From Prediction to Discovery: A Paradigm Shift in Urban Heat Island Science through a Convergent Framework of AI Co-Scientist, Semantic Urban Intelligence LLM, and Physics-Informed Graph Neural Networ...
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710111880
과학기술정보통신부
한국연구재단
경희대학교국제캠퍼스
윤근영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
9,454만원
9,454만원
기초연구
대학
경기도 용인시
건설/교통 > 건설 환경설비 기술 > 건축환경/설비기술
본 연구의 최종 목표는 도시열섬 과학을 '예측(prediction)'에서 '발견(discovery)'의 단계로 전환하는 '수렴적 도시기후 발견 프레임워크를 구축하는 것임. 이를 위해 본 연구는 1차년도의 물리정보 그래프 신경망(PI-GNN), 2차년도의 의미론적 도시 지능 LLM(UC-LLM), 3차년도의 다중 에이전트 AI 공동과학자(UC-ACS)의 세 계층을 ...
가. 1차년도 (2026년)■ 연구목표: S-DoT 데이터 인프라, PI-GNN 및 분광 반사율 모듈 개발■ 1차년도 연구는 서울 S-DoT 초고밀도 관측자료를 기반으로 ML 강화 품질관리를 포함한 데이터 처리 파이프라인을 구축하고, 서울 전역의 센서, 건물, 도로, 식생, 행정공간 정보를 이질적 도시 그래프로 구조화하며, 이를 바탕으로 표면 에너지 평형,...
... 제시하는 폭염 정책 지원 도구로 활용될 수 있음.■ Core 2의 의미론적 도시 인코딩은 다원적 도시 정보를 통합해 열 취약성의 설명 가능성을 높이고, 재개발, 지구단위계획의 사전 진단과 디지털트윈, 스마트시티 기후서비스의 핵심 입력 체계로 확장 가능함.■ Core 1의 UC-ACS는 도시열섬 가설을 자동 생성하고 검증함으로써 연구와 정책적 측면의 을요구사항을 동시에 지원하고, ...