지구상에서 가장 북쪽과 남쪽 끝 극단적인 곳에서 극한 체험하면서 연구하는 '극적인 사람들'. 보통 사람들은 일생에 한 번 가기도 힘든 남극과 북극을 수시로 오가며 연구 활동을 펼치는 극지연구소 사람들과 스프의 콜라보 프로젝트! 기후 변화의 최전선에 있는 그들의 이야기를 들어보세요! (글: 이주한 극지연구소 미래기술개발부 책임연구원)

극지과학 연구는 대부분의 과학 분야와 마찬가지로 첨단 기술의 개입과 도움을 필요로 한다. 쇄빙연구선 아라온호가 가져다준 극지과학 분야의 연구 성과와 파급 효과는 첨단 기술이 과학에 미치는 영향력을 단적으로 보여준다.

극지 연구는 현장을 기반으로 하는 관측 연구들이 많아 시·공간적으로 극복해야 할 요소들이 많이 있다. 특히 연중 관측이 필요한 대부분의 연구들이 혹한과 통신 등 인프라 지원이 전혀 없어, 관측과 탐사를 위해서는 자동관측 시스템과 배터리(에너지), 실시간 데이터 회수를 위한 통신시스템 등 4차 산업 핵심 기술의 이식을 필요로 하고 있다.

과거 100만 년의 기억을 탐사하려면
남극의 빙하는 기후변화와 관련하여 극지에서 가장 핵심적인 연구대상이다. 최근 극지 과학 이슈 중 하나는 과거 100만 년 이상의 기후변화 기록을 간직하고 있는 ‘심부빙하’ 연구라고 할 수 있다. 이 연구는 빙하의 두께나 내부 특성을 탐사하고, 빙하 분석을 위한 빙하 코어를 시추하는 등 오랜 시간과 노력 그리고 최첨단의 기술력이 필요한 연구 분야이다.

우리가 찾고자 하는 빙하는 내부에 나무의 나이테와 같은 역할을 하는, 겹겹이 쌓인 눈의 층이 잘 발달되어 있어야 한다. 또한 그 두께가 100만 년 기후변화를 담기에 충분한, 최소 2,000미터 이상이어야 하며 하부 지각과 경계에서 용융이 없어야 과거 기후변화 연구에 적합하다. 이와 같은 빙하 특성과 빙하 하부 지형은 주로 빙하레이더 탐사를 통해 정보를 얻고 있다. 극지연구소에서는 헬기에 장착하여 3,000미터 이상의 빙하를 탐사할 수 있는 빙하레이더를 만들어 빙하탐사를 수행하였다. (▶ 참고 : 그림 1, 1-1)

이렇게 얻어진 결과를 바탕으로 빙하 하부에 얼지 않은 호수(빙저호)의 존재를 밝혀내, 대한민국 빙저호 연구를 시작하는 결과를 만들었다. 또한 얻어진 데이터들을 이용하여 남극 전체 빙하 하부 지형도를 제작하는 국제 컨소시엄인 BEDMAP3에 참여하여 빙하와 관련된 국제사회 연구 그룹에 크게 기여하고 있다. (▶ 참고 : 그림 2)

최근에는 더 넓은 지역을 탐사할 수 있도록 '항공기용 빙하레이더' 개발을 주도하고 있으며 개발된 레이더를 항공기 (▶ 참고 : 그림 3, 3-1)에 장착하여 향후 내륙기지 후보지가 될 지역에 대한 탐사를 수행할 것이다.

극지연구소에서는 해양수산부와 과기부, 산업부가 공동으로 참여하는 다부처 사업인 ‘극한지 관측 및 빙하용 협동 이동체 시스템 기술개발’ 사업을 수행하고 있다. 이를 통해 남극에서 연중 데이터를 관측하고 실시간으로 관측된 데이터를 장보고과학기지로 전송할 수 있도록 극지의 최악의 환경을 이겨낼 수 있는 관측 장비, 극한지 통신, 극지 로봇을 개발하고 있다.

2025년까지 남극에서 이 시스템의 실증을 성공적으로 마친다면, 극지에서 수집되는 데이터를 실시간 수집하고 로봇이 자동으로 장비를 유지보수하여 남극에서 끊김 없는 데이터를 수집할 수 있는 환경이 만들어진다면 극지에서 기후변화를 연구하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것이다. (▶ 참고 : 그림 5)

최근까지는 남극에서 연구를 수행하는 연구원들의 안전을 확보하기 위하여 눈에 덮인 숨겨진 크레바스를 찾는데 위험을 감수하는 경우가 많이 있었다. 필자는 '피스텐불리'라는 설상차 앞쪽에 빙하 내부를 볼 수 있는 소형 빙하투과레이더를 장착하여 연구지역에서 숨겨진 크레바스를 탐사하였다. (▶ 참고 : 그림 6 피스텐불리, 그림 7 크레바스를 탐사 중인 필자)

이 경우 설상차를 운전하는 기술원과 필자는 크레바스에 빠질 위험에 노출되기도 한다. 이런 위험을 해결하기 위하여 2년에 걸쳐 남극의 빙하 위를 이동할 수 있는 무인 이동로봇을 개발하여 크레바스 탐사에 활용하고 있다. (▶ 참고 : 그림 8 로봇 ‘젠투’)

지난 2019-2020 남극 연구 시즌에는 완성된 로봇을 이용하여 K-루트 경로상의 크레바스를 원격으로 찾아내는 데 성공하였다. 지금은 로봇이 실시간으로 크레바스의 존재를 인식할 수 있는 시스템이 아니기 때문에, 향후 3~5년 동안은 인공지능을 이용하여 로봇이 크레바스를 자동으로 인식하고 위험지역을 회피할 수 있는 기술 개발을 목표로 연구 중이다.

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