상세 설명

본 연구실은 전산유체역학(CFD) 모델과 인공지능(AI) 기법을 융합하여 도시 대기환경을 정밀하게 예측하고 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. CFD 모델(OpenFOAM, PALM 등)을 활용하여 실제 도시 지형, 건물, 도로 등 복잡한 환경을 반영한 고해상도 시뮬레이션을 구현하며, 이를 통해 미세먼지, 오존 등 오염물질의 이동 및 확산 경로를 예측합니다. 최근에는 딥러닝, LSTM, GRU, Bi-LSTM 등 첨단 인공지능 모델을 도입하여 대기질 예측의 정확도를 높이고, 다양한 도시 환경 및 기상 조건에 대한 예측 성능을 향상시키고 있습니다. 실제 서울, 대전, 부산 등 대도시를 대상으로 한 연구에서, 인공지능 모델이 단기 및 장기 대기질 예측에 우수한 성능을 보임을 확인하였으며, 중국 등 인접 국가의 대기질 자료를 활용한 예측 정확도 향상 연구도 병행하고 있습니다. 이와 같은 융합 연구는 도시 대기환경 문제의 복잡성을 효과적으로 해소하고, 정책적·실무적 의사결정에 필요한 과학적 근거를 제공합니다. 또한, 미래 도시의 기후 변화 대응, 오염물질 저감, 쾌적한 생활환경 조성 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 혁신적 대기환경 예측 시스템 개발에 기여하고 있습니다.

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