R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201717CTAP-C114628-02 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 빅데이터를 활용한 기후재해(가뭄, 폭설 및 집중호우) 원인과 현황 상관관계 분석, 인공지능(Machine Learning-인공신경망) 기반 미래 기후재해 예측 및 사회기반시설 영향 분석 기법 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2016-06-24 ~ 2018-06-23 | |||||
| 연구책임자 | 이명진 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
5명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
10명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 50,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 50,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 100,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 100,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 한국환경정책, 평가연구원 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
○ 연구 배경 - (창조형 모험 지원유형의 이해) 창조형 모험 지원유형은 신진연구자의 연구기회를 확대하여 미래 도전적 창조 모험 연구의 양성과 연구의욕을 고취하고 차세대 우수 연구 인력을 양성하는 과제임. · 따라서 본 연구를 통하여 1) 연구자가 지니고 있던 연구역량을 바탕으로 국제적 경쟁력을 갖춘 우수연구 인력으로 도약할 수 있는 기회가 되어야 하며, 2) 미래 기후변화에 의한 피해에 난제를 효율적으로 대응하는 방안을 수립하고 사회기반시설의 영향을 분석하는 방안을 제시 하여야 함. - (기후변화/이상기후에 따른 피해 증폭) 최근 폭염·폭설, 폭우·가뭄 등 이상기후에 의한 피해가 매해 최고치 갱신 · 1990년대 5,400억원 → 2000년대 2조 1,000억원(재해연보, 2012) · 1960년대 기상재해로 인한 물류 및 유통 피해액 약 1조원, 2000년대 19조원 급증(한국교통연구원, 2012) · 기후변화로 2020년까지 1,079조원 피해 발생 예상(기후변화의 경제학적 분석, 환경부 2012) - (빅데이터 기반 기후변화 피해의 효율적 대응) 기후변화에 의한 다양한 피해를 빅데이터 기법과 융합 DB를 활용하여 산업계의 사전적 피해 최소화 및 사고 발생에 대한 선제적 대응 체계 마련 · 빅데이터를 활용한 응용 기상정보의 생성과 기상예보 신뢰도 향상을 위한 노력이 2014년부터 기상청 등을 바탕으로 시작되고 있음. · 그러나 SNS와 블로그 형태의 비정형 자료 중 기상관련 자료를 추출하여 기상예보와 연동하는 기술을 자동화 하는 방안이 주류를 이루고 있으며, 또한 기본계획 수립(개념정립, 방법론 선정 및 향후 활용 방안 등)이 중심 임 - (기후 난제 해결을 위한 국가 및 국제 사회의 노력) 2015년 UN 기후협약당사국 총회(COP21, Conference of the Parties)에서 신 기후체제의 성공적 이행을 위한 VIP 기조연설과 국제적 합의에 따른 포괄적 대응을 위해 미래 기후재난 예측 활용가치와 필요성 증대 - (기후재난 해결을 위한 기술개발) 2020년까지 과학기술자문기구(Subsidiary Body for Scientific and Technological Advice, SBSTA)를 통한 기후변화 적응에 대한 기술적 로드맵 작성 필수 사항 - (기후재난 해결을 위한 인공지능 기반 융합기술 육성) 인공지능 관련 산업의 세계 시장은 지난해 이미 1,270억 달러 규모로 성장했고, 또 앞으로도 매년 14%씩 고성장을 계속할 전도유망한 산업임. 그러나 우리는 일부 국소적인 분야에서만 3조~5조원 규모의 시장을 형성했을 뿐으로, 인공지능 기반 융합기술의 육성 및 투자가 필요한 시점임(VIP 국무회의 지시, 2016.03.15) · 알파고(AlphaGo)를 개발한 구글은 인공지능을 통한 기후변화 문제 등을 해결하는 것을 발표(조선일보, 2016.03.18) · 알파고(AlphaGo)를 개발한 데미스 허사비스는 “2010년 딥마인드를 창업한 것은 기후 변화나 질병처럼 다양한 사회 문제를 해결할 수 있는 범용(汎用) 인공지능을 개발하기 위해서였다” 라고 언급 - (장·단기 사회적 재난의 원인인 기후변화 해결 필요) · 2016.04.12 VIP는 기후변화와 재난에 대한 대응을 신산업과 기술 발전의 기회로 삼을 것을 ASEAN(동남아시아국가연합) 회의에서 발표 · 기후변화에 의한 사회적 재난의 해결을 위한 실천적 방안으로 빅데이터 기반을 상관관계 분석, 인공지능을 활용한 상관관계 적용 미래 장·단기 유사 피해 발생 예측이 필수임. ○ 정부정책과 부합성 - COP21 신기후체제의 성공적 이행을 위한 VIP 기조연설과 국제적 합의에 따른 포괄적 대응을 위한 미래 기후재난 정보 구축 필요 - ICT 분야의 강점과 문화적 역량을 바탕으로 인공지능 중심의 4차 산업혁명에 능동적으로 대응 필요(VIP 국무회의 지시, 2016.03.15) -『기후대응 에너지 신사업 창출방안』의 창조경제 기반 6大 에너지 신사업 모델 발표(2014, 산업통상자원부) -「국토의 계획 및 이용에 관한 법률」제20조제2항 및 제27조제3항에 따라 도시·군기본계획을 수립·변경하거나 도시·군관리계획의 입안하는 경우 도시 기후변화에 따른 재해 취약성에 관한 분석에 직접적 활용 가능 [최종목표] ○ 연구의 최종 목표는 미래 기후재해의 예측 및 대비를 위하여,“과거 기후재해 피해 원인 및 현황의 상관관계를 고려한 인공지능(Machine Learning-인공신경망) 기반, 미래 기후재해 (가뭄, 폭설, 집중호우) 예측 기술 개발” 임. ○ 최종 연구목표의 달성을 위하여 수행하는 연구과정은 총 3단계임. 1. 