안녕하세요. 이번 글은 조금 다른 결의 프로젝트입니다. 학부생 시절에 위성이나 AI가 아니라 직접 동네를 걸어 다니고 어르신들과 이야기하며 만든 연구입니다. 2025 HUSS 환경컨소시엄 컨퍼런스에서 발표했습니다.제안은 단순합니다."방치된 빈집을 고령자용 무더위쉼터(에코커뮤니티센터)로 바꾸자."두 개의 문제를 하나로 묶는 아이디어입니다. 한쪽에는 폭염에 취약하지만 갈 곳이 없는 어르신들이 있고, 다른 한쪽에는 비어서 방치된 집들이 있습니다. 그런데 이 아이디어를 실제 제안으로 만드는 과정에서, 저는 데이터 분석보다 훨씬 어려운 것들을 마주했습니다.1. 왜 정릉3동이었나저희가 다니는 학교(국민대)가 있는 동네입니다. 그런데 이 동네를 자세히 들여다보니 폭염 취약성의 조건이 전부 겹쳐 있었습니다.첫째, 온열..

안녕하세요. 오늘은 제 첫 제1저자 논문 이야기를 해보려고 합니다. 국제 학술지 Urban Climate에 실렸고, 제목은 이렇습니다.Climate justice through explainable graph neural networks: A spatiotemporal attention-based urban heat risk assessment under IPCC AR6 framework 최희도, 박지수, 임철희 · *Urban Climate* 67 (2026) 102981제목이 길고 딱딱하니 한 문장으로 풀어보겠습니다."서울을 500m 격자 2,634칸으로 쪼개서, 어느 칸이 폭염에 얼마나 위험한지를 AI가 계산하게 하고, 그 AI가 왜 그렇게 판단했는지까지 열어본 연구입니다."이 글에 실린 그림과 표..

안녕하세요. 이번에는 제1회 산림과학 AI활용 경진대회에서 대상(AI서비스창출상)을 받은 프로젝트를 이야기해 보려고 합니다. 팀 이름은 '산림의 국민'이었고, 저는 팀장을 맡았습니다.만든 서비스의 이름은 MOFOM입니다. 하는 일은 한 문장으로 설명할 수 있습니다."산주가 자기 임야의 필지번호(PNU)를 입력하면, AI가 위성으로 숲의 상태를 읽고 30년 뒤를 예측해서, 여러 경영 방안의 가치를 비교해 보여준다."말로만 설명하면 감이 안 오실 것 같아서, 이 글에는 실제로 배포된 서비스를 직접 돌려서 찍은 화면을 넣었습니다. 아래 주소로 들어가면 지금도 같은 결과를 보실 수 있습니다.라이브 데모: https://mofom-ai.vercel.app 코드 저장소: https://github.com/jwn61..

"산에서 살고 싶은데 어디로 가야 하죠?"자연어 한 문장으로 전국 466개 산촌을 분석하는 '숲 스타터' 개발기 (산림 공공데이터·AI 활용 창업경진대회 우수상)안녕하세요. 이번 글은 2026년 산림청 산림 공공데이터·AI 활용 창업경진대회에서 우수상(한국등산·트레킹지원센터 이사장상)을 받은 프로젝트 이야기입니다. 팀명은 '숲스타터'였고 저는 팀장을 맡았습니다.서비스 이름은 그대로 숲 스타터(Soop Starter)입니다. 하는 일은 이렇습니다.사용자가 자기 상황을 말하듯 한 문장으로 입력하면, AI가 결정변수를 추출해 여러 모듈을 병렬로 실행하고, 14초 안에 통합 결과를 제시합니다.예를 들어 이렇게 쓰면 됩니다."저는 35세 IT 직장인이고요, 자본 5천만 정도로 강원도에 가서 표고를 키우고 싶어요...

GIR 법정 공시 × ESG 자체보고 × 위성 4종 × ODIAC, 4중 교차검증으로 찾아낸 것 (AX 아이디어 경진대회 우수상)안녕하세요. 이번 글은 2026년 기후에너지환경부 AX 아이디어 경진대회(한전KDN·한국남동발전 주관)에서 우수상을 받은 연구입니다. 팀명은 'Save Earth'였습니다.주제를 한 줄로 말하면 이렇습니다."기업이 공시한 온실가스 배출량이 정말 맞는지, 하늘에서 본 위성 관측으로 검증할 수 있을까?"결론부터 말씀드리면, 찾았습니다. 공시 수치는 계속 올라가는데 위성이 본 신호는 계속 내려간 기업이 있었습니다. 그것도 완전히 정반대 방향으로요.이 글에 실린 그림은 모두 분석에서 직접 생성한 원본 그림입니다. 전체 코드와 데이터 명세를 [GitHub 저장소](https://gith..

