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2024-국제공동연구-07

(품목공모형)

기술분류

대분류(SW‧AI)-중분류(인공지능)

중점분야

AI(√), AI반도체( ), 5G·6G( ), 양자( ), 메타버스( ), 사이버보안( )

기획유형

임무지향형R&D(√), 문제해결형R&D(   ), 기술축적형R&D(   )

품목(문제)명

(한-싱가포르 공동연구) 인공지능 기반 도시 냉각 기술개발

1. 품목 정의

ㅇ (개념) 다양한 도시 개발에 따른 기상 데이터 분석을 위한 인공지능 기반 다규모 미세기후 모델 개발을 주제로 한 한-싱가포르 공동연구

((Concept) Korea-Singapore joint research on development of AI assisted multi-scale microclimate model(s) to analyze the data in the air of various urban development.)

- 본 과제는 AI 싱가포르와 공동으로 연구비를 지원하는 과제임

(This project’s research fund is jointly supported by AI Singapore.)

ㅇ (필요성)

- 「한-싱가포르 인공지능 협력 및 양해각서」 체결(‘22.12월) 합의 기반 한-싱가포르 인공지능 분야 연구 협력 추진 필요

- 디지털 혁신의 비전과 새로운 디지털 질서를 제시한 ‘뉴욕 구상’과 「대한민국 디지털 전략」(‘22.9월)의 철학과 가치를 국제 사회와 함께 구현해 나가기 위해 싱가포르와 인공지능(AI) 분야에서 구체적이고 실질적인 협력 추진

ㅇ (지원범위) 아래 주제를 모두 포함하되, 이에 한정되지 않음 :

((Scope) The research encompasses all of the following topics, but is not limited to :)

- 날씨와 기후, 도시 형태와 구조, 인위적 활동과 같은 주요 요인의 영향에 대한 이해를 바탕으로 구역/동 규모의 AI 기반 미세기후 모델 개발

(Development of AI-assisted microclimate model(s) at a district/neighborhood scale, based on the understanding of the impact of key factors namely weather and climate, urban shape and morphology, and anthropogenic activity.)

- 실제 장기 기상 측정 또는 관련 인위적 요인의 데이터를 이용한 수치 시뮬레이션, 분석 모델 및 AI 접근법 또는 시스템의 검증

(Validation of numerical simulation, analytical models, and AI approaches or systems using real-world long term weather measurement or relevant anthropogenic datasets.)

- 도시 열섬 효과를 완화하고 고밀도 도시화된 지역의 열 쾌적성 향상을 위한 AI 기반 설계 권장 도출

(AI-based design recommendations to mitigate the urban heat island effect and improve thermal comfort in high-density, urbanized areas.)

- 사회·경제적 영향(예: 탄소 및 도시 설계 비용 절감 가이드) 측면에서 제안된 AI 설계 권장 사항의 정량화

(Quantification of proposed AI design recommendations in terms of societal and economic impact, e.g., carbon savings, cost savings to guide urban design.)

- 각국의 테스트베드에서 최소실행가능제품(MVP, Minimum Viable Product)을 실증해야하며, 산출물은 설계 및 성능 사양을 맞춰 물리적인 테스트베드에 적용되어야함

(A MVP jointly developed, evaluated and testbedded by Singapore and Korean researchers. The outcome deliverable should be more focused on design performance specification, which would then be applied to the physical testbed.)

2. 개발기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 3년 이내

ㅇ 정부지원연구개발비 : ‘24년 2.5억원 이내(총 정부지원연구개발비 15억원 이내)

구분	기간	개월수	정부지원연구개발비
1년차	’24.9월∼‘25.2월	6개월	250 백만원 이내
2년차	’25.3월∼‘25.12월	10개월	417 백만원 이내
3년차	’26.1월∼‘26.12월	12개월	500 백만원 이내
4년차	’27.1월∼‘27.8월	8개월	333 백만원 이내
합계	-	36개월	1,500 백만원 이내

* 상기 정부지원연구개발비는 한국측 연구개발기관에게 지원되는 금액임

(싱가포르측 연구자에게는 AI싱가포르 공고(https://aisingapore.org/technology/international-grant-calls/ai-for-urban-cooling)에 따라 총 1,500,000 싱가포르달러(약 15억, 36개월)가 지원될 예정임)(AI싱가포르 담당자 : SIM Xinming(xinming@aisingapore.org, grantcall@aisingapore.org), +65-96339715)

* 연차별 정부지원연구개발비는 당해연도 예산 심의 결과에 따라 변동될 수 있음

ㅇ 추진체계 : 동 과제는 별도과제형에 해당(싱가포르와 협력)

※ (참고) 국제공동연구 추진유형

해당	추진유형	주요내용
	일반형	국내 주관연구개발기관이 국제공동연구개발비를 활용하여 외국소재기관 또는 외국인과 공동으로 연구를 수행하는 방식
	공동기관형	해외기관이 국내 연구개발기관과 연구개발과제를 공동으로 수행하기 위해 주관 또는 공동연구개발기관으로 참여하는 방식
√	별도 과제형 (Joint call)	국내기관과 해외기관이 한 컨소시엄을 이루어 공동연구를 추진하되, 연구개발비 집행 등은 독립된 과제로 수행하는 형태를 의미

ㅇ 한국측 주관기관 : 제한없음(단, 기업 참여 필수)

ㅇ 싱가포르측 지원대상 : IHLs, A*STAR 연구기관(단, 기업 참여 필수)

