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AI를 활용한 재생에너지 예측과 관리 오늘은 태양과 바람을 읽는 인공지능의 시대의 주제로 얘기해볼까요?예측 불가능한 에너지, 그리고 AI의 도전지금 전 세계는 화석연료에서 벗어나기 위해태양광과 풍력 같은 재생에너지에 거대한 투자를 쏟고 있습니다.태양은 무료이고, 바람은 고갈되지 않습니다.이론적으로는 무한한 에너지원이지만,실제 운영에서는 ‘예측 불가능성’이라는 큰 난관이 존재합니다.태양광 발전은 날씨와 일조량에 크게 좌우됩니다.구름이 많거나 미세먼지가 심하면 발전량이 급감합니다.풍력 역시 바람의 세기와 방향이 일정하지 않아하루에도 출력이 크게 변동합니다.이 불안정한 발전량 때문에 전력망은 잦은 부하 불균형(load imbalance)을 겪습니다.전력망은 항상 ‘생산량 = 소비량’을 유지해야 안정적으로 작동합니다.그런데 발전량이 들쑥날쑥하면,잉.. 2025. 10. 31.
AI와 기후 커뮤니케이션 저는 오늘 AI와 기후 커뮤니케이션에 대하여 이야기 해보자합니다. 인공지능이 바꾸는 인식, 행동, 그리고 지구의 미래왜 ‘기후 커뮤니케이션’이 중요한가지금 우리는 어느 때보다 많은 기후 정보를 접합니다.뉴스에서는 폭염, 홍수, 산불 소식이 매일 등장하고,SNS에서는 ‘탄소중립’ ‘제로웨이스트’ ‘그린워싱’ 같은 단어가 범람합니다.하지만 아이러니하게도,많은 사람들은 여전히 기후 위기를 “멀리 있는 문제”로 느낍니다.이른바 ‘기후 무감각(Climate Apathy)’ 현상입니다.과학적 사실만 나열한다고 해서 행동이 바뀌지는 않습니다.사람들은 숫자보다 ‘공감’을 통해 움직이고,두려움보다 ‘가능성’을 통해 변화를 선택합니다.바로 이 지점에서 AI가 새로운 역할을 하기 시작했습니다.AI는 복잡한 기후 데이터를 시.. 2025. 10. 30.
AI 기반 기후 시나리오 분석과 정책 의사결정 지원 이번의 주제는 복잡한 미래를 읽고, 데이터로 정책을 설계하는 것에 대해 알아보아요. 기후 시나리오, 불확실한 미래를 그리는 지도기후 위기는 단일한 사건이 아니라 복합적 미래 가능성의 집합입니다.온실가스 감축 속도, 기술 혁신, 국제정책 협력 정도에 따라2050년의 지구는 전혀 다른 모습이 될 수 있습니다.이를 이해하기 위해 과학자들은 다양한 기후 시나리오(Climate Scenario)를 설계합니다.대표적으로 IPCC가 제시한 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 모델은전 세계가 ‘탄소중립으로 나아가는 경우’와‘지금처럼 배출이 계속되는 경우’를 각각 가정하여온도, 해수면, 생태계 변화 등을 예측합니다.그러나 이런 시나리오를 단순히 “하나의 예측”으로 보는 것은 위험합니다.현실의.. 2025. 10. 30.
AI가 바꾸는 기후 금융의 미래 우리는 인공지능으로 리스크를 읽고, 지속가능한 투자를 설계하는 것에 대해서 알아가보자 합니다. 기후변화가 금융의 언어가 되다기후변화는 이제 환경 문제가 아니라 금융 리스크로 인식되고 있습니다.전 세계 투자자들은 “탄소 중심의 경제가 언제, 어떻게 흔들릴 것인가”를 고민합니다.IPCC(기후변화정부간협의체)는 2030년까지 탄소집약 산업의 자산 가치가최대 4조 달러 이상 감소할 수 있다고 경고했습니다.즉, 석유·가스·석탄 중심의 기업은 자산이 갑자기 ‘좌초자산(stranded asset)’으로 전락할 수 있습니다.이런 리스크는 기업뿐 아니라 은행, 보험사, 연기금, 투자자 모두에게 직접적인 영향을 줍니다.예를 들어,홍수나 폭염으로 인한 물리적 리스크(Physical Risk),탄소세, 규제, 시장 변화로.. 2025. 10. 30.
AI 기반 탄소 배출 추적과 감시 시스템 안녕하세요. 저는 오늘 인공지능이 만드는 투명한 탄소 시대에 대해 얘기해볼까 합니다. 보이지 않던 탄소를 ‘데이터’로 바꾸다지구의 기온이 꾸준히 상승하는 가장 큰 원인 중 하나는 이산화탄소(CO₂)를 비롯한 온실가스 배출입니다.하지만 지금까지의 탄소 감시는 국가별 자율 보고에 크게 의존해 왔습니다.산업체나 발전소가 실제로 얼마만큼의 탄소를 배출하는지는,측정 장비가 부착된 일부 지역을 제외하고는 정확히 알기 어렵습니다.이 때문에 파리협정 이후에도 ‘데이터 신뢰성’ 문제가 끊임없이 제기되어 왔습니다.특히 개발도상국이나 해양·산림 지역처럼 관측 인프라가 부족한 곳은배출량을 추정하는 데 큰 불확실성이 따릅니다.이제 인공지능(AI)이 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.AI는 위성, 드론, IoT 센서 등 다양.. 2025. 10. 30.
기후 모델의 불확실성을 줄이는 인공지능 해석 기법 안녕하세요. 복잡한 기후 시뮬레이션을 이해하는 AI의 눈에 대해 한번 설명해보아요.기후 모델의 불확실성, 왜 생길까?지구의 기후를 예측하는 일은 가장 복잡한 계산 문제 중 하나입니다.지구는 단순한 시스템이 아닙니다.대기, 해양, 육지, 빙하, 생태계가 서로 얽혀 끊임없이 상호작용합니다.기후과학자들은 이런 복잡한 시스템을 분석하기 위해기후 모델(Climate Model)을 만듭니다.기후 모델은 물리학, 수학, 통계학을 기반으로온도, 습도, 기압, 해류, 탄소 순환 등을 시뮬레이션하는거대한 컴퓨터 프로그램입니다.하지만 아무리 정교한 모델이라도여전히 불확실성(uncertainty)을 피할 수 없습니다.그 이유는 다음과 같습니다:데이터의 불완전성 —전 지구의 기상 데이터를 모두 얻는 것은 불가능합니다.특히 해양.. 2025. 10. 29.

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