기초과학 중심 도시권에서 CO₂ 플럭스(탄소 흐름)를 위성으로 감지하는 기술적 한계와 최신 연구— 대기 혼합·도심구조 난반사·센서 포화 문제를 넘어서기 위한 차세대 도시 탄소관측 기술

 

기초과학 중심 도시권에서 CO₂ 플럭스(탄소 흐름)를 위성으로 감지하는 기술적 한계와 최신 연구— 대기 혼합·도심구조 난반사·센서 포화 문제를 넘어서기 위한 차세대 도시 탄소관측 기술 도시 CO₂ 플럭스는 지표 반사·혼합층 왜곡·센서 해상도 부족 때문에 위성 관측이 매우 어렵다. 최신 연구는 도시 전용 복사전달 모델, AI 기반 기류 복원, 초고해상도 분광 위성, 교통 빅데이터 결합을 통해 도시 탄소 배출을 정밀하게 추정하고 있다.

 

 

 

1. 도시 지역 CO₂ 감지의 근본적 난제: ‘센서가 아니라 도시가 문제’라는 관점

기초과학 중심 도시권에서 CO₂ 플럭스(탄소 흐름)를 위성으로 감지하는 기술적 한계와 최신 연구— 대기 혼합·도심구조 난반사·센서 포화 문제를 넘어서기 위한 차세대 도시 탄소관측 기술 대기 중 CO₂ 농도를 위성으로 관측하는 기술이 빠르게 발전했지만, 도시권에서의 탄소 플럭스(배출·흡수량)는 여전히 정확히 산출하기 어렵다. 그 핵심 원인은 센서 해상도나 알고리즘 부족이 아니라 도시 대기의 구조적 복잡성이다. 도시권에서는 수백~수천 개의 미세 배출원이 동시에 존재하며, 건물·도로·교통 흐름이 CO₂의 확산과 혼합 과정을 비선형적으로 바꿔버린다. 예를 들어, 고층 건물 사이에서 발생하는 도시 캐니언(Urban Canyon) 구조는 CO₂가 빠르게 확산되지 못하고 특정 높이에 정체되는 층(layer)을 만든다. 이 정체층은 위성의 적외선 분광센서가 감지하는 칼럼농도(column CO₂)를 왜곡시키며, 실제 배출량과 위성 관측량 사이에 구조적 오차가 발생한다. 즉 “배출이 많아서 농도가 높게 나타나는 것인지, 도시 기류가 정체돼서 농도 패턴이 왜곡된 것인지” 구분이 어려운 것이다.

또한 도시권은 인공구조물로 인한 복사(輻射) 잡음이 매우 강하다. 콘크리트·유리·도로는 태양 복사를 다시 반사·흡수·방출하기 때문에, CO₂ 분광선과 섞여 위성 감지 신호의 품질을 떨어뜨린다. 특히 OCO-2, GOSAT 같은 분광 위성은 CO₂의 흡수선(Spectral Absorption Line)을 분석하는데, 도심의 고난반사 지표가 이 흡수선 신호대역에 질적인 잡음을 만들어 정확성이 떨어진다. 다시 말해, 도시는 대기만 측정하는 곳이 아니라 ‘빛의 반사 패턴이 복잡한 지표’이기 때문에 CO₂ 신호가 더 쉽게 오염되는 공간이다. 이러한 도시 특성으로 인해, 위성 기반 도심 CO₂ 플럭스 산출은 아직도 매우 어려운 분야로 남아 있다.

2. 위성 관측의 기술적 한계: 분광 해상도, 공간 해상도, 대기 혼합층 정보 부족

기초과학 중심 도시권에서 CO₂ 플럭스(탄소 흐름)를 위성으로 감지하는 기술적 한계와 최신 연구— 대기 혼합·도심구조 난반사·센서 포화 문제를 넘어서기 위한 차세대 도시 탄소관측 기술 도시권 CO₂ 감지를 더 어렵게 만드는 요인은 위성센서 자체의 물리적 한계다.
첫 번째는 공간 해상도 부족이다. CO₂는 한 곳에서만 뿜어져 나오지 않는다. 차량 수천 대가 동시에 이동하고, 난방·발전·상업·산업이 동시다발적으로 배출한다. 그러나 기존 위성의 해상도는 대부분 1km~10km 수준이며, 도시의 미세 배출 패턴을 분리할 수 없다. 예를 들어 1km 픽셀 안에는 교통량이 많은 고속도로, 주거지역, 초등학교 운동장, 공원 등이 모두 섞여 있는데, 위성은 이를 하나의 평균값으로만 관찰한다. 이 때문에 도시에서 특정 지역의 배출이 증가했을 때도 이 변화가 ‘픽셀 평균’에 묻혀버리는 경우가 많다.

두 번째 한계는 대기 혼합층(Planetary Boundary Layer, PBL) 정보 부족이다. CO₂ 플럭스는 “얼마나 배출했나”가 아니라 “얼마나 배출해도 그 지역의 대기가 얼마나 빠르게 섞이느냐”에 따라 달라진다. 예를 들어 동일한 양을 배출하더라도 바람이 강하면 농도는 낮아지고, 정체되면 농도가 높아진다. 하지만 많은 기후 위성은 PBL 높이를 직접 관측하지 못하기 때문에, CO₂ 농도 변화를 플럭스로 환산하는 과정에서 큰 오차가 발생한다.

