물관리 디지털 전환을 위한 인공지능 융복합연구동향 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 진대용 | - |
dc.contributor.other | 표종철; 조윤랑 | - |
dc.date.accessioned | 2023-03-09T16:30:13Z | - |
dc.date.available | 2023-03-09T16:30:13Z | - |
dc.date.issued | 20221212 | - |
dc.identifier | A 환1185 WP2022-05 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.kei.re.kr/handle/2017.oak/23870 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kei.re.kr/dmme/img/001/012/016/기초2022_05_진대용.pdf | - |
dc.description.abstract | ○빅데이터 및 인공지능 기반의 4차 산업혁명으로 디지털 기술이 산업, 국가시스템, 사회, 삶 전반을 변화시키고 있는 가운데, 환경 분야 또한 지능형 환경 서비스 제공을 위한 정책 방향 설정 필요성이 대두되고 있음 ○디지털 물관리는 ICT, IoT, 빅데이터 수집 및 분석기술, AI 기술을 활용하여 물관리에 지능을 부여하는 스마트 물관리를 천명하고 있음 -현재 한국을 비롯한 세계 여러 나라는 지능을 물관리 전반에 적용하는 시스템인 스마트워터그리드(SWG: Smart Water Grid)를 구축 ○특히 물관리는 다양한 정보의 수집 및 가공처리를 필요로 하기 때문에 빅데이터 활용의 중요성과 이러한 데이터의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 딥러닝 기술의 활용이 강조되어 왔음 ○하지만 인공지능 신기술 개발 및 적용에 대해서는 국외와 환경 이외 타 분야에서 주도하고 있어, 환경 분야에서의 실질적인 인공지능 연구 및 활용에 대한 동향 파악이 미흡한 실정임 ○본 연구에서는 물순환 분야(수리, 수문, 수질, 지하수, 수처리, 관망, 수재해)에서 활용되고 있는 인공지능 융합기술에 대한 선행연구 고찰을 통해 최신기술 활용 동향 파악과 디지털 물관리 전환을 위한 인공지능 융합연구의 향후 방향성을 제시하고자 함 ○물순환 분야별 선행연구 분석을 통해 딥러닝 모델의 적용성, 범용성, 그리고 정확성 향상을 위한 각 딥러닝 아키텍처의 장점을 살린 다중 딥러닝 모델 융합연구 및 활용의 추세가 증가하고 있음을 확인함 ○또한 설명가능한 인공지능(XAI: eXplainable Artificial Intelligence) 기법도 함께 응용되어 물순환 현상 예측에 대한 원인분석을 시도하려는 추세가 증가하고 있음을 확인함 ○물순환 분야의 인공지능 융합연구동향 분석을 바탕으로 물순환·물공급 시스템의 실시간 상황 관제 기술, 수자원 정보 분석 기술, 운영, 유지관리 기술을 개발하기 위한 연구 필요성을 제시함 ○마지막으로 물관리 전반의 메타버스 기반 디지털 트윈 기술과 인공지능 기술의 융합을 통해 급변하는 기후변화로 인한 물환경 변화에 선제적으로 대응하고 대비할 수 있는 국민 체감형 실증화 연구 필요성도 함께 제시함 ○최신 인공지능 연구동향 및 디지털 물관리 융합연구의 향후 방향 파악을 통해 환경감시체계 기술 고도화를 도모하여 사전예방적 환경관리의 가속화를 실현할 수 있음 ○지능형 환경 서비스 제공 기반 마련을 통한 환경정보의 쌍방향 소통 확대 및 국민 체감형 정책 서비스 제공 방안이 될 수 있음 ○지능형 기술 협업 기반 확대와 고부가가치 창출을 통한 환경기술산업 생태계 혁신 기반 조성에 좋은 방향성을 제시할 수 있음 | - |
dc.description.tableofcontents | Ⅰ. 디지털 물관리로의 전환 <br>1. 4차 산업혁명과 환경 분야 <br>2. 인공지능, 빅데이터 기술의 진보 <br>3. 스마트 물관리 현황 <br><br>Ⅱ. 디지털 물관리를 위한 인공지능 융복합연구 사례분석 <br>1. 물관리 활용 빅데이터 <br>2. 인공지능 아키텍처 <br>3. 물순환 분야별 인공지능 융합연구 사례 <br><br>Ⅲ. 디지털 물관리를 위한 인공지능 융복합연구 향후 방향 <br>1. 초연결성 기반 예측 연구 <br>2. 메타버스 중심의 실증 연구 <br><br>Ⅳ. 결론 <br>1. 주요 연구 결과 <br>2. 연구의 함의 <br><br>참고문헌 | - |
dc.format.extent | 25 p. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.publisher | 한국환경연구원 | - |
dc.subject | 디지털 물관리 | - |
dc.subject | 물순환 | - |
dc.subject | 인공지능 | - |
dc.subject | 빅데이터 | - |
dc.subject | 융합 | - |
dc.title | 물관리 디지털 전환을 위한 인공지능 융복합연구동향 분석 | - |
dc.type | 기초연구 | - |
dc.title.original | Research Trend of Artificial intelligence for Digital Water Management | - |
dc.title.partname | Working Paper | - |
dc.title.partnumber | 2022-05 | - |
dc.description.keyword | 환경경제 | - |
dc.contributor.authoralternativename | Jin | - |
dc.contributor.authoralternativename | Daeyong | - |
dc.contributor.otheralternativename | Pyo | - |
dc.contributor.otheralternativename | Jongcheol; Cho | - |
dc.contributor.otheralternativename | Yoonrang | - |
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