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<논문> 생물다양성에 대한 기후변화의 영향과 그 대책 논문

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<논문> 생물다양성에 대한 기후변화의 영향과 그 대책 논문

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<논문> 기후위기가 정신 건강에 미치는 영향

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<논문> 기후위기가 정신 건강에 미치는 영향

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기후위기가 정신건강에 미치는 영향

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<사이트> 에너지경제 연구원

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<연구보고서> 에너지 안보와 탄송중립 : 세계적 불확실성과 우리의 현주소

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<사이트> 탄소중립정책 포털

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2023년 10월
환경부 탄소국경조정제도 기업 지원, 도움창구 운영

환경부 탄소국경조정제도 기업 지원, 도움창구 운영

환경부(장관 한화진)는 유럽연합(EU)의 탄소국경조정제도(CBAM)가 10월 1일부터 현지에서 시행됨에 따라 유럽연합 수출기업의 온실가스 배출량 산정을 지원하기 위해 10월 5일 서울 중구에 소재한 제분협회빌딩에 '유럽연합 탄소국경조정제도 도움창구(EU CBAM 헬프데스크)'를 개소한다고 밝혔다. 탄소국경조정제도는 유럽연합 내로 수입되는 역외 제품에 대해 탄소 가격을 동등하게 부과·징수하는 제도다. 철강, 알루미늄 등 6개 품목*을 유럽연합에 수출하는 기업은 제품 생산 과정에서 발생한 온실가스 배출량을 유럽연합 수입업자를 통해 의무적으로 보고해야 한다. * 철강·알루미늄·시멘트·비료·전력·수소 환경부는 올해 9월 국립환경과학원, 산업통상자원부와 공동으로 온실가스 배출량을 산정·보고하는 방법과 절차를 설명하는 안내서(가이드라인)를 제작해 배포한 바 있다. 그런데도 중소기업 등 온실가스 배출량 산정 경험이 없는 기업은 배출량 산정에 어려움을 겪을 수 있어 이번 '유럽연합 탄소국경조정제도 도움창구'를 마련한 것이다. 이 도움창구는 한국환경공단에서 운영을 맡으며 1대1 맞춤형 상담을 상시적으로 제공할 예정이다. 제분협회빌딩 7층에 위치한 도움창구는 평일 10시부터 17시까지 운영되며, 전화 상담(☏1551-3213)뿐 아니라 방문 상담도 가능하다. ※ 배출량 산정 이외 EU CBAM 품목해당 여부, 보고 절차 등에 관한 사항은 한국생산기술연구원 국제환경규제 사전 대응 지원시스템(compass.or.kr/ 02-2183-1515)을 통해 상담 가능 환경부는 추가적으로 연말까지 탄소국경조정제도 대상 업종별 배출량 산정방법 해설서를 제작·보급하고 교육·설명회를 개최하는 등 우리 기업들이 배출량 산정·보고에 어려움이 없도록 지속적으로 지원할 예정이다.

