| 과제목적분류 | 하부구조 및 토지의 계획적 사용 | 소속 | 지질자원융합지식본부 - 지질자원데이터연구실 |
|
|---|---|---|---|---|
| 과제명 | 국문 | Human To Machine(H2M) 기반 도시 복합재난 AI 예측을 위한 디지털 혁신요소기술개발 | ||
| 영문 | Development of Human-to-Machine(H2M)-Based Urban Compound Disaster AI Forecasting and Digital Innovation Technologies | |||
| 연구기간 | 2025.04.01 ~ 2032.12.31 | |||
| 연구비 | 3,462,520,000원 | |||
| 연구책임자 | 황재홍 | |||
| 연구내용 | 연구목표 | Human To Machine(H2M) 기반 복합재난 AI예측 플랫폼 개발 | ||
| 연구내용 | ∙연쇄적 복합재난 시나리오, 파일럿 시범도시 선정, 학습데이터 품질 검토를 통한 Small Scale 검증 및 기획연구 ∙복합재난 AI 예측 고도화 및 DT기반 시뮬레이션 개념 검증 ∙RPA 기반 복합재난 상황인식 및 자동 솔루션 리포팅기술 개발 ∙AI∙Iot∙DT기반 도시 복합재난 예측∙예보∙경보 발령 플랫폼 구축 | |||
| 기대성과 | ∙활용계획:①중앙 및 지자체 재난관리 시스템 통합 및 스마트시티 플랫폼 적용 ②보험·금융·건설·인프라 기업 협력 및 보험·금융 리스크 관리 ③ASEAN 재난다발국가 지원 및 K-스마트시티 기술 확산 ∙경제적 효과: ①연간 2.5조 원의 재난피해비용 절감 및 ASEAN 5개국에 기술 수출 목표 ②글로벌 스마트 재난관리 시장 선점을 통한 글로벌 스마트시티 시장 진출 ∙사회적 효과: 재난 취약계층 보호 체계 강화 및 국민 안전 신뢰도 40% 향상하여 국민안전권 보장을 통한 사회적 신뢰도 제고 ∙기술적 효과: ①복합재난 발생 30분 전 AI예측을 기존 대비 정확도 40% 향상 ②대응 시간 단축(2시간 → 20분)으로 인명 피해 70% 감소;AI·빅데이터·IoT 융합 기술의 산업적 확산. 특히, GIS-디지털 트윈 융합 기술의 국제 리더십 확보 | |||
| 연구성과 | 논문(0건) | |||
| 특허(0건) | ||||
| 보고서(0건) | ||||
