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우리 대학 녹색성장지속가능대학원은 23일 서울 종로에 위치한 BKL법무법인(유한)태평양에서 탄소중립 문제의 시급성과 복잡성에 대한 대응하기 위한 ‘넷제로 인텔리전스(Net-Zero Intelligence) 포럼’을 성공적으로 개최했다. 이번 포럼은 탄소중립이 단일 기술만으로 해결될 수 없다는 인식 아래, 과학기술뿐 아니라 정책, 통상, 녹색금융 등 다양한 영역의 유기적인 연계와 데이터 기반 인사이트의 중요성을 강조하기 위해 마련됐다. 행사 주최 측은 ‘넷제로 인텔리전스’를 데이터와 AI를 바탕으로 국가와 기업의 탄소중립 및 녹색성장 목표 달성을 지원하는 최적의 전략과 분석 기술체계로 정의하고, 이를 중심으로 다양한 논의가 이어졌다. 포럼은 김상협 글로벌녹색성장기구(GGGI) 사무총장의 축사를 시작으로, 조영준 대한상공회의소 지속가능경영원 원장의 환영사, 엄지용 녹색성장지속가능대학원 원장의 기조 발표가 이어졌다. 엄 원장은 "탄소중

우리 대학 녹색성장지속가능대학원(엄지용 대학원장)과 한국조폐공사(성창훈 사장)는 5월 14일 ESG 분야 지역 창업기업 발굴 및 성장 기반 조성을 통한 창업 및 지역경제 활성화를 위해 업무협약을 체결했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 ▲ESG 분야 기술테크 창업기업 발굴 및 성장지원, ▲지역 창업기업의 ESG경영 역량 강화를 위한 교육 및 컨설팅 제공, ▲ESG·ICT·신사업 분야 기술교류 및 공동연구개발 협력, ▲보유 자산과 역량을 활용한 창업 및 지역경제 활성화 사업 등을 공동으로 추진할 계획이다. 녹색성장지속가능대학원은 탄소중립을 선도할 융합 인재를 양성하고 글로벌 기후위기에 대응하며 녹색성장에 기여하기 위해 설립되었다. 현재 16개 학과 50명의 KAIST 교수진이 참여하고 있으며, 탄소중립 기술 솔루션 도출, 교육, 연구를 통해 실질적인 임팩트를 창출하고 있다. 한국조폐공사(KOMSCO)는 화폐와 신분증 등 공공 보안제품을 제조하는 기관으로

한국 산업 부문이 2050년까지 탄소중립 목표를 달성하기 위해 철강, 화학, 시멘트 등 주요 산업에서 구체적인 탈탄소화 경로를 제시한 연구가 국제 학술 저널 Journal of Cleaner Production에 발표되었다. KAIST 지속가능 녹색성장대학원 엄지용 교수가 이끄는 국제 연구팀이 발표한 이번 연구는, 향후 2035년 국가 온실가스 감축 목표(NDC) 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 연구진은 Global Change Assessment Model (GCAM)[1]을 사용하여 한국 산업 부문의 온실가스 감축 전략을 분석했다. 이 연구는 철강과 화학, 시멘트 부문을 중심으로 산업별 탄소 배출 특성을 분석하고, 탄소 포집 및 저장(CCS) 기술[2]과 청정에너지 기반의 수소 기술을 활용해 어떻게 각 부문이 탄소중립을 달성할 수 있을지를 구체적으로 탐색했다. 이번 연구의 제1 저자인 이한주 씨는 "본 연구는 반도체 산업을 포함한 한국의 산업 세부 업종을 학계

우리 대학은 19일(금) 서울시 강남구 과학기술회관에서 ｢탄소중립 혁신기술 인재양성 공동 포럼｣(이하 ‘기술-인재 공동 포럼’)을 서울대학교(총장 유홍림)와 공동 개최한다. 2050 탄소중립녹색성장위원회(공동위원장: 한덕수 국무총리, 김상협 부총장, 이하 '탄녹위') 가 후원한다. 이번 공동 포럼은 두 대학 총장이 탄소중립을 위해 벽을 허물고 힘을 모아야 한다는 점에 인식을 같이한 결과로, 두 대학의 주요 교수 16명이 참여해 '탄소중립 혁신기술'과 '탄소중립 미래인재'에 대한 심도 있는 발표와 토론을 한다. 아울러 이 자리에는 원희룡 국토부 장관과 주영창 과학기술혁신본부장이 '지속가능한 국가 인프라'와 '탄소중립 R&D'를 주제로 기조사를 하며, 삼성전자, 현대자동차, LG화학, SK E&S의 최고경영자들이 종합토론에 참여한다. 공동 포럼의 1부는 이재우 KAIST 교수의 사회로 「탄소중립 혁신과학기술」을 주제로 진행되고 , 2부는

강수량의 정확한 파악은 지구의 물 순환을 이해하고 수자원과 재해 대응을 위해 중요하다. 강수량 추정을 위한 알고리즘에는 다양한 방법들이 제안되어 왔으며, 최근에는 기계학습을 이용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 및 녹색성장지속가능대학원 겸임) 김형준 교수와 도쿄대 등으로 구성된 국제 공동연구팀이 인공위성에 탑재된 마이크로파 라디오미터의 관측값을 이용해 지상 강수량을 추정하는 새로운 기계학습 방법을 제안했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 기존의 방법과 비교해 전 강수량에 대해 오차(RMSE)를 최소 15.9%에서 최대 42.5%까지 줄이는 데 성공했다. 단순한 데이터 주도(data-driven)모델은 대량의 훈련 데이터가 필요하고 물리적인 일관성이 보장되지 않으며 결과의 원인 분석이 어렵다는 등의 문제가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 위성 강수량 추정에 대한 분야 지식을 명시적으로 포함함으로써 학습 모델 내의 상호 의존적인 지식