실측 기반 수치가 아닌 추정치라 정확한 분석이 되지 못했다.

 

SIA는 2014년부터 2021년까지 위성으로 수집한 탄소농도 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델 개발에 나섰다. 표적 관찰을 위해 제공되는 위성 데이터 세트 900개 중 공개적으로 사용할 수 있는 600개의 데이터를 활용했다. 단 이 정도 양으로 딥러닝 모델을 훈련하는 데 제한이 있어 일부 데이터는 증강기술을 이용해 제작했다.

 

데이터 학습에는 오픈소스 소프트웨어(SW) XG부스트(Boost)를 사용했다. 또 빠른 머신러닝을 위해 엔비디아의 래피즈(RAPIDS) 그래픽처리장치(GPU) 가속 플랫폼을 활용했다. 최 연구원은 "래피즈 GPU 가속 플랫폼을 사용한 결과 중앙처리장치(CPU)를 사용한 방법보다 작업 속도가 200배 빠르다는 것을 확인했다"며 "래피즈가 없었다면 훈련 시간은 훨씬 더 길어졌고 경우에 따라 결괏값을 확인하지 못하는 경우가 생겼을 것"이라고 말했다.

 

최예지 연구원은 "엔비디아 래피즈 GPU 가속 플랫폼을 사용한 결과 기존보다 작업 속도가 200배 빠르다는 것을 확인했다"고 말했다. (사진=GTC 2022 캡쳐)

SIA가 데이터 학습에 활용한 GPU는 엔비디아 A100 80GB 모델이다. A100은 AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 가속 서버 플랫폼이다. 이전 세대보다 최대 20배 향상된 성능을 제공한다. 요구에 따라 최대 7개의 독립된 GPU 인스턴스로 분할해 사용할 수 있다. 해상도가 2만 픽셀이 넘어가는 대용량 위성 데이터를 처리하기 적합한 연산 칩으로 평가된다.

 

SIA는 지금까지 개발한 모델로 프랑스 파리, 미국 패서디나, 오스트레일리아 울런공, 일본 사가현 등 4개 지역의 이산화탄소 산출량을 분석했다. 그 결과 물리 기반으로 탄소 산출량을 계산하는 방식이 정확하지 않다는 것을 입증했다. 4개 지역의 탄소 지상 관측과 비교해 실험한 결과 현재 물리 기반 방식은 배출량이 적게 산출되는 것으로 나타났다.

 

최 연구원은 "연구 결과 위성영상과 딥러닝 기술을 이용해 전 세계 탄소 배출량을 측정할 수 있음을 확인했다"며 "더 다양한 OCO 위성으로 데이터를 취합하면 결괏값을 상호검증하는 것도 가능해질 것"이라고 말했다.

 

이어 "앞으로 연구에는 OCO 위성의 데이터 세트를 모두 사용할 예정"이라며 "지역 규모 탄소 배출량을 측정할 수 있는 알고리즘을 개발하겠다"고 밝혔다.

 

AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com

 

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