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[IT뉴스]겨울철 도로 살얼음 취약한 곳은 '터널 출입구'

온카뱅크관리자

2025-12-08 14:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 기상청, AI 기반 예보 시스템 만든다 
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 <img alt="터널 출입구는 주변 산지 등 지형 때문에 찬공기가 머물고 그늘지기 쉬워 노면 온도가 낮아 도로살얼음 위험이 높은 지역이다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/08/dongascience/20251208145343775hkkc.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="QSvSVwjJej" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/08/dongascience/20251208145343775hkkc.jpg" width="658">
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 터널 출입구는 주변 산지 등 지형 때문에 찬공기가 머물고 그늘지기 쉬워 노면 온도가 낮아 도로살얼음 위험이 높은 지역이다. 게티이미지뱅크 제공
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 겨울철 도로 위에 얇게 끼는 살얼음은 노면을 미끄럽게 만들어 사고 위험을 높인다. 전국 도로에서 수집 중인 기상정보를 분석한 결과 터널 출입구와 교량 인근이 도로살얼음에 취약한 것으로 확인됐다. 수집된 도로기상 관측 자료를 바탕으로 인공지능(AI) 기반의 도로위험기상 예보 시스템 개발도 추진된다.
 이채연 한국외대 대기환경연구센터 교수는 8일 온라인으로 진행된 기상청 언론인 기상 강좌에서 겨울철 도로살얼음 사고 예방을 위해 "도로 결빙구간에 대한 조기 정보 제공 시스템 확대가 중요하다"고 설명했다.
 도로살얼음 현상이 일어나려면 수분과 낮은 온도가 필요하다. 비나 안개 등으로 수분이 많아지고 동시에 노면 온도가 영하로 떨어지면 도로에 얇은 빙판이 생기는 원리다. 기상, 지형 등 다양한 특성이 복합적으로 작용해 도로살얼음을 유발한다.
 이 교수는 도로살얼음 발생 유형을 크게 4개로 나눴다. 기온이 떨어지고 습도가 80% 이상으로 증가하는 경우, 약한 비가 내린 상태에서 기온이 급하강하는 경우, 지표부근 기온이 낮은 상태에서 과냉각 상태의 비가 내리는 경우, 쌓인 눈이 녹았다가 다시 어는 경우다. 지역별 특성에 따라 도로살얼음이 급속으로 형성되거나 빈도가 잦은 취약지가 나타난다.
 기상청 도로기상관측망 자료를 활용해 중부내륙 고속도로 24개 지점의 기상요소 변화를 확인한 결과 도로살얼음이 발생하기 약 12시간 전부터 노면온도와 기온이 급하강하는 등 '징조'를 보이는 것으로 확인됐다. 도로살얼음 발생을 미리 예측할 수도 있다는 뜻이다.
 도로살얼음 취약 지역을 미리 파악하려면 지형 특성 파악이 중요하다. 주변에 하천이 있는 경우 살얼음을 만드는 수분을 공급한다. 도로가 주변보다 낮은 곳에 있는 경우 상대적으로 무거운 찬공기가 정체돼 다른 도로보다 노면 온도가 낮아진다. 또 높은 산지에 가려 도로가 그늘지는 경우도 노면 온도를 낮춘다.
 지형 특성을 바탕으로 분석한 결과 터널 출입구, 교량 인근이 도로살얼음 취약지로 분류됐다.
 터널 출입구는 보통 계곡 형태로 둘러싸여 있어 밤에 주변 산지에서 내려온 찬공기가 도로 위에 정체되고 양쪽에 산이 늘어서 그늘진다. 이 때문에 터널 출입구는 다른 도로와 비교해 기온과 노면 온도가 약 2℃ 낮아져 살얼음에 취약하다. 이 교수는 "풍속도 하나의 이유"라며 "터널을 따라 이동하는 공기가 빠르기 때문에 기온이 냉각되는 특성이 있다"고 밝혔다.
 또 교량은 특성상 지면에 닿지 않고 떠 있기 때문에 한번 도로살얼음이 생기면 잘 녹지 않아 지속시간이 길다는 설명이다.
 기상청의 고정식 도로기상 관측(RWIS) 자료와 고정식 관측자료의 공백을 메우는 이동식 도로기상 관측 자료를 통합하면 도로살얼음 등 도로위험기상을 정량적으로 측정할 수 있다. 이 교수는 "도로살얼음에 대한 과학적인 분석이 가능해진 것"이라고 말했다.
 수집된 자료를 활용하면 산지가 많은 동부와 평지인 남부, 중부와 남부가 상이한 한국의 기후특성까지 고려해 도로별 특징을 파악할 수 있다.
 이 교수팀은 도로기상 관측자료를 활용해 AI 기반으로 도로 노면상태를 조기에 예측하고 살얼음을 예보할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 기상 자료, 관측 자료, 도로 환경, 지형 정보 등을 AI가 학습해 예측 모델을 구현한다. 자료가 많아질수록 모델 정확도는 높아진다.
 기상청은 "도로위험기상 정보 서비스를 실시하면서 도로살얼음 위험을 강조해오고 있다"며 "앞으로 도로살얼음 예측이 정확해지면 정보 제공 서비스도 함께 고도화될 것"이라고 밝혔다.
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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