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연구보고서 기본정보

지구인공지능(GeoAI)을 이용한 수자원 변화 예측기술 개발 및 활용 연구

연구보고서 개요

기관명, 공개여부, 사업명, 과제명, 과제고유번호, 보고서유형, 발행국가, 언어, 발행년월, 과제시작년도 순으로 구성된 표입니다.
기관명 NDSL
공개여부
사업명
과제명(한글)
과제명(영어)
과제고유번호
보고서유형 report
발행국가
언어
발행년월 2024-03-01
과제시작년도

연구보고서 개요

주관연구기관, 연구책임자, 주관부처, 사업관리기관, 내용, 목차, 초록, 원문URL, 첨부파일 순으로 구성된 표입니다.
주관연구기관 동국대학교
연구책임자 이상일
주관부처
사업관리기관
내용
목차
초록 □ 연구개요 변화하는 기후에 대비하여 보다 안전하고 회복력이 강한 사회를 구축하기 위해서는 가까운 미래의 수자원 변화를 신뢰성 있게 예측할 수 있는 능력이 요구되며, 이를 가능케 하는 기술의 개발이 반드시 필요하다. 인공위성 등 원격탐사 자료는 지상관측자료의 한계점을 극복할 수 있으며, 가용한 국내외 위성이 점차 증가함에 따라 활용 가능한 데이터 역시 증가하고 있다. 현재 국내에서 진행되고 있는 인공위성 활용 연구는 과거 혹은 현재 시점의 수자원 상황을 규명하기 위한 모니터링 기술에 한정되어 있다. 인공지능 기술을 공간 빅데이터(위성, 레이더, 드론 자료 등)에 적용한 GeoAI(Geospatial AI; 지구인공지능)는 과거 또는 현재 상황만을 모니터링할 수 있는 현재의 공간자료 분석기술의 문제점을 해결할 수 있다. 본 연구의 목표는 GeoAI에 기반한 새로운 기술을 개발함으로써 기존의 수자원 변화 모니터링 기법이 갖고 있는 한계를 극복하고, 시간과 비용 측면에서 효율적인 수자원 변화 모니터링 및 예측 방안을 마련하였다. GeoAI를 융합적으로 활용하여 수자원 변화의 추이를 이해하고 향후 전망에 관한 자료를 생산할 수 있는 기법을 제시하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 본 연구에서는 1차년도에 GeoAI 기반 기술구축, 2차년도에는 GeoAI 모델 확립 및 수자원 변화 예측, 3차년도에는 개발된 GeoAI 모듈을 기반으로 수자원 변화 평가를 진행하였다. 1차년도에는 연구수행을 위한 환경 분석 및 기초연구 수행단계로 GeoAI 기반의 수자원·농업 분야에 적용한 국내외 기술 사례조사, 다중위성 자료 및 AI 기술의 통합적 이용방안을 모색하고, GeoAI 기술 방법론 개발 및 테스트 베드에 시범적으로 적용한다. 2차년도에는 1차년도에 시범적으로 테스트한 기술을 바탕으로 다중위성자료와 AI 기술을 융합한 GeoAI 알고리즘을 개발한다. 개발된 모델을 바탕으로 중단기 수자원 변화를 예측하고, 예측결과의 신뢰성을 평가하였다. 3차년도에는 1차년도와 2차년도에서 수행한 연구결과물과 연계하여 수자원 변화를 예측하고 평가한다. GeoAI 기반 수자원 변화 예측결과를 바탕으로 가뭄 분석 및 예측, 기후변화 시나리오를 적용하여 중단기 미래 가뭄 전망을 확률론적으로 평가하였다. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 4차 산업혁명이 일으킨 새로운 패러다임 변화는 수자원 분야 기술 발전에 있어 새로운 돌파구가 될 수 있다. 인공위성의 다양화와 자료의 대량생산이 AI 기술과 융합됨으로써 수자원 변화에 대한 미래 예측기술이 향상된 신뢰도를 확보할 때, 불확실한 미래의 수자원 환경에 적절히 대처할 수 있다. 인공위성 자료와 같은 빅데이터와 AI 기술을 적절하게 융합하여 중단기 수자원 변화를 신뢰성 높게 예측하는 일은 현재의 수자원 관련 정책수립과 실무를 한 단계 업그레이드 한다는 측면에서 매우 중요다. 관련 기술은 일사량, 강수량, 인간활동으로 인한 토지피복 변화 등을 종합적으로 분석하여 중단기 수자원 관리계획에 반영하는 등 다양한 기후변화 적응 영역으로까지 광범위하게 활용될 수 있다. 북한 등의 미계측 지역까지 포함한 한반도 전역의 수자원 변화 모니터링 및 예측을 위한 자료를 제공함으로써, 인프라 연결, 산림, 농업, 수자원 및 도시개발 등 남북협력 관련 정책 전반에 기초자료로 활용 가능할 수 있다. 수문자료가 부족한 개발도상국과의 국제협력에도 저비용 적정기술로서 높은 가치를 기대할 수 있을 것이다. (출처 : 연구결과 요약문 2p)
원문URL http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=REPORT&cn=TRKO202400006506
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