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[2025-1차] NIGT 그리노베이트 정책포럼 ㅣ 기후위기 적응 정책 지원을 위한 통계 데이터 구축 전략(발제-이천환 NIGT 선임연구원)

기후위기가 심화됨에 따라 국제사회와 주요국들은 기후변화 적응을 위한 정책 마련에 박차를 가하고 있습니다. 우리나라도 '탄소중립 녹색성장 기본법'을 바탕으로 국가 기후위기 적응 대책을 수립하고, 이를 지원하기 위한 정보 관리 체계 구축에 힘쓰고 있습니다. 특히 기후위기 적응 정보의 표준 분류 체계인 KAD를 마련하여 산재한 데이터를 체계적으로 통합하려는 시도가 이어지고 있으며, 이는 향후 구축될 국가 기후위기 적응 종합 정보 플랫폼의 핵심적인 토대가 될 것입니다. 적응 정보는 매우 광범위한 분야를 포괄하고 있어, 이를 구체적으로 어떻게 수집하고 관리할 것인가가 중요한 과제입니다. 국가녹색기술연구소는 국립환경과학원과 함께 과학 기반의 적응 정보 통계 자료집을 작성하며 데이터 구축 전략을 연구했습니다. 이 연구는 국내에 존재하는 방대한 기후위기 관련 통계 데이터를 선정하고, 각 데이터의 성격과 특징을 분석하여 범부처적으로 활용 가능한 가이드라인을 제시하는 데 초점을 맞추었습니다. 데이터 분석은 과학 기반 정보(SCI) 분류 체계를 중심으로 이루어졌으며, 국토교통, 농업, 물환경 등 8개 주요 분야를 대상으로 했습니다. 연구팀은 총 1,838건의 데이터를 수집한 뒤, 델파이 기법을 활용해 전문가들로부터 데이터의 적합성을 세 차례에 걸쳐 검증받았습니다. 이 과정에서 각 데이터가 실제 기후 리스크를 얼마나 잘 설명하는지 5점 척도로 평가하였으며, 전문가들의 교차 검증을 통해 데이터의 신뢰성과 객관성을 확보하기 위한 정교한 프로세스를 거쳤습니다. 조사 결과, 물환경 분야의 데이터가 가장 높은 적합도를 보인 반면 생태계와 보건·복지 분야는 상대적으로 낮은 적합도를 나타냈습니다. 특히 생태계 분야는 조사된 데이터 양은 많았으나 전문가들 사이에서도 삭제 의견이 상당수 존재했는데, 이는 생태계의 범위가 워낙 넓어 전문가마다 데이터를 바라보는 관점이 다르기 때문인 것으로 분석됩니다. 이러한 결과는 특정 분야의 통계 데이터를 보강할 필요가 있음을 시사하며, 향후 정성적인 심층 인터뷰 등을 통한 보완 작업이 이루어져야 함을 보여줍니다. 이번 연구는 실증적이고 정량적인 통계 데이터를 통해 기후위기 적응 정책의 의사결정을 지원하는 방법론을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있습니다. 현재는 공개된 데이터를 중심으로 분석이 이루어졌으나, 향후 비공개 데이터의 접근성을 높이고 차기 국가 기후위기 적응 대책에 맞춘 설계 보완이 필요합니다. 체계적으로 구축된 통계 데이터는 국가 기후위기 적응 종합 정보 플랫폼의 핵심 자산이 되어, 우리나라가 기후위기에 더욱 유연하고 과학적으로 대응하는 데 기여할 것입니다.

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[2025-1차] NIGT 그리노베이트 정책포럼 ㅣ 흩어진 기후위기 적응정보를 하나로-분류체계의 설계와 활용(발제-유영재 고려대학교 연구교수)

