프로젝트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 실증 단계에 있는 '디지털 트윈 기반 수질예측 SaaS'를 통해 실시간 수질 모니터링, 유해 녹조 발생 조기경보, 오염사고 영향 범위 예측 등 사전 대응적 의사결정을 지원합니다.
- 국립환경과학원, 서울시 등과 협력하여 개발한 'AI 플랫폼 및 수질오염사고 분석체계', '하천망 분석 모델'은 공공 인프라 관리에 즉시 적용 가능한 높은 기술 성숙도를 보입니다.
디지털 트윈은 물 재이용 공정을 최적화하고 에너지 비용을 절감하여 지속 가능한 물 관리의 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다. 한국수자원공사의 사우디아라비아 기술 수출 사례에서 보듯, 기후변화에 대응하기 위한 전 세계적 수요가 높아 시장 잠재력이 매우 큽니다.
- 인공위성, 드론 영상 등 원격탐사 빅데이터를 AI로 분석하여 넓은 지역의 수질 분포와 장기 변동성을 신속하게 파악, 현장 샘플링 비용과 시간을 획기적으로 절감합니다.
- 상하수도 빅데이터 플랫폼 표준화 기술 개발 경험을 바탕으로, 다양한 소스에서 수집된 환경 데이터를 통합하고 정규화하여 일관성 있는 분석 및 관리 체계를 제공합니다.
원격탐사와 머신러닝의 융합은 직접적인 샘플링이 어려운 원격 지역의 호수 모니터링 등 전 지구적 적용을 통해 새로운 수익 창출 가능성을 제시합니다. 이는 수질 관리 및 수생태계 탄소 순환 이해에 귀중한 통찰력을 제공하여 환경 규제 대응 및 관리 효율성을 높일 수 있습니다.
완료된 프로젝트
11
[1-3][통합RCMS]상하수도 빅데이터 관리/해석 플랫폼 및 표준화 기술개발
환경부
2022년 - 2022년 12월
12
딥러닝 기법을 활용한 4대강 수계 주요 유입지류 수질변화 연구
국립환경과학원
2021년 10월 - 2022년 06월
13
[1-2][통합Ez]-다중모드 환경 데이터의 다중규모 분석을 위한 인공지능 기반 모듈화 모델 개발
한국연구재단
2021년 03월 - 2022년 02월
14
[통합RCMS]상하수도 빅데이터 관리/해석 플랫폼 및 표준화 기술개발
한국환경산업기술원
2021년 - 2021년 12월
15
서울 미세먼지 대응 정책 지원을 위한 서울시 도로변 대기오염측정망 최적화 기법개발
서울녹색환경지원센터
2020년 04월 - 2020년 12월
16
[통합Ezbaro]-다중모드 환경 데이터의 다중규모 분석을 위한 인공지능 기반 모듈화 모델 개발
한국연구재단
2020년 03월 - 2021년 02월
17
통계적 기법을 활용한 수질 변화 평가 방안 마련(Ⅱ)
국립환경과학원
2019년 07월 - 2020년 03월
18
[Ezbaro]녹조 예측을 위한 피코시아닌 고유광특성 산정 알고리즘 개발
과학기술정보통신부
2019년 03월 - 2019년 05월
19
차세대 수질·수생태계 예측모델 개발 및 적용성평가(Ⅱ)
국립환경과학원
2018년 10월 - 2019년 10월
20
통계적 기법을 활용한 수질 변화 평가 방안 마련
국립환경과학원
2018년 10월 - 2019년