기후위기15 AI 기반 재난 조기경보 시스템의 정책적 확산 기후재난이 예측을 벗어나고 있다.AI는 이제 단순한 예보가 아닌 실시간 대응을 설계하는 정책 기술이 되고 있다.재난 예측의 한계와 조기경보 시스템의 전략적 중요성기후 위기의 시대, 폭우와 폭염, 산불과 홍수는 더 이상 예외적 사건이 아니다.세계기상기구(WMO)에 따르면 1970년 이후 기후 관련 재난은 5배 이상 증가했고, 그 중 90% 이상이 개발도상국에서 발생했다. 하지만 피해를 줄일 수 있었던 국가와 그렇지 못했던 국가의 결정적 차이는 조기경보 시스템의 존재 여부였다.이에 따라 기후재난에 대한 실시간 예측과 경고 체계를 국가 정책의 핵심 인프라로 편입하려는 흐름이 강해지고 있다.2022년, UN은 ‘모두를 위한 조기경보(Early Warnings for All)’ 글로벌 이니셔티브를 선언하고, 모든.. 2025. 4. 19. 생태 드론 + AI 분석: 산림 지상 감시의 자동화 전환 지상에서 보이지 않는 생태계의 변화, 이제는 하늘에서 포착한다.드론과 인공지능은 숲을 바라보는 새로운 눈이 되고 있다.산림 감시의 지상 한계와 공중 기술의 등장산림 생태계는 거대한 면적과 복잡한 지형으로 인해 지상에서의 감시와 조사가 극도로 제한되는 영역이다. 특히 고산지대, 울창한 삼림, 습지대 등은 사람의 접근이 어렵거나, 시간과 비용이 과도하게 소요되는 지역으로 분류된다. 또한 야생동물의 이동 경로, 식생의 군락 분포, 병해충 확산 경로 등은 넓은 범위에서 동시에 관찰되어야 이해가 가능한 현상이기도 하다.기존에는 위성 이미지나 현장 조사에 의존했지만, 위성은 해상도의 한계와 기상 조건의 영향을 받고, 현장 조사는 지점 중심의 단편적 자료에 국한되는 한계가 있었다. 이로 인해 지속적인 모니터링과 정확.. 2025. 4. 17. AI 기반 열대우림 벌채 예측 시스템: 불법 파괴를 막는 알고리즘 숲은 예고 없이 사라지지 않는다.알고리즘은 그 징후를 기억하고, 패턴으로 말한다. AI는 이제 열대우림 파괴를 막는 첫 번째 경고 시스템이 되었다.열대우림 파괴의 현실과 감시 기술의 한계열대우림은 지구 전체 육상 생물종의 절반 이상이 서식하는 생태계의 핵심 축이며, 탄소 흡수와 기후 안정에 중요한 역할을 수행하고 있다. 그러나 전 세계적으로 연간 약 1천만 헥타르의 열대림이 사라지고 있으며, 이 중 상당 부분은 브라질, 인도네시아, 콩고 등 주요 국가들의 불법 벌채로 인한 손실로 집계된다. 특히 아마존은 2022년 한 해 동안만 약 1만 3천 제곱킬로미터가 사라졌으며, 이는 서울 면적의 20배에 달하는 수준이다.기존의 벌채 감시 방식은 주로 현장 순찰, 인공위성 이미지 수동 판독, NGO의 제보 기반 대.. 2025. 4. 16. 이전 1 2 3 다음
