본 연구실은 수문학을 기반으로 위성 원격탐사를 이용한 토양수분 관측, 위성자료의 오차 평가와 보정, 인공지능 기반 수문·기상 예측, 그리고 수치예보 및 기후모델 연계 기술을 중점적으로 연구하며, 가뭄·홍수·극한기상 등 기후재난 대응과 환경 관측 고도화에 기여하는 융합 연구를 수행하고 있다.
AI 요소모델(Emulator)-수치예보모델 연계 기반 한국형 위험기상 조기예측 기술 개발: GNSS-R 군집위성 및 수문위성 활용
본 연구의 최종 목표는 군집형 수자원 위성 관측자료를 활용하여 고빈도·고해상도 토양수분 예측 surrogate 모델을 구축하고, 이를 한국형수치예보모델(KIM)과 연계하여 위험기상 예측 정밀도를 향상시키는 End-to-End 예측 체계를 실현하는 것임. 특히, CYGNSS, SMAP, ASCAT, SMOS, Sentinel-1 등 서로 다른 궤도·주파수 특...
AI?수치예보모델 연계
위성 기반 수문자료
AI 기반 수치예보
위험기상 조기경보
자연재해 대응 기술
2
2025년 7월-2026년 7월
|60,000,000원
위성자료 기반 북한 기후변화 대응 역량 분석 및 남북 과학기술 협력모델 개발: 검증관측소 구축 가능성 중심으로
본 연구의 최종목표는 위성자료를 활용하여 북한의 기후변화 대응 역량을 체계적으로 분석하고, 이를 기반으로 남북 간 과학기술 협력 가능성을 평가하여, 단계별 협력 및 공동사업 모델을 정책적으로 제시하는 것이다. 북한은 기후재난(가뭄, 홍수, 산불 등) 발생 빈도가 증가하고 있음에도 불구하고, 지상관측 인프라가 극히 부족하여 기후변화 대응에 큰 한계를 보이고 ...
기후변화 대응
단계별 협력모델
그린데당트
위성자료
검증관측소 구축
3
2025년 3월-2030년 12월
|1,071,000,000원
인공지능-역학 하이브리드 고해상도 전지구기후모델 개발 및 활용연구
AI 및 역학모델 기반 공간해상도 25 km이내 신규 요소 기술 개발 및 이를 활용한 AI-역학 하이브리드 전지구기후모델(AID-GCM) 개발하는 최종목표를 위해, 요소 모델별(대기, 지면, 해양, 해빙 등) AI 적용 기술 개발, 그리고 이 요소 모델들을 통합한 AI-역학 하이브리드 전지구기후모델 개발, 최종적으로 하이브리드 결합 시스템의 장기 시뮬레이션...