보고서 정보
주관연구기관 |
한국환경연구원 |
연구책임자 |
진대용
|
참여연구자 |
표종철
,
김도연
,
조윤랑
,
한국진
,
김미애
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2021-12 |
과제시작연도 |
2021 |
주관부처 |
국무조정실 The Office for Government Policy Coordination |
등록번호 |
TRKO202200017591 |
과제고유번호 |
1105016408 |
사업명 |
한국환경정책평가연구원(R&D) |
DB 구축일자 |
2022-12-05
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키워드 |
환경 디지털 뉴딜.환경 빅데이터.인공지능.설명 가능한 인공지능.Environmental Digital New Deal.Environmental Big Data.Artificial Intelligence (AI).Explainable AI (XAI).
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초록
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Ⅶ. 결론 및 정책 제언(학술적 성과)
❏ 환경 디지털 뉴딜을 위한 AI 기반 환경분야 연구사례 제시
ㅇ AI 기술을 중심으로 환경 변화 탐지 사례(산지 변화 탐지), 자연재해 분석 사례(침수 탐지 및 예측), 감염병 분석 사례(기후 및 대기인자와 코로나19 상관분석, 매체별 환경오염 분석 사례(미세먼지 발생패턴 분석)의 환경분야 활용 사례를 제시
ㅇ 수치, 이미지, 지리정보 등 다양한 데이터를 입력변수로 활용 가능하며, 연구목적에 따라 관심변수의 추정 및 예측, (이미지) 변화 분석, 변수의 영향력 분석 등에 활용
Ⅶ. 결론 및 정책 제언(학술적 성과)
❏ 환경 디지털 뉴딜을 위한 AI 기반 환경분야 연구사례 제시
ㅇ AI 기술을 중심으로 환경 변화 탐지 사례(산지 변화 탐지), 자연재해 분석 사례(침수 탐지 및 예측), 감염병 분석 사례(기후 및 대기인자와 코로나19 상관분석, 매체별 환경오염 분석 사례(미세먼지 발생패턴 분석)의 환경분야 활용 사례를 제시
ㅇ 수치, 이미지, 지리정보 등 다양한 데이터를 입력변수로 활용 가능하며, 연구목적에 따라 관심변수의 추정 및 예측, (이미지) 변화 분석, 변수의 영향력 분석 등에 활용할 수 있는 가능성을 제시함
ㅇ XAI 모형을 통해 구축된 모델의 값 출력에서 영향력이 큰 요인들을 제시하여, 의사결정을 위한 양적 자료로 활용하기 위한 방안을 제시함
❏ AI 기반 감시 체계 구축을 위한 필수 요소 및 활용방안
ㅇ 다수 환경분야에 대한 실제 AI 적용을 통해, AI 기반 감시 체계 구축을 위한 필수요소 및 기본적인 모형 구축 및 분석 과정을 정립함
ㅇ AI 기반 감시 체계의 필수요소는 데이터 구축(데이터 수집 또는 생산) ⇒ AI 모형 구축 ⇒ AI 모형 기반 분석 및 감시 실시 ⇒ 결과 도출 및 정책 근거자료 확보의 과정으로, 이를 통해 AI 기반 감시 체계 구축 가능
ㅇ 지속적으로 활용 가능한 환경감시 체계 구축을 위해서는 실시간 또는 주기적 자동 데이터 수집이 필수적임
ㅇ AI 모형을 구축한 뒤 모형 출력 결과를 활용 및 고려하지 못한 부분에 대한 모형 업데이트를 수행하는 등의 선순환 체계 구축 필요
ㅇ 모형 구축 및 결과 해석의 과정에서 전문지식과의 정합성이 확보되면, 향후에는 지속적(자동)으로 결과를 도출하여 환경 이슈 대응방안 수립 시 과학적 정책 근거 자료를 제시함으로써 감시 체계의 역할을 수행할 것으로 기대함
❏ 후속 과제 제안
ㅇ 정밀하고 실용성 높은 분석을 위해서 고해상도의 시·공간 데이터 구축이 필요하고 구축된 데이터의 질에 따라 결과 및 활용 범위가 달라지기 때문에, 데이터 구축이 필요한 영역에 대한 검토, 목적에 맞는 고해상도 데이터 생산을 위한 연구 수행을 제안함
ㅇ 매체별 오염, 자연재해 분석 등 AI 및 XAI 모델을 구축하고, 도출된 결과를 토대로 전문가와의 정합성 검토, 물리적 모델링 및 시뮬레이션 결과 등과 비교분석을 비롯해 관련 내용을 합리적으로 반영하기 위한 연구 필요
(출처 : 요약 13p)
Abstract
▼
Ⅶ. Conclusions and Policy Suggestions (Academic Outcomes)
❏ Case studies on AI-based environment for environmental Digital New Deal
ㅇ This study presented cases used in the environmental sector with focus in AI technology, such as environmental change detection (mountain land change detection)
Ⅶ. Conclusions and Policy Suggestions (Academic Outcomes)
❏ Case studies on AI-based environment for environmental Digital New Deal
ㅇ This study presented cases used in the environmental sector with focus in AI technology, such as environmental change detection (mountain land change detection), natural disaster analysis (inundation control and prediction), infectious disease analysis (correlation analysis of climate/air factors and COVID-19) and environmental pollution analysis by media type (PM occurrence pattern analysis)
ㅇ All kinds of data such as numbers, images, and geographical information can be used as input variables, and can be applied in estimating and predicting variables of interest, analyzing (image) changes, and analyzing variable impact depending on the research purpose
ㅇ Presenting ways to use as quantitative data for decision making by providing factors with a great impact in obtaining values of the model built through the XAI model