기후 협상은 왜 항상 애매하게 끝나는가LLM과 그래프 신경망으로 COP30 협상을 정량 분석한 CINA, 그리고 직접 물어볼 수 있는 웹 프로그램안녕하세요. 이번에는 조금 다른 결의 연구를 소개하려고 합니다. 이름은 CINA(Climate Issue-Network Analysis)이고, 하는 일은 이렇습니다.UNFCCC 기후 협상 문서를 AI가 읽어서, 각 나라의 입장을 숫자로 뽑고, 그 관계를 네트워크로 그린 다음, 다시 AI가 협상 브리핑을 쓴다.솔직히 말하면 이 프로젝트는 답답함에서 시작됐습니다. 매년 COP(당사국총회)가 열리고 결정문이 나옵니다. 그런데 그 결정문을 읽어보면 늘 이런 문장들입니다. "자발적으로(voluntary)", "규범적이지 않은(non-prescriptive)", "촉진적인..

1979-2025 기후 데이터와 거시경제 지표로 규명한 붕괴의 물리학매년 여름이 되면 뉴스 앵커들은 무덤덤한 표정으로 "올해도 북극의 얼음이 많이 녹았습니다"라는 소식을 전합니다. 사람들은 그저 날씨가 조금 더워졌나 보다 하고 넘기지만, 데이터를 다루는 저에게 그 숫자는 단순한 기온의 변화가 아닌 거대한 시스템이 보내는 단말마의 비명처럼 들렸습니다. 과연 북극은 단순히 '녹고 있는' 것일까요, 아니면 우리가 알지 못하는 어떤 임계점을 넘어 '붕괴'하고 있는 것일까요? 그리고 그 붕괴를 가속화하는 진짜 동력은 무엇일까요?저는 이 질문에 답하기 위해 지난 46년, 즉 위성 관측이 시작된 1979년부터 2025년 현재까지의 방대한 기후 데이터와 전 세계 경제 지표를 융합하여 분석했습니다. 자연과학의 영역인 해..

안녕하세요. 오늘은 지난 몇 달간 제가 매달린, 가장 도전적이고 기술적으로 복잡했던 프로젝트의 전모를 공개하려 합니다.우리는 흔히 "어느 가게가 문을 닫더니, 그 골목 전체가 죽었다"고 말합니다. 하지만 이 현상을 데이터 과학의 눈으로 보면 어떨까요? 만약 상권의 위기가 개별 점포의 실패가 아니라, 보이지 않는 네트워크를 통해 전파되는 '구조적 전염병'이라면?이 가설을 증명하기 위해 저는 전염병 확산 모델(SIR-D)과 그래프 어텐션 네트워크(GAT)를 융합했습니다. 4,185개의 가맹점을 '노드'로, 그들 사이의 보이지 않는 8만 개의 관계를 '엣지'로 정의하고, 서울이라는 거대한 공간 속에서 위기가 어떻게 퍼져나가는지 시뮬레이션했습니다.데이터 엔지니어링부터 딥러닝 모델링, 그리고 인터랙티브 시각화까지..

안녕하세요, 오랜만에 GIS 심층 분석 프로젝트로 돌아왔습니다.우리는 흔히 서울을 공원과 녹지가 풍부한, 살기 좋은 도시라고 생각합니다. 하지만 문득 이런 질문이 머릿속을 스쳤습니다. "과연 모든 사람이 그 녹지를 '공평하게' 누리고 있을까?"행정구역 지도 위에 '녹지 면적'이 넓다고 표시되는 것과, 유모차를 끌거나 휠체어를 탄 어르신이 '내가 사는 집' 현관을 나와 공원 벤치까지 10분 안에 도착할 수 있다는 것은, 전혀 다른 차원의 이야기입니다. 이 '실질적 접근성'의 차이야말로 삶의 질을 결정하는 핵심일 것입니다.그래서 이번에는 서울시 467개 읍면동 전체를 대상으로, 안개 속에 가려져 있던 '진짜' 녹지 접근 취약지역이 어디인지, 그리고 그 원인이 무엇인지 데이터를 통해 정밀하게 추적하는 프로젝트..

들어가며안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 최근에 참가 준비 중인 「산림과학기술과 인공지능(AI)이 함께 찾는 해답」 아이디어 공모전을 위해 만든 프로토타입을 공유하려고 합니다.솔직히 처음엔 막막했어요. "산림 재해를 AI로 어떻게 해결한다는 거지?" 라는 생각부터 시작했죠. 하지만 자료를 찾아보니 우리나라가 정말 심각한 상황이더라고요. 2025년 3월에만 강원도와 경북 일대에서 48,000헥타르가 불에 탔고, 소나무재선충병으로 연간 840억원의 피해가 발생하고 있다는 걸 알게 됐습니다.그래서 "데이터 분석가로서 뭘 할 수 있을까?" 고민하다가, 실제로 작동하는 프로토타입을 만들어서 아이디어를 시각적으로 보여주기로 결정했습니다. 그 결과물이 바로 이 K-Forest AI 시스템입니다.🏆 공모전 분석: 왜..