AI로 기후위기 미래 예측한다…KAIST, 차세대 기후·에너지 통합 모델 제시 > 신기술/기타

KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화와 경제·에너지 영향을 동시에 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 공개했다. 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 산업과 정책, 에너지 시장 변화까지 하나의 체계 안에서 함께 분석하겠다는 시도다.

KAIST 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수와 카르틱 무카빌리 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀은 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 미국 메릴랜드대학교, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 국제 공동 연구진과 함께 ‘AI 기반 기후 연구 기반모델’을 제안했다고 밝혔다.

(왼쪽부터)KAIST 전해원 교수, 카르틱 무카빌리 교수, 오혜연 교수. KAIST 제공.

기존 기후 연구는 기후 예측과 경제 분석, 에너지 정책 평가가 각각 별개의 체계로 운영되는 경우가 많았다. 데이터 구조와 분석 방식이 서로 달라 실제 정책 수립 과정에서 종합적인 판단에 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.

연구진은 이를 해결하기 위해 기후 데이터와 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등을 AI가 하나의 공통 분석 공간에서 함께 처리하는 구조를 제시했다. 서로 다른 분야의 데이터를 동시에 이해하고 연결해 기후 변화와 사회·경제적 영향을 함께 예측할 수 있도록 설계한 것이다.

특히 이번 연구에는 ‘혼합 전문가’ 구조가 적용됐다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 기반 AI 모델을 결합해 분야별 전문 AI가 협력하는 방식이다. 연구진은 이를 통해 온실가스 감축 정책이나 재생에너지 확대 정책이 산업과 경제에 미치는 영향을 보다 빠르고 정교하게 분석할 수 있다고 설명했다.

연구팀은 실제 구현 사례로 ‘에너지-온실가스 예측 고속 모사 모델’도 함께 공개했다. 기존 통합평가모델(IAM)이 복잡한 계산 구조로 인해 단일 정책 시나리오 분석에도 많은 시간과 자원이 필요했던 반면, AI 기반 모델은 수천 개 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있도록 설계됐다.

연구진은 이를 통해 탄소중립 정책과 에너지 전환 정책의 효과를 실시간에 가깝게 분석할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 탄소세 변화나 재생에너지 확대에 따른 온실가스 배출량과 경제 변화를 AI가 빠르게 시뮬레이션하는 방식이다.

관련 연구는 국제 학술지 'Nature Climate Change'에 게재됐으며, AI 기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다. AI 기반 통합평가모델 연구는 지구과학 분야 학술지 'Geoscientific Model Development'에 사전 공개 논문 형태로 발표됐다.

이번 연구는 향후 태양광과 재생에너지 산업에도 적지 않은 영향을 줄 것으로 전망된다. 지금까지는 출력제어와 계통 포화, 지역별 전력요금 차이, 에너지저장장치(ESS) 확대 같은 변수들이 개별적으로 분석되는 경우가 많았지만, AI 기반 통합 모델이 고도화되면 정책 변화에 따른 태양광 발전사업자의 수익성과 계통 위험을 보다 빠르게 예측할 수 있기 때문이다. 

업계에서는 향후 재생에너지 사용 확대(RE100) 산업단지와 지역별 차등요금제(LMP), 재생에너지 입찰제 등 복잡한 전력시장 변화 분석에도 AI 활용이 본격화될 가능성이 있다는 평가가 나온다.