기후위기는 더 이상 먼 미래의 경고가 아닌 현실적인 위협으로 다가왔습니다. 지난 100년 동안 전 세계 평균 기온상승이 0.74도 기록되는 사이, 한국은 그 두 배를 웃도는 약 1.8도의 상승폭을 기록하며 기후변화의 속도가 훨씬 빠르게 나타나고 있습니다. 이러한 급격한 온난화는 대형 산불과 빙하 감소 같은 지구적 재난은 물론, 농업과 생태계 등 우리 삶의 터전 전반에 걸쳐 심각한 영향을 미치고 있습니다. 이에 따라 국제사회는 파리 협정을 통해 기온상승을 억제하려는 노력을 지속하고 있으며, 우리 역시 가속화되는 기후위기에 대응하기 위한 실질적이고 과학적인 적응 전략 마련이 시급한 상황입니다. 우리나라는 이러한 기후위기에 대응하기 위해 법제도적 기반을 탄탄히 다져나가고 있습니다. 기존의 녹색성장 관련 법안이 탄소중립 녹색성장 기본법으로 개정됨에 따라, 기후위기 적응은 이제 국가 정책의 핵심 축으로 자리 잡았습니다. 특히 새롭게 시행되는 법안에는 이상기후와 극한기후에 대한 정의가 포함되었으며, 적응 정보 종합 플랫폼 구축이 구체화되었습니다. 이는 데이터를 통합 분석하여 국민들에게 실효성 있는 서비스를 제공하겠다는 의지를 반영한 것으로, 데이터 기반의 투명한 기후정책 실현을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 각 부처에 분산된 방대한 기후 정보를 효율적으로 통합하고 활용하기 위해서는 통일된 분류 체계가 필수적입니다. 이를 위해 설계된 것이 '기후위기 적응 정보 표준 분류 체계(KADT)'로, 이는 여러 기관의 이질적인 데이터를 하나의 플랫폼에 담아내기 위한 핵심 뼈대 역할을 수행합니다. KADT는 과학기반 정보, 적응해법 정보, 정책평가 정보라는 세 가지 대분류를 통해 리스크의 진단부터 해결 방안 도출, 그리고 실제 정책의 성과 측정까지 이어지는 전 과정을 아우릅니다. 이러한 표준화된 체계는 정보의 사각지대를 해소하고 부처 간 협업을 원활하게 하여 통합적인 기후 적응 관리를 가능하게 합니다. KADT의 과학기반 정보는 국가 기후리스크를 정밀하게 분석하도록 돕습니다. 기존 정보의 연계성 미흡을 보완하여 기후영향인자와 대상, 영향의 관계성을 표준 요소로 정형화해 관리하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 특정 부문의 위험을 추적하는 하향식 분석과 개별 기상 인자의 연쇄 반응을 규명하는 상향식 분석을 병행할 수 있게 되었습니다. 이러한 고도화된 분류는 주무 부처별 관할 영역을 명확히 하고, 지하수 함양량 감소나 시설 파손 같은 구체적인 위험 상황에 대해 더욱 정교한 데이터 기반의 대응을 가능하게 합니다. 앞으로 KADT를 기반으로 구축될 통합 플랫폼은 기후리스크와 적응해법, 수행 이력을 통합 관리하는 강력한 분석 도구가 될 것입니다. 이를 통해 지자체별로 시행 중인 정책의 실효성을 객관적으로 평가하고, 보완이 필요한 영역을 신속히 파악하여 정책의 완성도를 높일 수 있습니다. 나아가 현재의 대안을 넘어 다양한 기후 대응 기술이 리스크를 얼마나 감소시키는지 과학적으로 규명하는 연구 기반이 될 것입니다. 정제된 기후데이터는 더 정확한 미래 예측을 가능케 하며, 이는 궁극적으로 기후 재난으로부터 국민을 보호하고 사회적 회복력을 강화하는 가장 확실한 과학적 방패가 될 것입니다.

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[2024-2차] NIGT 그리노베이트 정책포럼, 기후기술, AI, 정보플랫폼에 관한 몇가지 이야기