보도자료 정책자료

2023년 09월
환경부 녹색경제이행파트너쉽 기여약정서 서명 유엔 플라스틱 협약 등 협력방안 모

환경부 녹색경제이행파트너쉽 기여약정서 서명 유엔 플라스틱 협약 등 협력방안 모

환경부(장관 한화진)는 9월 1일 여의도 글래드호텔(서울 영등포구 소재)에서 한화진 환경부 장관이 잉거 안데르센(Inger Andersen) 유엔환경계획(UNEP) 사무총장과 우리나라-유엔환경계획 간 환경협력 강화에 대해 논의하고, 녹색경제이행파트너십 2024년 기여 약정을 체결한다고 밝혔다. 잉거 안데르센 사무총장은 유엔기후변화협약 적응주간(2023년 8월 28일~9월 1일, 인천 송도) 행사 참석차 방한 중이다. 환경부는 이번 양자 면담을 통해 △대기 환경 및 생물다양성 보전, △유엔 플라스틱 협약* 등 국제 환경 현안 해결을 위한 협력 방안을 모색한다. 특히 올해 6월 국내 유치가 확정된 유엔 플라스틱 협약 제5차 정부간 협상(2024년 하반기 개최 예정)에서 이 협약이 성공적으로 마무리될 수 있도록 양측의 의지를 모을 예정이다. * 플라스틱의 생산-사용-처리-환경 유출 등 단계별로 오염 방지를 위한 핵심의무, 규제수단, 자발적 접근, 이행 수단 및 조치 등을 담은 국제협약(2024년 협약 성안 목표) 아울러, 한화진 장관과 잉거 안데르센 사무총장은 녹색경제이행파트너십(PAGE) 2024년 기여 약정서에 함께 서명하며, 개발도상국의 녹색 경제 이행 지원 방안을 논의할 예정이다. 한화진 장관은 "플라스틱 오염·기후변화 등 당면한 문제들은 지금 당장 나서지 않는다면 영원히 해결할 수 없는 문제"라며, "이번 양자 면담을 계기로 국제 환경 무대에서 우리나라의 역할을 확대하겠다"라고 밝혔다.

정책자료

2023년 08월
환경부 2023 유엔기후변화협약 적응주간 개최

환경부 2023 유엔기후변화협약 적응주간 개최

▷인천 송도에서 세계 각국의 기후위기 적응대책과 이행 경험 논의·공유 ▷적응 이행력 강화를 위한 해결책 모색하는 국제적인 토론회(포럼)

보도자료 정책자료

2023년 06월
환경부 제3차 국가 기후위기 적응 강화대책 수립

환경부 제3차 국가 기후위기 적응 강화대책 수립

환경부(장관 한화진)는 관계부처 합동으로 마련된 '제3차 국가 기후위기 적응 강화대책'이 6월 22일 정부서울청사에서 열린 '2050 탄소중립녹색성장위원회' 제4차 전체회의 심의를 거쳐 최종 확정됐다고 밝혔다. '기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC)'에서 새로운 기후전망이 발표(2022.2.27.)되고 기후 재난 피해가 심화되고 있다. 이에 정부는 지난 2020년 12월 14일에 수립해 이행 중인 '제3차 국가 기후변화 적응 대책(2021~2025)'으로는 심화되는 기후위기 피해 예방·저감에 한계가 있어 사회 전반의 적응 기반시설(인프라)을 강화하고 현장에 적용할 수 있는 실행계획(Action Plan)으로 보강하기 위해 이번 대책을 마련했다. 이번에 마련한 '제3차 국가 기후위기 적응 강화대책'에는 △기후 감시·예측 시스템 과학화 및 대국민 적응정보 접근성 제고, △미래 기후위험을 반영한 사회 인프라 개선, △기후재난 사전 예·경보 강화 및 취약계층에 대한 피해 최소화, △모든 주체가 함께하는 기후적응 추진 등 과제를 반영했으며, 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 기후 감시·예측 시스템을 보다 과학화하고 적응정보의 대국민 활용도를 높인다. 미래의 인구·에너지 사용 등의 추이까지 고려하여 기후변화 예측(시나리오)을 개선하고, 이를 토대로 읍·면·동 단위로 상세화한 기후변화 상황지도를 제공한다. 온실가스 지상관측망을 확대하고 위성까지 활용한 입체적 관측망을 운영하여 감축과 적응 정책을 과학적으로 평가하는데 활용한다. 부처별로 흩어진 기후변화 적응정보를 통합 제공하는 적응정보 종합플랫폼을 구축하여 국민들의 정보 접근성을 높인다. 폭염, 가뭄 등 위험요인별로 시각화된 기후위험 지도를 만든다. 둘째, 기후재난 극복을 위한 기반시설을 확충하여 안전사회를 실현한다. 홍수방어 능력을 높이기 위해 소하천 범람 대비 설계빈도를 100년에서 200년으로 상향하고 대심도터널, 지하방수로, 강변 저류지 등 관련 적응 기반시설도 지속적으로 확충한다. 가뭄 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 댐-보-하굿둑을 과학적으로 연계 운영하고 대규모 저수지(500만m2)뿐만아니라 중·소규모 저수지(30만m2)까지 치수능력을 보강한다. 시군 기본계획 수립 시 재해취약성을 분석하여 방재계획을 수립토록 지침을 개선하고 폭염, 폭우 등 기후위험을 고려한 도로·철도 설계기준 강화 방안을 검토한다. 지역 연안별 특성, 파고 등을 종합적으로 고려하여 항만·어항 설계기준도 전면 개선한다. * 구분 주요내용 ① 하수도 ▷ 대심도 빗물 터널 등 도시침수 저감 인프라 확충 ② 하천 ▷ 하천 홍수방어기준 설계빈도 강화 및 강변저류지 등 인프라 확충 ③ 도로·철도 ▷ 미래 기후위험요인(폭우, 폭염 등) 고려한 설계기준 강화방안 연구 ④ 항만 ▷ 방파제·방파호안 보강 11개항 17개소,

