Development of an LLM-Based Decision-Support Platform for Microscopic Road-Transportation Emission Estimation Using Hybrid Modeling and Generative AI
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112519
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
김대진
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,380만원
6,380만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
건설/교통 > 도로교통기술 > 교통환경 조사/분석기술
도로교통 부문은 전 세계 CO₂ 배출의 약 16%, 국내 수송부문 배출의 96% 이상을 차지하는 지배적 배출원이며, 서울시 초미세먼지 생성 성분 중 차량 배출 기인 질산염이온이 24%로 최상위 비중을 차지하는 등 환경에 대한 부정적 기여가 큼. 따라서 도로교통 배출량 산정의 정밀도는 국가 NDC 이행점검(MRV)과 지자체 저감대책 수립의 핵심 기반이 되나,...
본 연구는 평균속도 기반 산정의 한계를 극복하고 IPCC Tier 3 수준의 미시적 산정 기술을 확보하기 위해, 다음 세 가지 핵심과제를 개발함가. 하이브리드 모델링 기반 AI 배출량 산정 모형 개발① MOVES-Matrix 사전 DB 구축: USEPA MOVES 5의 차종(14유형)·연료·연식·VSP Operating Mode를 국내 분류체계와 매칭하여 ...
... 정책 도구화 :지자체 탄소중립센터의 지역 맞춤형 저감대책(스마트교차로·친환경 차량·저공해차 전환·교통량 제한) 사전 효과 분석 및 민감지역(학교·병원·생활권) 정밀 진단에 활용② 국가 인벤토리 ... 도입한 국내 선도 사례, 생성형 AI·LLM의 교통환경 분야 접목으로 스마트시티 IoT·AI·디지털 트윈 기반 탄소관리 기술(Sacoto-Cabrera et al., 2025) 개발 기반 제공② ...