기후 위기에 직면한 인류의 일원으로서 탄소 중립은 더 이상 늦출 수 없는 당면 과제입니다. 최근 '그린'과 '이노베이트'를 결합한 '그리노베이트'라는 슬로건 아래, 기후 기술과 인공지능을 융합하려는 시도가 활발해지고 있습니다. 이는 단순한 기술적 결합을 넘어 혁신적인 솔루션을 찾는 과정이라 할 수 있습니다. 기후 기술은 탄소 감축과 활용, 그리고 기후 변화 적응이라는 세 가지 축으로 나뉘어 정의되며, 이를 효과적으로 관리하고 공유하기 위한 정보 플랫폼의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 해외에서는 이미 수소 프로젝트나 인프라 현황을 시각화하여 제공하는 글로벌 플랫폼들이 활발히 운영되고 있습니다. 미국의 하이드로겐 맵이나 유럽의 인프라스트럭처 맵은 지도를 기반으로 각 프로젝트의 위치와 상세 정보를 매우 직관적으로 보여줍니다. 특히 이러한 플랫폼들은 외부 링크를 통해 최신 뉴스나 관련 사이트로 즉각 연결함으로써 정보가 살아있음을 사용자에게 체감하게 합니다. 이는 사용자가 복잡한 데이터 속에서 필요한 정보를 빠르게 찾고 전 세계적인 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 돕는 강력한 도구가 됩니다. 국내에서도 국가녹색기술연구소를 중심으로 '플래닛'과 '국가기후기술정보시스템(CTIS)' 같은 정보 플랫폼이 구축되어 운영 중입니다. 이곳에는 기후 기술 분류 체계부터 사업 현황, 통계 지표에 이르기까지 방대한 데이터가 축적되어 있습니다. 하지만 단순히 데이터를 모아두는 것을 넘어, 사용자가 실질적으로 필요로 하는 가치를 어떻게 전달할 것인가에 대한 고민도 깊어지고 있습니다. 방대한 정보를 사용자 친화적인 UI와 직관적인 시각화 자료로 변환하여 제공하는 것이 향후 국내 플랫폼 고도화의 핵심적인 과제가 될 것입니다. 인공지능 기술은 1996년 체스 챔피언을 이긴 딥 블루부터 2016년 바둑의 알파고를 거쳐, 현재의 생성형 AI에 이르기까지 비약적인 발전을 이루었습니다. 최근의 챗GPT와 같은 모델들은 문장을 생성하고 요약하며 이미지를 해석하는 능력이 매우 탁월합니다. 특히 AI는 복잡한 숫자 데이터를 수치화하여 분류하고 미래를 예측하는 데 강점을 가집니다. 이러한 인공지능의 역량을 기후 기술 데이터와 결합한다면, 수많은 프로젝트 정보 속에서 유의미한 상관관계를 찾아내고 기술적 변화의 흐름을 예측하는 데 획기적인 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 과학의 관점에서 볼 때, 인공지능은 단순히 기술적인 도구에 그치지 않고 정보 플랫폼의 지능화에 결정적인 역할을 수행합니다. 예를 들어, 미래 기술을 탐지하는 알고리즘인 '위크 시그널(Weak Signal)' 분석은 논문이나 특허 데이터베이스에서 새롭게 떠오르는 미세한 기술 신호를 빠르게 포착해 냅니다. 기후 기술 분야에도 이러한 AI 알고리즘을 적용하면, 전문가들이 수작업으로 찾기 힘든 변화를 조기에 감지하고 고성장할 미래 유망 기술을 선제적으로 예측할 수 있게 됩니다. 이는 국가 정책 수립과 기업의 전략 마련에 중요한 근거가 됩니다. 성공적인 정보 플랫폼을 구축하기 위해서는 기술적 구현만큼이나 명확한 운영 전략이 필요합니다. 가장 먼저 고려해야 할 점은 해당 플랫폼의 수요자가 누구인지 정확히 설정하는 것입니다. 수요자가 명확해지면 그들이 가장 필요로 하는 핵심 기능인 '프론트 펑션'을 선명하게 부각할 수 있습니다. 아이돌 그룹의 프론트맨이 대중의 시선을 사로잡아 팬을 만드는 것처럼, 플랫폼 역시 사람들에게 강렬한 임팩트를 줄 수 있는 대표 기능을 전면에 내세워야 합니다. 이를 통해 사용자의 접근성을 높이고 플랫폼의 지속적인 활용을 유도할 수 있습니다. 앞으로의 기후 기술 정보 플랫폼은 인공지능과의 유기적인 협력을 통해 더욱 진화해 나갈 것입니다. 글로벌 지수나 독자적인 기술 지표를 개발하여 전면에 내세우는 방식은 플랫폼의 정체성을 확립하는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 기술적 영역에서 AI가 제공하는 통찰력과 플랫폼이 보유한 방대한 데이터가 만나면, 기후 위기 대응을 위한 보다 정교하고 실행 가능한 전략이 도출될 것입니다. 결국 인공지능과 데이터가 결합된 정보 플랫폼은 탄소 중립이라는 인류 공통의 목표를 달성하는 데 있어 필수적인 항해 지도와 같은 역할을 수행하게 될 것입니다.

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