보도자료

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<사이트> 기후정보포털

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<사이트> 기후정보포털

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(35280) 대전광역시 서구 청사로 189 정부대전청사 1동 12층 기상청 기후변화감시과

홈페이지 관련 문의 : 042)481-7429, 시나리오 문의 : 042)481-7423, 기상문의 : 전국 국번없이131(기상상담전화, 유료)

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기후변화시나리오 게시판

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기후변화시나리오 게시판

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<사이트> 환경부 국립생물자원관

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<사이트> 환경부 국립생물자원관

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생물다양성 관련 풍부한 자료 제공.

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생물다양성 E-BOOK > 목록 - 국립생물자원관

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<저널> 기후 변화 예측 인공지능 어디까지 와있나

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<저널> 기후 변화 예측 인공지능 어디까지 와있나

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인공지능 기후 예측 ··· 시간과 공간 해상도에서 비약적인 향상

바야흐로 인공지능의 시대이다. 인공지능(AI) 기법은 기후 연구 분야에 다방면으로 활용되면서 기존의 기후 예측 기법들을 빠르게 대체/보완하고 있다.

기존의 기후 예측 모델들은 다양한 지구 시스템의 물리 법칙에 따라 에너지 및 물질의 흐름 관련시키는 미분 방정식을 대규모 시뮬레이션을 통해 수치적 해를 구하는 방법을 따라왔는데, 이런 모델은 한계점을 가지고 있다. 프로세스 기반에 따라서 기존의 기후 모델들은 일반적으로 슈퍼컴퓨터에서 실행해야만 원활한 구동이 가능하며, 지구상에 존재하는 모든 물리 법칙을 수치적으로 표현할 수 없다는 한계 때문에 필연적으로 실제 지구와의 계통적 오차가 존재하는 문제점이 있다. 다양한 지구 시스템 요소들의 관측을 통해 물리 법칙을 발견하고, 이를 수치적으로 변환하여 기후 예측 모델에 반영하는 식으로 모델의 고도화가 이루어져 왔지만, 이러한 방법으로는 관측 기술의 발전으로 위성, 레이더 및 센서로부터의 풍부한 기후 변수들의 관측을 직접적으로 도입하는 데 한계가 있을 수밖에 없다.

반면, 데이터 기반의 인공지능 기후 예측 모형은 비약적으로 늘어난 관측들을 모델의 학습 데이터로 이용하여 기후 모델을 좀 더 실제의 지구와 같아지도록 만든다. 즉, 인공지능 기후 예측 모형은 기후 요소 관측의 증가로 인해 그 성능이 비약적으로 향상될 수 있다. 또한, 최근의 딥러닝 기법 개발은 주어진 데이터로부터 실제 지구 요소들의 관련성, 동작 원리를 더욱 효율적으로 학습하여 다양한 시간과 공간 해상도에서의 기후 예측 성능을 비약적으로 향상 시키기에 이르렀다.

