이번 연구는 농업용 저수지의 중장기(10~30일) 저수율 예측에서 발생하는 누적 오차 문제를 해결하기 위해, LSTM·TCN 기반 예측 모델과 강화 학습(PPO/SAC) 기반 오차 보정 에이전트를 결합한 'Dual-Process 자기보정 예측 시스템'을 공동 개발하고자 추진됐다.

특히 한국(몬순 기후)과 중국(대륙성 기후)의 이질적 기후 데이터를 활용한 교차검증을 통해 예측 모델의 일반화 성능을 확보하는 데 중점을 두었다.

이를 위해 연구팀은 산둥사범대 컴퓨터·인공지능학원(?算机?人工智能?院) 연구진과의 공동 세미나 및 라운드 테이블, 강화 학습 연구실 견학, 한국 농업용 저수지 데이터와 LSTM 예측 모델 시연, 강화 학습 보정 에이전트 연구 성과 발표, 데이터 공유 및 클라우드 GPU 기반 공동 실험 환경 구축 논의 등 실증 중심의 현장 연구와 학술 교류를 병행했다.

해당 프로그램에는 인공지능융합학과 '기후지능' 팀(지도교수 양현호, 박사과정 대학원생 까오치앙·위엔종궈·위에펑페이)이 참여했으며, 산둥사범대 왕훙(王?) 교수, 자오쥔(??) 교수 연구진과 향후 공동 논문 게재, 국내외 학술대회 발표, 학생 교류를 포함한 장기 협력 네트워크 구축 방안을 협의했다.

산둥사범대 까오치앙 대표 학생은 “짧지 않은 기간 동안 산둥사범대 연구진과 함께 연구하며 국제 공동연구의 과정을 온몸으로 배울 수 있었고, 언어와 환경은 달랐지만 같은 연구 주제를 향해 머리를 맞대며 국경을 넘은 협력의 가치를 실감했다”고 소감을 전했다.

국립군산대 인공지능융합학과 양현호 교수는 “이번 방문을 통해 양국의 기후·수자원 데이터를 연계한 실질적인 공동연구 기반을 마련했다”며 “지속적인 국제 협력을 통해 기후지능 분야의 우수한 연구 성과를 창출하겠다”고 말했다.

한편, 국립군산대 K-글로컬 프런티어 프로그램은 글로벌 인재 양성 사업으로, 학생들이 해외 유수 연구 기관과의 협력을 통해 국제 공동연구와 학술 교류를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. /군산=김만호 기자