프로젝트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
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디지털 트윈 기반 수질 관리 및 AI 예측 플랫폼
- 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.
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원격탐사 및 빅데이터 기반 광역 수환경 모니터링
- 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
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마모시험 데이터 상관성 도출을 위한 통계분석 기법 제시(1년차)
한국철도기술연구원
2017년 04월 - 2017년 12월