사례를 통해 살펴보는 인공지능 기후 예측 모델

초기 연구들의 성공적인 인공지능 도입에 고무되어, 최근에는 학계에서 뿐만 아니라 다수의 글로벌 기업에서도 인공지능 기법을 활용한 기후 예측을 시도하고 있다. 이에 대표적인 사례로 마이크로소프트사에서 4주 이내의 예측을 목표로 개발된 인공지능 기반 기후 예측 모델과 수십년 예측을 목표로 개발된 인공지능 기반 기후 변화 예측 기법에 대해 소개하고자 한다.

(1) 인공지능 기반 전지구 기후 예측 모델 ClimaX

마이크로소프트사에서 개발한 ClimaX 모델은 여러 기상 변수를 다양한 시공간 해상도에서 다루는 이질적인 데이터 세트를 사용하여 학습된 AI 기반 기후 모델이다 [그림 1].

[그림 1] 마이크로소프트사에서 개발한 ClimaX의 개요도

해당 모형은 사전 학습 (pre-training) 과 미세 조정 (fine-tuning) 을 거쳐 구성된다. 사전 학습은 여러 그룹에서 제공하는 다양한 기존 기후 예측 모형의 시뮬레이션 결과를 활용한다.

다양한 기존 기후 예측 모형의 시뮬레이션 결과는 실제 지구의 관측과 계통적인 오차를 가지고 있지만, 주요 물리 법칙들에 기반한 시뮬레이션 결과를 제공하기 때문에 어느 정도의 현실성을 담보하고 있다. 시뮬레이션 결과의 장점은 무수히 많은 수의 독립적인 학습 데이터를 얻을 수 있다는 것에 있으며, 다양한 기관에서 제공하는 다수의 기후 예측 모형을 활용하는 경우 모형간의 계통적 오차가 서로 상쇄되는 효과를 얻을 수 있다. 이후, 실제 관측 자료를 활용한 미세 조정을 수행하여 모델을 최종 구축한다. 이를 통해 실제 지구의 특성이 더 정확히 반영되는 인공 지능 기반 기후 예측 모형이 구축된다.

ClimaX 는 Vision Transformers (ViT) 에 기반한 다차원 이미지 대 이미지 번역 아키텍처 모형이다. ViT 기반 아키텍처는 다양한 공간-시간 입력과 유사한 다중 규모 데이터의 공간을 자연스럽게 토큰화할 수 있기 때문에 기후 변수들끼리의 시간 지연 상관성을 모델링하기 적합하다. ViT 기반 모형을 구축하기 위해서는 변수 토큰화 (Variable tokenization) 및 변수 취합 과정 (Variable aggregation) 이 수행 되어야 한다. 변수 토큰화 (Variable tokenization) 는 입력을 동일한 크기의 패치로 분할하고 각 패치를 너비, 높이 및 채널 차원에서 벡터로 평탄화 하는 과정이다. 이 후 어텐션 메커니즘 (attention mechanism)을 활용하여 특정 패치와 강한 연관성을 갖는 패치들을 찾는 과정을 거쳐 해당 패치의 예측에 활용하게 된다.

[그림 2] ClimaX(파란색)과 기존 프로세스 기반 기후 예측 모형(갈색)의 예측 시기에 따른 예측 오차 강도.
왼쪽부터 500hPa 지위고도장, 2m 지표 온도, 850hPa 온도, 10m 동서바람장 예측 오차 강도를 의미함.

이렇게 구축된 ClimaX 의 성능을 실로 놀랍다. 가용한 프로세스 기반 기후 예측 모델과 실관측 데이터를 모두 취합하여 학습 시킨 결과, 단기 (일주일 이내) 예측에 대해서는 기존 프로세스 기반 모형중 가장 우수한 성능을 보이는 현업 프로세스 기반 기후 예측 모형과 비슷한 성능을 보이고, 중기 예측 (약 1주-4주 예측) 에 대해서는 기존 모델에 비해 오히려 더 나은 성능을 보인다 [그림 2].

마이크로소프트사는 해당 모형을 향후 특정 영역의 초고해상도 예측장과 기후 변화 예측에서 적용할 수 있도록 보완하여 개발할 예정이라고 한다.

