Development of an AI-Driven Digital Twin Prediction Framework for Urban Air Microbiome Based on High-Density Long-Term Observations (2019-2029)
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064577
교육부
한국연구재단
부산대학교
정소연
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
생명과학 > 분류/생태/환경생물학 > 환경생물학
... 최종 목표는 기존 7년간 축적한 고밀도 장기 관측 데이터를 기반으로 총 10년·약 1,000개 이상 샘플 규모의 도심 대기 마이크로바이옴 빅데이터를 완성하고, 이를 활용하여 AI 기반 디지털트윈 예측 프레임워크를 개발하는 것임. 구체적으로 시간 지연 인과 구조를 반영한 머신러닝 예측 모델을 구축하고, 기후변화 시나리오·황사 강화·감염병 재유행 등 가상 환경 조건을 적용한 디지털트윈 ...
... 도시·하수·동물·인간 유래 미생물 메타데이터 수집·분석 (2015~)- 환경요인-대기 마이크로바이옴 간 상관 및 시간 지연 인과 관계 규명3. 3차년도: 대기 마이크로바이옴 빅데이터 완성 및 디지털트윈 기반 예측 체계 구현- 3차년도 샘플 포집 완료를 통한 10년 고밀도 시계열 빅데이터 확정- 다단계 머신러닝 기반 예측 모델 개발 및 사후 검증- 디지털트윈 플랫폼 구현 및 가상 시나리오 ...
... 체계와 연계하여 과학적 근거 기반 정책 수립에 기여함.2) 대기 마이크로바이옴 예측 모델 및 디지털트윈 플랫폼- 공중보건: 기후변화·팬데믹 시나리오별 대기 미생물군집 변화를 사전 예측하여 선제적 ... 규명을 가능하게 함. 이를 통해 대기 마이크로바이옴 관측 단계에서 미래 상태 예측 단계로 전환하는 패러다임을 실현함.2) 경제·산업적 측면- 예측 모델과 디지털트윈 시뮬레이션 엔진을 오픈소스로 ...