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기후 변화 예측에 관한 연구 기반의 국제적 흐름: 미국, 유럽, 중국 및 일본의 비교 원문보기 1
- 국가 일본
- 생성기관 과학기술진흥기구 연구개발전략센터
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2026-07-17
- 등록일 2026-07-24
- 권호 316
○ 일본 과학기술진흥기구 연구개발전략센터(CRDS)는 미국·유럽·중국·일본의 기후변화 예측 연구 기반과 데이터·AI 활용체계를 비교한 보고서를 발간
- 미국·유럽·중국은 관측·모델·계산자원·AI 활용을 통합적으로 연계하는 체제를 구축하고 있으며, FAIR 원칙*이 사실상 표준으로 자리잡고 API를 통해 데이터를 직접 다루는 클라우드 네이티브 해석환경이 확산되면서 데이터 접근성과 상호운용성이 향상
* 연구 데이터를 보다 효과적으로 관리·활용하기 위해 '16년 국제 학술지 Scientific Data에서 제안된 데이터 관리 지침. F(Findable, 검색 가능성), A(Accessible, 접근 가능성), I(Interoperable, 상호운용성), R(Reusable, 재이용 가능성)
- 일본은 위성·지상 관측망, 고정밀 지구시스템모델, 슈퍼컴퓨터 등 세계적 수준의 연구기반을 보유하고 있으나, 연구·운용·데이터 기반이 조직적·물리적으로 분리되어 있어 기계판독성 부족, API 연계 제한, 실운용 이행(R2O) 등의 과제가 존재
- 차기 국제비교실험 CMIP7에서는 신속한 데이터 제공을 위한 Assessment Fast Track과 기계판독성이 높은 Data Request API 등 AI·기계학습 활용을 전제로 한 환경 정비가 진행되고 있어, 일본도 이러한 국제 조류에 적응 필요
- 미국·유럽·중국은 관측·모델·계산자원·AI 활용을 통합적으로 연계하는 체제를 구축하고 있으며, FAIR 원칙*이 사실상 표준으로 자리잡고 API를 통해 데이터를 직접 다루는 클라우드 네이티브 해석환경이 확산되면서 데이터 접근성과 상호운용성이 향상
* 연구 데이터를 보다 효과적으로 관리·활용하기 위해 '16년 국제 학술지 Scientific Data에서 제안된 데이터 관리 지침. F(Findable, 검색 가능성), A(Accessible, 접근 가능성), I(Interoperable, 상호운용성), R(Reusable, 재이용 가능성)
- 일본은 위성·지상 관측망, 고정밀 지구시스템모델, 슈퍼컴퓨터 등 세계적 수준의 연구기반을 보유하고 있으나, 연구·운용·데이터 기반이 조직적·물리적으로 분리되어 있어 기계판독성 부족, API 연계 제한, 실운용 이행(R2O) 등의 과제가 존재
- 차기 국제비교실험 CMIP7에서는 신속한 데이터 제공을 위한 Assessment Fast Track과 기계판독성이 높은 Data Request API 등 AI·기계학습 활용을 전제로 한 환경 정비가 진행되고 있어, 일본도 이러한 국제 조류에 적응 필요
