AI로 기후위기 미래 예측…기후·경제·에너지 통합 분석 연구모델 제시

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 카르틱 무카빌리 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등과의 국제 공동 연구를 통해 인공지능(AI) 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다고 13일 밝혔다.

현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측, 사회·경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많다. 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용하기 때문에 이를 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 'AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델'을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 서로 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간에서 함께 처리한다.

이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 경제·사회적 영향까지 동시에 고려한 빠르고 정교한 예측이 가능해진다.

특히 연구팀은 '혼합 전문가(MoE)' 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였다. 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업·경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있다.

연구 성과는 국제 학술지 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 실렸다.

KAIST 연구팀은 이 프레임워크를 실제로 구현한 AI 기반 예측 모델도 함께 공개했다. 연구팀은 '에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터'를 시범 구현 모델 형태로 개발했다.

이 모델은 기존의 복잡한 에너지·탄소배출 통합평가모델(IAM) 계산 과정을 AI가 빠르게 대신 수행하도록 만든 기술이다.

기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요하다. 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있다.

서로 다른 통합평가모델 15종 이상을 하나의 AI로 학습시킨 결과 원본 모델 대비 97% 수준의 높은 정확도를 확인했다. 이를 통해 AI가 서로 다른 기후·경제 모델을 연결하는 '공통 언어' 역할을 할 가능성을 보여줬다고 연구팀은 설명했다.

신예은 석사과정 학생이 제1저자로 참여하고 오혜연 교수와 전해원 교수가 공동 교신저자로 참여한 해당 연구는 지구과학 모형 개발 전문 학술지 지오사이언티픽 모델 디벨롭먼트(Geoscientific Model Development)에 심사전 공개 논문으로 발표됐다. 국제 AI 학회인 뉴립스(NeurIPS) 2025 기후변화 대응 머신러닝 워크숍에서 초청 발표되기도 했다.

전 교수와 오 교수는 'KAIST AI4Good' 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 AI를 기후 위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다.

전 교수는 "기후-AI 모델과 고속 AI 에뮬레이터는 기후 과학자와 정책 입안자 사이 간극을 줄이고 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것"이라고 말했다.

오 교수는 "이번 국제 공동 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것"이라고 강조했다.

jongseo12@news1.kr