AI 기반의 산불대비·대응 의사결정지원 플랫폼 개발을 통해 디지털 전환 시대에 맞는 고도화된 첨단산불대응시스템 구축□ 도메인 지식 기반의 안전·신뢰 AI 기술을 활용하여 재난성 산불 발생 시 신속·정확한 산불 확산정보(방향, 속도, 강도 등)를 제공하는 실시간 산불확산예측 신기술 개발□ 산불 대응 시 선제·효과적으로 진화전략(장비, 인력배치, 인명 대피) ...

- 1차년도에는 선행연구 및 FWB(Food-Water-Biodiversity)간의 현황조사를 기반으로 대상지를 선정하고 연계성 분석을 통해 연결관계와 상충관계를 파악하여 각 부문 간 주요 갈등 및 공통 문제를 분석한다. 모델선정을 위해, IIASA의 공동생산모델에 관련된 기존 프로젝트 방법론을 검토하며 국내 적용 가능한 모델 선정 및 개선 방안을 도출한다. 또한, 국내 지속가능 FWB 넥서스 프레임워크 개발을 위해 현지 이해당사자 및 전문가와 협의하여 해당 지역의 지속가능 FWB 갈등(물 부담금, 직불제, 토지이용제한 등)을 중심으로 한 넥서스 프레임워크를 구상하고 그에 따라 각 부문간 연결관계를 중심으로 모델링을 보완 및 수정한다. - 2차년도에는 개발된 FWB 프레임워크에 기반하여 수문학 및 생물다양성 모델이 연계된 ABM(Agent-Based Model)을 설계한다. 구축된 모델을 통해 현 시점에서의 FWB 넥서스 분석을 수행하고 이해관계자를 중심으로 관련 전문가 자문을 받아 모델을 보완 및 검증한다. ABM 모델의 결과를 바탕으로 이해관계자 간의 공정성과 형평성을 고려할 수 있는 의사결정 방안을 제시한다. 또한, 중위도 지역 내 FWB 갈등문제를 중심으로 자료를 수집을 통해 본 연구에서 개발한 모델의 시범 적용을 위한 연구대상지를 선정한다. - 3차년도에는 미래 기상 시나리오(RCP, GCM, RCM 등)를 활용하여 국내 연구 대상 지역의 미래 개발을 위한 정량적 미래 시나리오를 개발한다. 구축된 시나리오에 따라 모델 시뮬레이션을 수행하고 도출된 결과는 향후 미래 의사결정 지원을 위해 구체적 이행방안을 도출하고 정책적 시사점을 제시한다. 또한, 2차년도에 선정된 중위도 지역 연구대상지를 중심으로 개발된 모델을 시범 적용하여 결과를 도출하고 해당 지역의 FWB 넥서스 현황을 파악하여 실제 중위도 지역에서의 모델 활용 가능성을 평가 및 제시한다.