❏ Essential elements and application plan to build an AI-based monitoringsystem
ㅇ Essential elements, basic models, and analysis processes are established to build an AI-based monitoring system through many actual cases ofAI application in the environmental sector
ㅇ The essential elements of the AI-based monitoring system are building data (collecting or producing data) ⇒ building an AI model ⇒ analyzing and monitoring based on the AI model ⇒ deriving outcomes and securingpolicy grounds
ㅇ Automatic real-time or regular data collection is essential for building a sustainably applicable environmental monitoring system
ㅇ It is necessary to build a virtuous cycle of deriving and using data produced by building an AI model as the results and updating the modelfor parts not considered
ㅇ By securing consistency with expert knowledge in the process of building the model and interpreting the results, the monitoring system will be able to fulfill its role by deriving continuous (automatic) results and providing scientific grounds and policy grounds when establishing measures toresolve environmental issues
❏ Suggestion of follow-up tasks
ㅇ For precise and highly practical analysis, it is necessary to build high-resolution temporal and spatial data; thus, this study suggests review of fields that need data building and research on high-resolution data production fit for the purpose by setting the results and application scope of data quality
ㅇ There is a need for research that rationally reflects and comparatively analyzes the results of consistency review with experts, physical modeling, and simulation based on building of AI and XAI models such as pollution by media type and natural disaster analysis
(source : Executive Summary 283p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 서 언 ... 3
- 요 약 ... 5
- 목차 ... 15
- 표목차 ... 18
- 그림목차 ... 19
- 약어 ... 25
- 제1장 서 론 ... 27
- 1. 연구의 필요성 및 목적 ... 27
- 2. 연구 범위 ... 28
- 3. 연구 내용 및 방법론 ... 30
- 제2장 선행연구 ... 32
- 1. 서 론 ... 32
- 2. 합성곱 신경망(CNN) ... 35
- 3. 이미지 분석 방법론 ... 48
- 4. XAI(eXplainable AI) ... 80
- 5. 환경 분야 적용 사례 ... 90
- 6. 소 결 ... 112
- 제3장 AI 기반 산지 변화 탐지 ... 113
- 1. AI 기반 산지 변화 탐지 연구의 개요 ... 113
- 2. 국내 산림지도 현황 ... 114
- 3. 국외 현황 및 시사점 ... 120
- 4. AI 기반 산지변화 탐지 입력자료 구성 ... 122
- 5. AI 모델 구성 ... 125
- 6. AI 모델의 산지 변화 탐지 적용 및 검증 ... 126
- 7. AI 모델의 산지 변화 탐지 테스트 ... 130
- 8. 소 결 ... 131
- 제4장 AI 기반 기후변화·대기오염과 코로나19 상관관계 분석 ... 133
- 1. AI 기반 기후변화·대기오염과 코로나19 상관관계 분석연구의 개요 ... 133
- 2. 코로나19와 기후변화·대기오염 영향 관련 국내외 선행연구 ... 133
- 3. 기후변화·대기오염과 코로나19 발생 이후 상관관계 관련 연구 ... 137
- 4. 코로나19와 기후·대기오염 데이터 수집 ... 153
- 5. 코로나19와 기후·대기오염 상관 분석 ... 158
- 6. 소 결 ... 164
- 제5장 AI 기반 침수 흔적 탐지 ... 166
- 1. 연구 내용 및 방법 ... 166
- 2. AI 기반 침수 흔적 탐지를 위한 입력 데이터 구성 ... 167
- 3. AI 모델 구성 ... 175
- 4. 침수 흔적 AI 기법 적용 및 검증 ... 176
- 5. 기후변화 시나리오를 통한 침수 흔적 예측 ... 179
- 6. 소 결 ... 182
- 제6장 AI 기반 미세먼지 발생패턴 분석: 고농도 사례를 중심으로 ... 183
- 1. 연구배경 및 목적 ... 183
- 2. 선행연구 ... 186
- 3. 연구내용 ... 196
- 4. 소 결 ... 210
- 제7장 결론 및 제언 ... 211
- 1. 결 론 ... 211
- 2. 정책 제언 ... 214
- 참고문헌 ... 221
- 부록 ... 239
- 부록Ⅰ. 위성데이터 기반 재분석 데이터 현황 ... 241
- 부록Ⅱ. 위성데이터 활용 주요 미세먼지 연구 현황 ... 253
- Executive Summary ... 273
- 끝페이지 ... 299
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