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[IT뉴스]AI로 기후변화와 사회경제적 영향 통합…수천개 정책 시나리오 분단위 분석

온카뱅크관리자

2026-05-13 10:57:29

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 <img alt="왼쪽부터 전해원 KAIST 교수, 카르틱 무카빌리 교수, 오혜연 교수. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/13/dongascience/20260513104754639qwjs.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="Uq0ZtJoMMf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/13/dongascience/20260513104754639qwjs.jpg" width="658">
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 왼쪽부터 전해원 KAIST 교수, 카르틱 무카빌리 교수, 오혜연 교수. KAIST 제공
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 기후변화는 단순한 기온 상승에 그치지 않고 전세계 경제와 산업 전반에 복합적인 영향을 미친다. KAIST와 국제 공동연구진이 기후변화와 사회경제적 영향을 동시에 파악할 수 있는 AI 모델을 제시했다. 수천 개의 정책 시나리오를 분단위로 빠르게 분석할 수 있다.
 KAIST는 전해원 녹색성장지속가능대학원 교수, 카르틱 무카빌리 겸직교수, 오혜연 전산학부 교수팀이 중국 북경대, 영국 임페리얼칼리지런던, 이탈리아 밀라노폴리테크닉대, 미국 메릴랜드대, 오스트리아 국제응용시스템연구소 등 다국적 연구팀과 공동연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다고 13일 밝혔다. 
 기후변화 연구는 미래 기후예측, 사회경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등 분야별로 분리된 경우가 많다. 데이터와 분석 체계가 서로 달라 종합적인 정책 결정에 활용하기까지 시간이 오래 걸리는 불편함이 있다.
 연구팀은 AI 기반 기후연구 파운데이션 모델을 제안했다. 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 서로 다른 대규모 데이터가 가상 분석 공간에서 공통적인 방식으로 처리되는 모델이다.
 연구팀은 "AI가 단순한 예측 도구를 넘어 서로 다른 모델링 체계를 잇는 공통 언어 역할을 할 수 있다는 가능성을 보여줬다는 의의가 있다"고 설명했다.
 연구팀은 '혼합 전문가' 구조를 적용해 서로 다른 역할의 AI 모델이 각 분야 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈이 결합돼 예측 정확도를 높이고 온실가스·신재생에너지 정책이 산업과 경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있다.
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 <img alt="혼합 전문가 파운데이션 모델 개요. 기후 연구를 위한 범용 AI 프레임워크로 기후·날씨 모델, 영향 평가, 기술·사회·경제 분석 등 다양한 출처의 데이터가 각 데이터 유형에 맞는 전문화된 AI 모듈로 처리된다. 모듈들은 하나의 공유된 가상 분석 공간으로 연결돼 서로 다른 분야의 정보를 통합적으로 분석한다. 최종 결과물은 기후 위험 평가, 기후 적응 전략, 감축 경로 설계 등에 활용된다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/13/dongascience/20260513104755898kwbm.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="uqoeiYZviV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/13/dongascience/20260513104755898kwbm.jpg" width="658">
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 혼합 전문가 파운데이션 모델 개요. 기후 연구를 위한 범용 AI 프레임워크로 기후·날씨 모델, 영향 평가, 기술·사회·경제 분석 등 다양한 출처의 데이터가 각 데이터 유형에 맞는 전문화된 AI 모듈로 처리된다. 모듈들은 하나의 공유된 가상 분석 공간으로 연결돼 서로 다른 분야의 정보를 통합적으로 분석한다. 최종 결과물은 기후 위험 평가, 기후 적응 전략, 감축 경로 설계 등에 활용된다. KAIST 제공
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 AI 기반 기후연구 파운데이션 모델 개발 성과는 4월 28일(현지시간) 국제학술지 '네이처 기후변화'에 공개됐다.
 기존 통합평가모델(IAM)은 정교하지만 계산이 무겁다. 시나리오 하나를 계산하는 데 수십 분에서 수 시간 이상 걸린다. 연구팀은 파운데이션 모델을 기반으로 '에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터'를 시범으로 구현했다. 복잡한 에너지와 탄소배출 평가 모델을 AI가 빠르게 수행하도록 한 모델이다.
 개발된 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 수 분 안에 분석할 수 있다. 탄소중립 정책이나 에너지 전환 정책의 효과를 보다 빠르게 예측하고 정책 결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 예를 들어 탄소세 증가, 재생에너지 확대 시 온실가스 배출량과 경제 변화 등을 고속으로 시뮬레이션할 수 있다는 뜻이다.
 고속 에뮬레이터 연구성과는 올해 1월 9일(현지시간) 국제학술지 '사이언티픽 모델 디벨롭먼트'에 사전공개 논문으로 발표되며 기후학계와 AI산업계 관심을 끌고 있다.
 전 교수는 "기후-AI 모델이 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 효과적인 가교 역할을 할 것으로 기대한다"며 "함께 공개한 고속 AI 에뮬레이터는 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것"이라고 말했다.
 오 교수는 "AI 기술은 단순한 상업적 도구를 넘어 인류 생존을 위협하는 기후 위기 해결에 기여해야 한다"며 "이번 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것"이라고 밝혔다.
 전 교수와 오 교수는 AI를 활용해 공익을 추구하는 연구 플랫폼인 'KAIST AI4Good(ai4good.kaist.ac.kr)' 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 IA를 기후위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1038/s41558-026-02624-x - doi.org/10.5194/egusphere-2025-5305
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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