"미세먼지 근본원인 찾는다"…정부, 인공위성 활용해 총력전
초미세먼지의 주요 원인 물질인 휘발성 유기화합물(VOCs). 톨루엔, 에틸벤젠, 이소프렌, 알파-피넨, m-자일렌 등 종류가 수천 가지다. 이 수천 가지의 물질이 서로 얽히고설켜 언제, 어떤 방식으로 초미세먼지가 만들어지는지는 아직 과학적으로 밝혀진 바가 많지 않다. 구름, 안개 등 자연에 존재하는 액상 물질과 어떤 조건에서 반응하는지, 거대한 고기압을 타고 어떤 양상으로 국경을 넘나드는지도 마찬가지다.

과학기술정보통신부가 과학적 난제로 여겨지는 초미세먼지 발생 원인을 추적하고 제거하는 ‘미세먼지 연구개발(R&D) 추진전략’을 수립했다고 12일 발표했다. 올해부터 2024년까지 5년간 추진한다. 그동안 치중했던 미세먼지 저감 기술을 넘어 발생 원인을 규명하고, 동북아시아 각국과 국제공조를 통해 미세먼지를 줄이겠다는 것이 전략의 골자다. 정부가 2016년부터 5년간 들인 미세먼지 R&D 자금 5500억원 중 발생 원인 규명과 관련된 것은 2%(109억원)에 불과하다.

미세먼지는 자동차, 굴뚝 등에서 발생하는 1차 미세먼지와 황산화물, 질소산화물, 암모니아, 휘발성 유기화합물 등이 대기중에서 서로 반응해 생성되는 2차 미세먼지로 나뉜다. 2차 미세먼지는 한 번 사람 몸속으로 들어가면 배출이 안 되는 초미세먼지로 변하기 쉽다.

과기정통부 관계자는 “한반도 대기는 2차 미세먼지 농도가 미국, 유럽에 비해 더 높다는 것을 최근 연구로 확인했다”며 “휘발성 유기화합물 수천 종 가운데 위험도, 시급성 등을 따져 연구 대상을 선별한 뒤 물리, 화학적 특성을 규명할 것”이라고 설명했다. 물리적 특성은 크기 분포, 형태, 흡습성, 점성, 휘발도, 밀도, 표면 구조 등을 파악한다. 화학적으론 산도(pH), 상전이 과정, 광화학 반응성, 화학적 흡착도 등을 분석한다. 대기질 예측에 최적화한 인공지능(AI) 딥러닝 알고리즘도 새로 개발하기로 했다.

지난 2월 발사에 성공한 정지궤도복합위성 2B호(천리안 2B호)의 미세먼지 관측 기능도 적극 활용한다. 천리안 2B호엔 미세먼지 원인 물질의 대기전층 농도를 산출하는 알고리즘이 들어가 있다. 대기전층 농도는 지표로부터 대기 최상단인 100㎞까지 쌓여 있는 미량의 기체 농도를 말한다.

그러나 이 데이터는 아직 지상 관측 데이터와 연계가 안 돼 기술적으로 통합이 필요하다. 현재는 전국 도시대기 측정소 433곳과 대기환경연구소 8곳에서 지역, 시간대별로 미세먼지를 측정하고 있다. 천리안 2B호 성능이 안정화되면 미세먼지 저감에 인공위성을 처음 활용하게 된다.

단일 국가 차원에선 미세먼지를 해결하기 어렵다는 점을 감안해 국제공조 연구도 확대한다. 과기정통부 관계자는 “중위도 기압대가 생성하고 발달해 수천㎞를 이동하는 과정(종관기상)에서 대기오염 물질 유입 과정 등의 연구가 부족했다”며 “거시적 기상 현상과 미세먼지 농도 간 상관관계를 종합적으로 분석할 것”이라고 말했다.

‘감시 사각지대’에 놓인 항만, 군, 농촌 등 지역에서의 미세먼지 생성 과정도 규명하기로 했다. 항만은 대형 선박, 경유차가 드나들며 막대한 미세먼지를 뿜어내지만 그동안 연구가 거의 진행되지 않았다. 소형선박 디젤엔진 매연 여과장치, 군용 특수차량 플라즈마 버너(연소기) 등 이들 지역 환경 특성에 맞는 맞춤형 기술도 개발한다.

이해성 기자 ihs@hankyung.com