빅데이터 분석을 기반으로 과거 기후재해 (가뭄, 폭설, 집중호우) 원인과 피해현황의 상관관계 분석을 수행 2. 인공 지능(Machine Learning-인공신경망)에 상관관계를 훈련시키고, 미래 기후변화 시나리오에 적용하여 동일 피해가 발생하는 미래 시점과 위치 등의 예측 정보를 생성 3.국토교통부 관련 SOC(예: 공항 및 항만 등)의 피해 현황 예측 등 현업에 활용 가능한 정책을 위한 영향분석을 수행 ○ 최종 연구목표를 달성을 위한 세부 목표는 다음과 같음. 1. 기후재해의 원인 및 현황 상관관계 분석 기술 개발 2. 미래 시점 및 위치별 기후재해 피해 발생 예측 분석 기술 개발 3. 국토교통부 관련 SOC 관리에 활용하기 위한 정책 기초 자료인 영향분석 수행 ○ 전술된 연구과정을 수행하기 위한 구체적 세부목표는 다음과 같음. 1. 과거 및 현재 시점을 대상으로 기후재해(가뭄, 폭설 및 집중호우)의 관련 비정형 문헌(보고서, 논문 및 기사 등)을 수집 2. 수집된 비정형 문헌 자료에 대하여 Text Mining 등 빅데이터 기법을 적용하여 단순 유의어 분석이 아닌, 피해 발생 시점과 현황에 대한 상관관계 추출 3. 국가공인 기후변화 시나리오, 한국환경정책·평가연구원 자체 생산 기후변화 시나리오 및 확률강우량 자료를 바탕으로 인공지능 중 인공신경망 방법을 활용한 전술된 상관관계 훈련 수행 4., 훈련결과를 바탕으로 미래 기후재해 발생 시점, 위치 및 원인 등을 예측 5. 예측 결과와 더불어 국토교통부가 관리하는 주요 사회기반시설물과 위치적으로 연동하여 장·단기 사회기반시설물의 피해를 예측 하는 영향분석 수행 6. 연구지역을 서울 및 부산 등 대도시권으로 정의하며, 본 연구의 성과가 직접 대국민이 체감할 수 있도록 결과 생성 [연구내용 및 범위] ○ 본 과제는 파리기후협약의 합의된 신기후체제를 실질적으로 지원하고, 급진적으로 발생하는 기후재난에 효율적으로 대응하기 위하여, “과거 기후재해 피해 원인 및 현황의 상관관계를 고려한 인공지능(Machine Learning-인공신경망) 기반, 미래 기후재해 (가뭄, 폭설, 집중호우) 예측 기술을 개발” 하는 것임. ○ 이를 위하여 첫째, 빅데이터 분석(예: Text Mining)을 기반으로 과거 기후재해(가뭄, 폭설, 집중호우) 원인과 피해현황의 상관관계 분석을 수행, 둘째, 인공지능(Machine Learning-인공신경망)에 상관관계를 훈련시키고, 미래 기후변화 시나리오에 적용하여 동일 피해가 발생하는 미래 시점과 위치 등의 예측 정보를 생성, 셋째, 국토교통부 관련 SOC(예: 공항 및 항만 등)의 피해 현황 예측 등 현업에 활용 가능한 정책적 방안을 위한 영향분석을 수행함. ○ 1차년도에는 과거 기후재해(가뭄, 폭설, 집중호우)에 대한 상관관계 분석을 수행함. 문헌정보 중심의 과거 기후재해 원인 및 피해 현황 인벤토리 구축, 빅데이터(예: Text Mining)을 활용한 원인과 현황의 시공간 상관관계 분석함. ○ 2차년도에는 전술된 상관관계를 인공지능(Machine Learning-인공신경망)에 훈련 및 미래 기후변화 시나리오에 적용하여 장단기 미래 피해 예측 정보를 생성함. 또한, 개발된 기술이 국토교통부 관련 SOC(공항, 도로 및 철도 등) 관리 체계 강화에 직접적으로 활용되는 정책적 적용 방안 마련을 위한 영향분석을 수행함. ○ 본 과제의 최종 성과물은, 1) 기술개발 2건(기후재해의 원인 및 현황 상관관계 분석 기술, 미래 시점 및 위치별 동일 피해 발생 예측 분석 기술), 2) 학술성과 5건(SCI 1편, 등재논문 4편) 이며, 3) 산업재산권 1건(국내특허 1건), 4) 기술 활용을 위한 피해 영향분석 1건(개발된 기술의 국토교통부 관련 SOC에 실제 활용가능 한 영향분석)임. ○ 본 과제의 결과물은, 1) 상용소프트웨어 제작 등을 위한 산업체 기술이전 (인공지능(Machine Learning-인공신경망) 및 빅데이터 분석 기술), 2) 국정과제 지원 및 “국가기후변화 적응대책”에 반영(국정과제 83-3(홍수 산사태 등 재해 걱정 없는 안심 국토 실현), 국정과제 90-1(기후변화 감시·예측 능력 활보 및 이상기후 대응능력 강화), 「국토의 계획 및 이용에 관한 법률」제20조제2항 및 제27조제3항에 따라 도시·군기본계획을 수립·변경하거나 도시·군 관리계획의 입안하는 경우 도시 기후변화에 따른 재해 취약성 등에 활용될 예정임. |
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| 색인어 | 한글 | 기후변화 | 인공지능 | 기계학습 | 빅 데이터 | 상관관계 |
| 영문 | Climate Change | AI | Machine Learning | Big data | Correlation | |
| 최종보고서 | 최종보고서-이명진작성-20180827-v1.pdf | |||||