초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 아시아지역의 기후변화 리스크 저감을 위해 재해별로 리스크를 평가할 수 있는 머신러닝 기반의 모형을 개발하고, 기후변화에 회복력 있는 적응 경로를 개발하여 국가별 적응력을 높일 수 있는 방안을 도출하고 적응의 경제적 가치를 평가하는 것을 최종 목표로 한다. 이를 위해 사회경제 및 환경적 측면에서 기후변화에 회복력있는 적응 지표를 개발하고, 머신러닝 기반 리스크 모형에 학습하여 적응의 수준을 평가한다. 또한 국가 및 재해별 리스크를 저감할 수 있는 Climate-Resili

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 아시아지역의 기후변화 리스크 저감을 위해 재해별로 리스크를 평가할 수 있는 머신러닝 기반의 모형을 개발하고, 기후변화에 회복력 있는 적응 경로를 개발하여 국가별 적응력을 높일 수 있는 방안을 도출하고 적응의 경제적 가치를 평가하는 것을 최종 목표로 한다. 이를 위해 사회경제 및 환경적 측면에서 기후변화에 회복력있는 적응 지표를 개발하고, 머신러닝 기반 리스크 모형에 학습하여 적응의 수준을 평가한다. 또한 국가 및 재해별 리스크를 저감할 수 있는 Climate-Resilient Adaptive Pathways (CRAP)를 개념적 및 공간적으로 개발하여 적응능력을 증진할 수 있는 방안을 제시하고 적응 기법에 따른 비용-편익을 산출한다. 본 연구를 통해 CRAP이라는 미래 경로와 지능화기술을 접목하여 과학적 진보에 기여하고, 한반도를 비롯한 아시아지역의 기후변화 적응능력 증진에활용되고자 한다.

(출처 : 요약문 3p)

Abstract ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 전체 내용
To achieve our project goal we will: a) Construct climate-resilient adaptive indicators of climate disaster (Drought, Flooding, Heatwave, Landslide, Wild fire); b) Develop a modeling framework for assessing climate change risk using machine learning including adaptive in

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 전체 내용
To achieve our project goal we will: a) Construct climate-resilient adaptive indicators of climate disaster (Drought, Flooding, Heatwave, Landslide, Wild fire); b) Develop a modeling framework for assessing climate change risk using machine learning including adaptive indicators for multi-disaster scenarios in multiple countries, c) Develop climate-resilient adaptive pathways to risk reduction in multiple Asian countries and test the pathways through risk modelling.
Detail process and contents of research is below:
1. Developing and constructing climate-resilient adaptive indicators of climate disaster (Drought, Flooding, Heatwave, Landslide, Wildfire)
a) Case reviews for multi-disaster and multi-countries for developing indicator
b) Build a dataset of climate-resilient adaptive indicators and disaster training data
c) Data construction of climate-resilient adaptive indicators and climate data in spatially
2. Development of modeling framework for assessing climate change risk included adaptive indicators in multi-disaster and countries
a) Model design using machine learning technique for each disaster
b) Assessing climate change risk of each disaster using machine learning model
c) Assessing current adaptive effect of each disaster
3. Development of climate-resilient adaptive pathway to risk reduction
a) Future climate-resilient adaptive pathway design using socio-economic and environmental condition in multi Asian counties
b) Development of climate-resilient adaptive pathway in spatially
c) Applying climate-resilient adaptive pathway on climate change risk modeling
d) Quantification and valuation of adaptive effect using economic value on future pathway condition

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
This research will involve a thorough analysis of the current state of socio-ecological resilience and disaster risks in Asia leading to identification of compelling knowledge and technological gaps in climate change adaptation. In addition, current capacities for adaptation to the impacts of climate change will ascertained, thereby enabling us to build a machine learning based model to develop adaptive pathways for reducing disasters. Specifically, the project has following significance of research outcomes:
1. Highly applicable research as an international organization and national policy
2. Differentiation from existing Korean Governmental R&D
3. Highly timeliness study internationally These are key to understanding how sustainable development policies affects the environment, and this project will strengthen collaborations between scientists in Korea, and partners in Asia, thereby improving the interpretation of our research findings.

(source : 요약문 3p)

목차 Contents

• COVER ... 1
• 요약문 ... 3
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 8
• 1) 연구수행 결과 ... 10
• 2) 목표 달성 수준 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 11
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 11
• 1) 연구성과 ... 11
• 2) 연구성과 활용계획 ... 12
• 6. 참고문헌 ... 12
• End of Page ... 12