제목: 환경과학에서의 인공지능 활용: 심층학습 기반 오존 농도 예측 고도화​​​​​​​​​​​

​​

​​​​​​​​​​​​​​​​​​연사: 윤철희 교수 (KAIST)​​​​​​

​

장소: 과학관 B102호​​

Abstract:

​고농도 오존은 인체, 환경, 산업 전반에 피해를 야기한다. 기후 변화로 평균 기온이 높아짐에 따라 오존 농도 예측의 중요성이 대두되고 있다. 기존 수치 예보 모델은 입력 자료의 불확실성 및 실제 대기 환경의 복잡성을 반영하는 데 한계가 있었다. 본 강연에서는 인공지능을 활용한 오존 농도 예측 고도화 방

안을 소개한다. 먼저, 인공지능 모델 개발 과정에 대한 전반적인 배경지식을 소개한 후, 오존 농도 예측 문제가 가지는 특징을 설명한다. 고농도 오존 발생은 저농도 대비 현저히 드문 현상으로, 학습 데이터 내 관련 사례가 적다는 특징이 있다. 인공지능 모델은 이처럼 수가 적은 소수 사례 데이터 학습에 취

약한 경향이 있으며, 이를 '라벨 불균형' 문제라고 한다. 본 발표에서는 이 데이터 불균형 문제를 완화하기 위해, 인공지능 모델 개발의 (1) 입력 자료 구축, (2) 모델 학습, (3) 예측 수행 각 단계에 적용 가능한 방법론과 실제 적용 결과를 소개한다. 추가로, 데이터의 시공간적 특성을 효과적으로 반영하기 위해 현재 개발 중인 트랜스포머(Transformer) 기반 예측 모델에 대해서도 간략히 다룬다.​