콜로라도 주립대 (Colorado State University) 의 Elizabeth A. Barnes 연구팀은 기후 변화 예측을 위한 뉴럴 네트웍 기법을 지속적으로 개발해 왔다. 뉴럴 네트웍에 기반한 모형은 전지구 예측 모델에 비해 상대적으로 단순하지만 이해하기 쉽다는 데 그 장점이 있다. 연구팀의 초기 버전 모델은, 주어진 온도 분포에 기반하여 해당 온도 분포가 몇 년도 인지에 대한 예측을 수행하는 것이다 [그림 3].

[그림 3] 콜로라도 주립대 Elizabeth A. Barnes 그룹에서 개발한 기후 변화 예측 뉴럴 네트웍 모델

해당 인공지능 모형은 프로세스 기반 기후 예측 모형 장기 시뮬레이션만을 통해 학습 되었기 때문에 실제 관측 정보는 전혀 모르는 상태로 학습이 됨에도 불구하고, 실제 관측 온도 분포에 기반한 년도 정보를 어느 정도 성공적으로 예측해 낸다. 이는 온도 분포를 통해 기후 변화가 얼마나 진행되었는지를 예측 했다고 볼 수 있다. 연구팀은 해당 연구를 좀 더 발전시켜 산업화 이전 대비 온도 상승폭이 1.5도가 되는 시기를 맞추는 모형을 개발하였다. 인류가 산업화 이전 대비 온도 상승폭을 1.5도 이내로 유지 시킬 수 있는지, 만약 1.5도를 넘어서는 온도

[그림 4] 콜로라도 주립대 Elizabeth A. Barnes 그룹에서 개발한 기후 변화 예측 모델에 기반한 산업화 이전 대비 1.5도 상승이 일어날 때 까지 남은 년수. 2021년(x축)에 17년(y축)의 값은 2021년 기준 17년 이후에는 1.5도 상승이 예측된다는 의미임.

상승이 일어난다면 과연 그것이 언제 일어나는지에 대한 답은 인류가 2015년 파리 협약을 이행할 수 있는지를 판단할 수 있는 핵심 근거가 됨에 따라 최근 기후 변화 연구 커뮤니티에서 주요하게 관심을 갖는 분야 중 하나이다. 연구 결과에 따르면, 조금씩의 차이는 있지만 SSP3-7.0, SSP2-4.5, SSP1-2.6 시나리오 모두에서 1.5도의 상승이 일어나는 해를 2033-2035년 사이로 보고 있다 [그림 4].

즉, 인류가 돌이킬 수 없는 강도의 온난화가 일어나는데 남은 시간은 길어야 15년 정도라는 것이다. 만약 온도 상승폭을 2도로 산정한다면 2021년 기준으로 30년 정도의 시간이 남은 것으로 예측 하였다. 프로세스 기반 모형에서 계산된 기간은 1.5도 기준으로는 2026-2042년, 2도 기준으로는 2034-2052년인 것과 비교해서 비슷한 수준인 것으로 보이나, 프로세스 기반 기후 예측 모형의 결과에 비해 인공지능 모형의 결과가 더 좁은 년도 폭 (인공지능 기법의 경우 1.5도 기준에서 3년, 프로세스 기반 모형의 경우 16년) 을 보이는 것으로 보아 예측의 불확실성은 인공 지능 기법을 활용함으로서 어느 정도 해소된 것으로 판단된다.

[그림 5] 2018년-2021년 평균 온도 분포에 기반한 1.5도 상승 시기 예측의 상대적 중요도. 빨간색 계열은 해당 지역이 1.5도 상승에 주요하게 기여하고 있음을 의미하며, 파란색 계열의 색은 해당 지역이 1.5도 상승과 관련된 시그널이 뚜렷하지 않음을 의미.

구축된 인공지능 기법은 상대적으로 간단한 구조를 가지고 있기 때문에 층별 기여도 전파 기법 (Layerwise Relevance Propagation) 을 통하여 지구 온난화와 관련된 시그널이 어느 지역에 오는지 손쉽게 추적할 수 있다 [그림 5].