※ (싱가포르측 지원대상) SG-based Institutes of Higher Learning(IHLs) and A*STAR Research Institutes, in partnership with an industry partner

ㅇ 지원절차

- 한국측 연구자와 싱가포르측 연구자는 1개의 팀을 구성하여 공통된 내용으로 공동으로 제안서 작성(단, 제안서 양식 등 세부내용은 각국의 공고문 참고)

- 양국은 제안서를 별도로 검토하여 평가하되, 양국의 평가 결과를 종합하여 양측간 협의를 통해 최종 선정

ㅇ 특이사항

- 싱가포르 연구개발기관과의 공동논문 게재, 공동실증 필수

- 동 과제의 TRL 단계는 아래와 같이 정의

· TRL 4 : 실험실 환경에서 부품/시스템 검증

(TRL 4 corresponds to component and/or breadboard validation in laboratory environment)

· TRL 5 : 관련 환경에서의 부품/시스템 검증

(TRL 5 corresponds to component and/or breadboard validation in relevant environment)

· TRL 6 : 실환경에서 시스템/서브시스템 모델 또는 시작품 실증

(TRL 6 corresponds to system/sub-system model or prototype demonstration in an operational environment)

연구유형

기초연구 (  ), 응용연구 (√), 개발연구 (  )

TRL (4)~(6)단계

과제특징

경쟁형( ), 경쟁형(챌린지)( ), SW자산뱅크등록( ), 공개SW( ), 기술료비징수( )

국제협력R&D(√), 정책지정( ), 혁신도약형( ), 표준화연계( ), 사회문제해결형( ), 일자리연계( ), 소재부품장비( ), 규제샌드박스( ), 연구데이터공개( ), 사업화연계( ), IP-R&D연계( )

구분

기술분야명/팀명

성명

담당 팀장

글로벌협력팀

기주희

Topic	AI for Urban Cooling
Task Definition	◇ (Title) Research for AI-Assisted Multi-scale Microclimate Model(s) ◇ (Motivation) The rapid growth of urban environments today aggravates the occurrence of extreme thermal conditions cities. Urban Heat Island (UHI) effect has become a recurring phenomenon resulting in excessive heat buildups, especially in high-density, built-up areas. If left unchecked, UHI poses significant threat to public health, leading to various heat-related illnesses and an increase in electricity consumption. UHI is affected by multiple factors, such as urban shape and morphology, weather and climate, and anthropogenic activity. Through studying the co-relationship of airflow with various factors at ground, 100m to 200m, and 1 km height-levels, and applying AI in the microclimate sensing network, we aim to analyze and predict thermal comfort related information such as wind vector, relative humidity, air temperature, solar radiation, as well as air quality in real-time, to generate AI-based recommendations to mitigate the extreme heat environment supported with explainable measurement proxies such as carbon or cost savings to guide urban design. By synergising the technological capabilities and test-bedding resources in both countries, the joint research between Singapore and South Korea can accelerate AI technologies that complements and enhances our existing capabilities in urban planning and design of smart, sustainable cities. ◇ (Research Scope) The research encompasses, but is not limited to: - Development of AI-assisted microclimate model(s) at a district/neighborhood scale, based on the understanding of the impact of key factors, namely, weather and climate, urban shape and morphology, and anthropogenic activity. - Validation of numerical simulation, analytical models, and AI approaches or systems using real-world long term weather measurement or relevant anthropogenic datasets. - AI-based design recommendations to mitigate the urban heat island effect and improve thermal comfort in high-density, urbanized areas. - Quantification of proposed AI design recommendations in terms of societal and economic impact, e.g., carbon savings, cost savings to guide urban design. ◇ (Outcome) - Publication of joint paper publishedfrom both side. - A MVP jointly developed, evaluated and testbedded by Singapore and Korean researchers. The outcome deliverable should be more focused on design performance specification, which would then be applied to the physical testbed.
Period, Budget etc.	◇ Period: 3 years (From Sep 1, 2024 to Aug 31, 2027) ◇ Funds: 1,500,000 SGD from each side ◇ Who can apply: - Singaporean side: SG-based Institutes of Higher Learning (IHLs) and A*STAR Research Institutes, in partnership with an industry partner - Korean side: Application is open to any organization. Application to the global R&D project should be made by a consortium that includes a company. ◇ Awardee: One joint team consisting of researchers from both sides as well as at least one industry partner ◇ Selection method: - Open call on both sides - Both sides will review and score the proposals separately - Awardee is selected by combining scores from both Singapore and Korea reviews, to be facilitated by and further discussed between IITP and AISG team. ◇ Progress Review: 2 milestone reviews across the 3 year period: - Mid-Term Review at Q2 2026 (around 1.5yrs into project) - Final Review at Q3 2027 (before project ends) ◇ Notes - The TRL stage of this project is defined as follows : · TRL 4 corresponds to Component and/or breadboard validation in laboratory environment. · TRL 5 corresponds to Component and/or breadboard validation in relevant environment. · TRL 6 corresponds to System/sub-system model or prototype demonstration in an operational environment. For more details about TRL, please refer to https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/2017/12/458490main_trl_definitions.pdf
Classification	Major Classification(SW·AI) - Medium Classification(AI Convergence)
Type of Research	Basic ( ), Applied ( O ), Development ( )	TRL
		( 4 ) ~ ( 6 )
Type of Task	International Joint R&D