[과학·환경] 앨 고어 공동 설립 ‘클라이메트 트레이스’, 도시 차량 이산화탄소 배출량 70% 과소평가... NAU 연구진 발표

2021년 도로 FFCO2 배출량 비교 출처: 환경 연구 보고서 (2026)

오늘은 기후 변화 대응의 핵심이 되는 온실가스 배출량 데이터에 관한 중요한 연구 소식을 가져왔습니다. 인공지능(AI)을 활용해 전 세계의 기후 오염 물질을 추적한다고 알려진 ‘클라이메트 트레이스(Climate TRACE)’의 데이터에서 대규모 오차가 발견되었다고 하는데요. 함께 알아볼까요?

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1. ‘클라이메트 트레이스’ 데이터의 오류 발견

앨 고어(Al Gore) 전 미국 부통령이 공동 설립한 기후 변화 추적 컨소시엄 ‘클라이메트 트레이스(Climate TRACE)’는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 전 세계 온실가스 배출량을 추적하고 발표하는 것으로 유명합니다.

하지만 최근 북미 애리조나 대학교(NAU)의 케빈 거니(Kevin Gurney) 교수 연구팀이 발표한 연구에 따르면, 이 데이터베이스가 도시 내 자동차와 트럭에서 발생하는 이산화탄소($CO_2$) 배출량을 평균 70% 과소평가하고 있는 것으로 나타났습니다.

"기후 변화에 대한 사회적 대응을 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 온실가스 배출량 정보가 필수적입니다."

— 케빈 거니, 북미 애리조나 대학교 교수

2. 어떻게 밝혀냈을까? 불칸(Vulcan) 데이터베이스와의 비교

거니 교수 연구팀은 클라이메트 트레이스의 미국 도시 내 차량 $CO_2$ 배출량을, 거니 교수의 연구실에서 구축하고 공식 교통 및 에너지 소비 데이터로 보정된 '불칸(Vulcan)' 데이터베이스와 교차 비교했습니다.

• 평균 70%의 격차: 클라이메트 트레이스의 데이터는 불칸 온로드 데이터베이스에 비해 평균 70% 낮게 측정되었습니다.
• 도시별 편차: 인디애나폴리스나 내슈빌과 같은 특정 도시에서는 배출량이 무려 90% 이상 낮게 측정되기도 했습니다.

거니 교수팀은 앞선 연구에서도 클라이메트 트레이스가 발전소의 $CO_2$ 배출량을 평균 50% 과소평가하고 있다는 점을 지적한 바 있습니다. 즉, 미국 내 화석 연료 기반 $CO_2$ 배출량의 절반 이상이 크게 축소되어 기록되고 있다는 의미입니다.

3. 투명성과 과학적 엄밀함의 중요성

연구진은 인공지능(AI)이 기후 데이터를 다루는 데 유망한 기술이 될 수 있지만, 그 자체로 완벽한 데이터의 정확성을 보장하지는 않는다고 강조합니다.

특히 클라이메트 트레이스가 AI를 활용했다고 밝힌 것과 달리, 실제로는 간단한 계산 방식을 사용한 추정치도 많아 과학적 엄밀함과 투명성이 부족하다는 점이 지적되었습니다.

• 정책 결정의 오류 위험: 잘못된 배출량 데이터는 정책 입안자의 결정을 오도할 수 있으며, 기후 변화 대응을 위한 예산이나 정책 선택에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 신뢰도 유지: 대중과 정부가 기후 위기에 올바르게 대응하기 위해서는 검증 가능한 표준화된 시스템이 필요합니다.

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글을 마치며

거니 교수는 "완벽하게 정확한 배출량 추정은 불가능하지만, 정책 입안자와 대중에게 제공되는 데이터는 편향되지 않고 최고 수준의 과학적 표준을 충족해야 한다"고 당부했습니다.

우리가 만드는 기후 정책이 올바른 방향으로 나아가려면, 화려한 기술 이면에 있는 데이터의 정확성을 철저히 검증하는 태도가 필요해 보입니다.

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