예를 들어, 남서 아프리카와 인접한 해양 지역에서의 대조적인 온도 시그널은 이 지역의 육지-해양 온도 차이가 지구 온난화와 밀접하게 관련이 있음을 의미한다. 또한, 적도 동태평양의 온도 변동은 지구 온난화 시그널과 크게 관련이 없는 것으로 나타나는데, 이는 해당 지역이 엘니뇨에 의해 주도되는 큰 내부 변동성을 가진 지역으로 지구 온난화로 대표되는 외부 강제력에 의한 온도 변화의 효과는 크지 않을 것임을 의미한다.

대기, 해양, 지면, 해빙 및 식생 등의 지구 시스템 요소들은 에너지, 탄소, 물을 교환하며 서로 상호 작용하며 복잡성 및 비선형성을 만들어낸다. 기존의 프로세스 기반 기후 예측 모형들은 이를 관측하고, 물리적으로 이해한 후 수치적으로 풀어내야 하기 때문에 그 발전 속도가 더딜 수밖에 없다. 한 편, 최근의 다양한 지구 시스템 요소의 관측과 급격한 컴퓨팅 파워의 증가는 인공 지능 기반 기후 모델의 성능을 향상시키고 있다.

이런 식이라면 머지 않은 미래에 인공지능 기반 기후 모델이 프로세스 기반 기후 모델을 완전히 대체하지 않을까 하는 의문이 든다. 하지만 앞선 예에서 보였듯, 아직까지는 프로세스 기반 모형의 시뮬레이션 결과 없이는 인공 지능 기반 기후 모델을 학습 시키기 위한 충분한 샘플 수를 확보하기 어렵다. 이는 한 쪽이 다른 한 쪽을 넘어서기 보다는 서로 상호 보완하는 방향으로 모델이 개발될 것을 의미한다. 또한, 인류가 지구 시스템을 이해하는 것이야말로 궁극적으로 지구 시스템의 변화로 인한 문제를 해결할 수 있는 단초를 제공할지도 모른다는 점에서, 프로세스 기반의 기후 모델의 개발은 필수적이다.

다만, 인류의 무분별한 개발과 욕망으로 인해 우리에게 주어진 시간이 많지는 않다. 즉, 최근의 급격한 기후 변화는 인류가 지구 시스템을 이해하기 위한 시간을 무한정으로 허용치 않고 있다. 기후 학자들은 인류가 기후 변화와 관련된 당면한 문제를 십수년 안에 해결해야 하며, 해결하지 못할시 적어도 앞으로 어떤 일들이 벌어질 지에 대해서 예측하고 대비책을 수립해야 한다고 경고한다. 데이터 기반의 인공지능 기후 모델은 인류가 당면한 기후 변화 문제를 해결할 수 있는, 아니, 적어도 대비할 수 있는 방향을 제시할 지도 모를 일이다.

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기후 변화 예측 인공지능, 어디까지 와있나

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<기사> 노벨 물리학상 수상자 3명이 과학으로 증명한 기후위기

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<기사> 노벨 물리학상 수상자 3명이 과학으로 증명한 기후위기

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노벨 물리학상 수상자 3명이 과학으로 증명한 기후위기

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기후위기로 인한 앞날을 예측하는 수학적 기법을 연구했다

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<기사>“기후불안은 질병 아닌 정상 반응”…활동가·청년세대 보듬는 영국

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<기사>“기후불안은 질병 아닌 정상 반응”…활동가·청년세대 보듬는 영국

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[기후위기적응 해외는, 지금] "기후불안은 질병 아닌 정상 반응"...활동가·청년세대 보듬는 영국

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그린피스 자원활동가 | 정신과 의사 게일 번스 "환경과 기후변화에 관한 기사를 읽기 시작한 건...딸이 태어날 무렵이었던 것 같아요." 지난달 18일 영국 런던 그린피스 사무소에...

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<연구보고서> 기후변화 위기가 아동에게 미치는 영향과 대응방안

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<연구보고서> 기후변화 위기가 아동에게 미치는 영향과 대응방안

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기후변화 위기가 아동권리에 미치는 영향과 완화방안

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<사이트> 국제 엠네스티

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