H2020 CALLISTO(Copernicus Artificial Intelligence Services and data fusion with other distributed data sources and processing at the edge to support DIAS and HPC infrastructures)는 본 연구진과 유럽의 다양한 전문기관이 참여하는 공동연구 컨소시엄임. 기존 H2020 EOPEN 협력결과를 연계 및 확장하기 위해 본 컨소시엄에서는 기존 5개의 특화된 플랫폼으로 운용되고 있는 유럽연합의 데이터 공유시스템 DIAS(Data and Information Access Service)를 추가적으로 지원하고자, 4차산업혁명의 주요 기술인 인공지능 분석에 특화된 새로운 플랫폼 개발을 목표로 함 본 연구진은 CALLISTO 컨소시엄 중 인공지능 기반 농지 모니터링 연구를 수행하는 PUC(Public Use Case)1에 참여하여 기후변화 대응 및 지속 가능한 농업을 목표로 하는 유럽의 공통농업정책(Common Agricultural Policy, CAP) 지원방안을 모색하고 있으며, 단계적으로 1) 인공지능 모델 학습을 위한 학습데이터 구축, 2) 전 과정 분석 체인(전처리-학습-검증-추론 최신화-분석)에 기반한 단주기 정밀 농업 모니터링 기술을 교류함 본 연구진은 유럽 연구진과의 기술교류 및 협력체계를 바탕으로, 유럽 CAP의 핵심 목표인 기후변화 대응 및 지속 가능한 농업을 국내에서 달성하고자 함. 이에 저탄소와 적정 농업 생산성의 개념을 포괄하는 CSA 지원-모니터링-정보확산 체계를 개발하고자 하며, 연구 개발 과정은 다음과 같음 논 실경작지 대상 생산성-탄소 효율 모델링: 1) 최신 인공지능기술을 도입하여 설계한 인공신경망에 국내 작물 및 농업 특성을 반영하여 지구관측 빅데이터를 활용한 논 실경작지 분포 및 경계를 파악함. 2) 논 실경작지를 대상으로 농업 생산성-탄소 효율 모델을 구축하여, 기후변화에 따른 생산성-탄소 효율 변화를 파악하고 최적화 방안을 도출함 저탄소 농지 적합성 평가 및 탄소저감 의사결정 지원을 위한 정보확산방안 마련: 3) 생산성-탄소 효율 변화에 기반한 저탄소 농지 적합성 평가를 수행하고, 부적합 지역에서의 탄소저감, 토지전용 및 전환 방안을 도출함. 4) 연구 협력기간 동안 유럽 연구진과의 원활한 협력 및 데이터 공유체계를 유지하며, 국내 지자체 중심의 의사결정권자를 대상으로 도출된 연구결과의 정보확산 기반을 마련함

□ 3차년도(2023.10 - 2024.09) 3.1. 국내 넥서스 기반 환경 및 사회경제적 시나리오 개발을 통한 모델 고도화 - 미래 기상 시나리오(RCP, GCM, RCM 등)를 활용하여 연구 대상 지역의 미래 개발을 위한 정량적 시나리오를 개발함. 이해관계자 참여 프로세스를 지원하기 위해 각 부문별 모델과 결합된 ABM을 활용하여 사회경제적 시스템과 환경 시스템과의 상호 작용을 연계함 - 시나리오 개발 시, 각 주체별(농부, 정부기관 등)로 모델링 되며, 경제적 이익의 극대화, 지속가능한 자원관리, 생물다양성 유지 등과 같은 목표가 설정되며, 주체별 결정은 연속적으로 부문별 모델에 영향을 미치는 방식으로 설정됨 - 개발된 시나리오를 모델에 반영하여 분석하기 위해 관련 데이터를 수집하고 가공함. 수집 불가능한 자료의 경우, 해당 지역과 환경 및 사회적 상황이 유사한 지역의 데이터를 활용하거나 글로벌 통계 데이터를 활용함 3.2. 모델 시뮬레이션 및 의사결정 지원 프로세스 구축 - 구축된 시나리오에 따라 모델 시뮬레이션을 수행하며, 다양한 방식으로 시각화되어 공간적으로 분석됨 - 도출된 결과는 식량-물-생태계다양성 넥서스의 주요 거버넌스에 대한 이해관계자를 중심으로 현지 전문가의 의견을 받아 모델을 보완하고 검증함 - 미래 환경 및 사회 시나리오에 따른 분석 결과를 도출하여 향후 미래의사결정 지원을 위한 이행방안을 도출하고 정책적 시사점을 제시함 3.3. 중위도 지역 활용방안 도출 및 시범 적용 - 중위도 지역에서 넥서스 평가와 이해관계자의 참여 기반 의사결정 효율성 증진 및 공정성 확보를 위한 활용방안을 도출함 - 중위도 지역 중 선정된 대상지에 모델을 시범 적용하여 결과를 도출하고 해당 지역의 FWB 넥서스 현황을 파악하여 실제 중위도 지역에서의 모델 활용 가능성을 평가 및 제시함