Development of an Integrated Air Quality and Renewable Energy Forecasting System Combining Numerical Model with Artificial Intelligence Technique
이공학학술연구기반구축(R&D) · 미래도전연구지원
2026년
2340052899
교육부
한국연구재단
광주과학기술원
송철한
15명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.09.01 ~ 2030.08.31
2억원
2억원
개발연구
대학
광주광역시 북구
지구과학(지구/대기/해양/천문) > 대기과학 > 대기화학
[최종목표]- 본 연구의 궁극적 목표는 장· 단기 기상-대기질-재생에너지 발전량 통합 예측을 위한 『수치모델-인공지능 융합 기반 통합 예측 시스템』을 구축하는 것임. - 해당 목표의 달성을 위해 기상 및 대기질 관측자료 및 수치모델링 데이터를 인공지능과 프로세스 기반 수치 예측 모델과 통합하여 재생에너지 발전량을 정교하게 예측하고자 함.
... Transformer, TabNet, TabPFN, VIME 등) 테스트 및 최적 프레임워크 개발 · 학습-검증 체계 구축 및 예측 정확도 정량 평가 수행 (전국 20여개 지자체 대상) · 시스템 범용성 검증 (계절 및 지역 등 조건을 반영한 도메인 일반화 테스트 수행) - 머신러닝 기반 재생에너지 발전량 예측 알고리즘 설계 (GIST, 송철한 & 김홍국) · 통합 관측(인공위성, ...
... 수급 계획과 관리의 기술적 해법을 제시 · 수치모델과 AI 기술이 결합된 하이브리드 예측 시스템은 대기질 예보와 재생에너지 발전량 예보의 정밀도와 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 세계적 ... 기존 관측자료의 시·공간적 한계를 보완하여, 보다 신뢰도 높은 기상-대기질-재생에너지 예측 정보를 생산하고 이를 정부와 지자체, 전력사업자에게 제공 · 최신 AI 알고리즘의 적용 및 고도화를 ...