세 번째는 분광 신호의 S/N(신호대 잡음비) 한계이다. 도시권은 지표 반사도가 높아 CO₂ 흡수선 신호가 약해지고, 오염 물질(에어로졸)도 많아 스펙트럼이 깨끗하지 않다. 또한 고온 도시(urban heat island) 효과로 인해 도심의 열복사가 적외선 영역의 노이즈를 증가시켜 CO₂ 스펙트럼을 왜곡한다. 즉, 도시는 CO₂ 분석에 ‘구조적으로 불리한 환경’이며, 위성센서 기술만으로 해결할 수 없는 근본적 난제가 존재하는 것이다.

3. 최신 연구 ①: 도시 CO₂ 재구성 기술 – “센서를 바꾸는 것이 아니라 도시 대기를 모델링한다”

기초과학 중심 도시권에서 CO₂ 플럭스(탄소 흐름)를 위성으로 감지하는 기술적 한계와 최신 연구— 대기 혼합·도심구조 난반사·센서 포화 문제를 넘어서기 위한 차세대 도시 탄소관측 기술 최근 연구의 핵심은 센서를 개선하는 것이 아니라 관측·기류·건물·에너지 사용량을 통합한 도시 대기 모델링이다.
대표적인 두 가지 접근이 존재한다.

 1) 도시 구조 기반 Radiative Transfer 보정

전통적인 CO₂ 위성 데이터 처리 방식은 농촌·해양 지역에 최적화되어 있기 때문에 도심에서는 오차가 크다. 최신 연구에서는

• 건물 높이
• 도로 폭
• 교통 흐름
• 인공표면 반사도
  등을 고려한 ‘도시 전용 복사전달 모델(Urban Radiative Transfer Model)’을 구축한다. 이는 CO₂ 흡수선에서 발생하는 건물반사 잡음을 픽셀 단위에서 제거해 농도 정확도를 높인다.

2) “CO₂ 농도 → 배출량”이 아니라 “배출 시나리오 → 관측 가능한 농도” 방식의 역산

기존에는 위성으로 농도를 측정하고 이를 거꾸로 계산하여 배출량을 추정했다. 그러나 도시의 난류·혼합·열섬효과 때문에 이 과정에서 큰 오류가 낫다. 최신 방식은 반대로

배출시나리오→도시대기모델→예상농도→실제위성과 비교배출 시나리오 → 도시 대기 모델 → 예상 농도 → 실제 위성과 비교배출시나리오→도시대기모델→예상농도→실제위성과 비교

형식으로 접근한다. 이 방식은 농도 변화가 ‘배출 때문인지’, ‘바람 때문인지’, ‘열섬효과 때문인지’를 구분할 수 있는 장점이 있다. 도쿄, 파리, 로스앤젤레스 등 세계 주요 도시가 이 방식을 적용해 도시 탄소 감시 체계를 구축하고 있다.

4. 최신 연구 ②: 초고해상도 위성과 AI로 도시 CO₂ 플럭스 직접 추정

기초과학 중심 도시권에서 CO₂ 플럭스(탄소 흐름)를 위성으로 감지하는 기술적 한계와 최신 연구— 대기 혼합·도심구조 난반사·센서 포화 문제를 넘어서기 위한 차세대 도시 탄소관측 기술 기술적 한계를 뛰어넘기 위해 위성·AI·지상 데이터가 결합된 새로운 기법이 등장했다.

1) CO₂ 전용 초고해상도 위성(SIF 기반)

최근 발사된 CO₂ 전용 위성들은 300m~500m 해상도에서 CO₂-관련 신호(특히 SIF – 식생형광)를 탐지할 수 있다. 식생 활성도를 기반으로 CO₂ 흡수량을 추정하기 때문에, 도시 외곽의 식생흡수와 도시 내부의 배출량을 훨씬 명확히 분리할 수 있다.

2) AI 기반 도시 기류 복원 모델

딥러닝 모델(ConvLSTM, Diffusion Model, Neural Radiance Field 기반 도시기류 모델)이 등장하면서, 위성·지상·기상 데이터를 결합해 도시 내부 대기를 3D 유체 흐름으로 재구성할 수 있게 되었다. 이를 활용하면 실제 위성이 보지 못한

• 골목길 난류
• 건물 사이 캐니언 효과
• 야간 열섬으로 인한 정체구역
  까지 모델링할 수 있어 CO₂ 플럭스 계산 정확도가 이전보다 크게 향상된다.

 3) “위성 + 도로교통 빅데이터” 융합 기술

실시간 교통량 데이터를 활용해 시간대별 배출량을 예측하고, 이를 위성 관측과 결합해 실제 도시 CO₂ 플럭스를 산출하는 연구가 진행 중이다. 이 방식은 단순 농도 측정이 아니라 도시 활동 패턴 기반 탄소 분석이며, 도시 기후 분석의 핵심 자료로 활용되고 있다.