배경
환경 분야는 데이터의 양과 다양성이 빠르게 증가하면서 AI를 결합한 기술 혁신 가능성이 가장 큰 영역 중 하나다. 그러나 환경 R&D 사업 구조는 여전히 전통적 모니터링·정책연구 중심으로 설계되어 있어, AI 결합을 위한 체계적인 전략과 우선순위 정립이 시급한 상황이었다.
수행 내용
환경 R&D 사업을 대기·물·토양·생태·기후 다섯 영역으로 구분해 각 영역별 AI 적용 성숙도를 평가하고, 국내외 사례 비교를 통해 즉시 적용 가능한 영역과 중장기 투자가 필요한 영역을 분리했다. 또한 부처·청·지자체에 걸쳐 분산된 환경 데이터의 표준화·공유 체계 정비 방안을 함께 제안했다.
결과 및 시사점
본 연구는 환경부와 산하 R&D 사업단의 차기 중장기 계획 수립에 활용된다. 가장 강조한 메시지는 “AI 도입 자체보다 데이터·표준·평가 체계의 전제를 먼저 갖춰야 한다”는 것이다.