기후·경제·에너지 데이터 함께 분석하는 차세대 모델 개발… 고속 AI 에뮬레이터로 정책 시나리오 분석 지원
KAIST 연구진이 인공지능을 활용해 기후 변화와 사회·경제적 영향을 함께 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 제시했다. KAIST는 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 카르틱 무카빌리 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소 등과의 국제 공동연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제안했다고 13일 밝혔다. 이번 연구는 기후 변화의 물리적 예측뿐 아니라 경제·에너지·산업 전반에 미치는 영향을 함께 분석하기 위한 접근이다.
현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측, 사회·경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등이 분야별로 나뉘어 수행되는 경우가 많다. 각 분야가 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용하기 때문에 이를 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델’을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해하고 분석할 수 있는 공유 잠재 공간에서 함께 처리하는 구조다. 이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 경제·사회적 영향까지 동시에 고려한 예측이 가능해진다.
이번 프레임워크에는 ‘혼합 전문가’ 구조가 적용됐다. 서로 다른 역할을 하는 AI 모델들이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계한 방식이다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높이고, 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업과 경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있도록 했다.
자료에 제시된 그림은 기후·날씨 모델, 영향 평가, 기술·사회·경제 분석 등 다양한 출처의 데이터가 각 데이터 유형에 맞는 전문화된 AI 모듈로 처리되고, 이 모듈들이 하나의 공유 잠재 공간으로 연결되는 구조를 보여준다. 최종 결과는 기후 위험 평가, 기후 적응 전략, 감축 경로 설계 등에 활용될 수 있도록 설계됐다.
이번 연구는 단순히 기후를 예측하는 데 그치지 않고, 정책 변화에 따른 사회·경제적 영향을 함께 분석할 수 있는 AI 기반 기후 연구 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 연구 성과는 국제 학술지 ‘네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)’에 4월 28일 게재됐다. 기고문 제목은 ‘Artificial Intelligence to Support Cross-Disciplinary Climate Change Research’다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 ‘AI 기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발’ 과제 지원으로 수행됐다. KAIST 연구팀은 기후 과학, 경제학, 컴퓨터공학 등 서로 다른 분야의 분석 체계를 AI 기반으로 연결해 정책 판단에 활용할 수 있는 연구 기반을 제시했다.
KAIST 연구팀은 통합 프레임워크를 실제로 구현한 AI 기반 예측 모델도 함께 공개했다. 연구팀은 ‘에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터’를 시범 구현 모델 형태로 개발했다. 이 모델은 기존의 복잡한 에너지·탄소배출 통합평가모델 계산 과정을 AI가 빠르게 대신 수행하도록 만든 기술이다.
기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요하다. 반면 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있어 탄소중립 정책이나 에너지 전환 정책의 효과를 빠르게 예측하는 데 활용될 수 있다. 자료의 설명처럼 탄소세를 높이거나 재생에너지를 확대했을 때 온실가스 배출량과 경제 변화가 어떻게 달라지는지를 빠르게 시뮬레이션하는 ‘가상 정책 실험실’로 활용될 수 있는 구조다.
고속 에뮬레이터 연구에는 신예은 석사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 오혜연 교수와 전해원 교수가 공동 교신저자로 참여했다. 해당 연구는 지구과학 모형 개발 전문 학술지 ‘Geoscientific Model Development’에 1월 9일 심사전 공개 논문으로 발표됐다. 논문명은 ‘ML-IAM v1.0: Emulating Integrated Assessment Models With Machine Learning’이다.
이 연구 성과는 세계 최대 AI 학회인 NeurIPS 2025 ‘기후변화 대응 머신러닝’ 워크숍에 초청돼 발표됐다. 자료에 포함된 ML-IAM 에뮬레이터 프레임워크 그림은 IPCC AR6 시나리오 데이터베이스를 학습해 통합평가모델의 계산 결과를 수초 내에 재현하는 구조를 보여준다. 데이터 전처리, 모델 선택, 학습과 평가 과정을 포함해 기존 모형의 계산 부담을 줄이는 방식이 제시됐다.
전해원 교수와 오혜연 교수는 ‘KAIST AI4Good’ 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 AI를 기후 위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다. 전해원 교수는 이번 기후-AI 모델이 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 가교 역할을 할 것으로 기대한다고 밝혔다. 또한 함께 공개한 고속 AI 에뮬레이터가 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것이라고 말했다.
오혜연 교수는 AI 기술이 단순한 상업적 도구를 넘어 인류 생존을 위협하는 기후 위기 해결에 기여해야 한다고 밝혔다. 이어 이번 국제 공동연구가 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것이라고 강조했다. 이번 연구는 기후 과학, 에너지 정책, 경제 분석을 AI 기반으로 연결해 기후위기 대응의 의사결정 속도를 높이려는 시도로 정리된다. KAIST 연구팀은 향후 지역별 데이터를 더 촘촘하게 학습시켜 예측 해상도를 높이고, KAIST AI4Good 네트워크를 활용해 연구자와 정책 입안자들이 활용할 수 있는 모델로 발전시킬 계획이다.
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