국립창원대학교가 북극 해운 배출량을 장기 예측하는 세계 최초의 인공지능 모델을 선보였다.

심성현 국립창원대 인공지능융합공학과 교수 연구팀은 북극항로 선박 배출량을 장기적으로 예측할 수 있는 AI 기반 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 'Transportation Research Part D: Transport and Environment(IF 7.7, JCR Top 7%)'에 게재됐다.

북극 지역은 지구 평균보다 약 3.8배 빠르게 온난화가 진행되면서 해빙이 급속히 녹고 있다. 이에 북극항로의 상업적 이용이 최근 10년간 연평균 7% 증가하며 해상 교통량이 지속 확대되고 있다. 이는 CO₂, NO?, CH₄ 등 온실가스와 대기오염물질 배출 증가로 이어져 장기 환경 리스크 예측 기술의 필요성이 커지고 있다.

연구팀은 2013년부터 2023년까지 수집된 약 10억 건의 Arctic Ship Traffic Data를 활용해 북극 전역을 43개 공간 노드로 재구성했다. 이를 바탕으로 공간·지리·계절 정보를 동시에 학습하는 'Spatiotemporal Topology-aware Transformer(SToT)' 모델을 개발했다.

SToT 모델은 선박 이동 패턴과 지역 간 상관 구조, 계절별 배출 특성을 정밀하게 반영하도록 설계됐다. 기존 예측 모델 대비 RMSE, RSE, COR 등 핵심 성능 지표에서 최대 17.8% 향상된 성능을 보였다. 특히 'Flow Attention'과 'Progressive Decomposition' 기법을 적용해 장기 예측에서 누적오차가 커지는 한계를 극복했다.

이 모델을 통해 2030년까지 북극 선박 배출량을 전망한 결과, 2030년 전체 배출량은 2022년 대비 약 30.8% 증가할 것으로 예측됐다. CO₂와 N₂O의 증가폭이 특히 컸으며 기존 주요 항로뿐 아니라 북극 중앙 해역과 캐나다 북극해 등에서도 배출 증가가 관측됐다.

심성현 교수는 "북극 해운 배출량을 정밀하고 장기적으로 예측하는 최초의 AI 기반 모델로서 국제 규제 대응과 북극항로 운영 전략 수립에 중요한 역할을 할 것"이라며 "국내 연구진이 글로벌 해운·기후 분야에서 독자적 예측 모델을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다"고 말했다.

논문 1저자는 김영휘 석박사통합과정 학생, 공동 저자로 이재훈 박사과정 학생이 참여했다. 심성현 교수가 교신 저자를 맡았다. 이번 연구는 국립창원대 DNA+연구소와 인간 중심-탄소 중립 글로벌 공급망 연구센터 및 DNA²+ 인공지능융합교육연구단(BK21)의 지원을 받았다.