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공간 데이터로 현황을 파악합니다.
지형, 시설, 관측자료를 함께 분석해 대상 지역의 특성과 현황을 파악합니다.
GeoAI 에이전트 기반 의사결정지원 플랫폼
복잡한 상황을
명확하게,
더 나은 판단으로.
GeoAIAlignment는 공간정보와 전문 분석 도구를 연결하는 GeoAI 에이전트 플랫폼을 개발합니다. 분석·예측·시뮬레이션으로 판단에 필요한 근거를 제공합니다.
Beyond Maps. Smarter Solutions.
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위성·현장자료를 연결해 분석합니다.
위성영상과 현장 관측자료를 결합해 공간적 관계와 변화 양상을 분석합니다.
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시나리오별 결과와 영향을 비교합니다.
분석 조건에 따른 예측·시뮬레이션 결과를 비교하고, 대안 검토에 필요한 근거를 정리합니다.
전문가의 지식을 실행으로 잇는 플랫폼.
GeoAI는 지도·위성영상·관측자료 등 공간정보에 인공지능을 결합하는 기술입니다. G.AI.A는 여기에 전문 분석 도구를 실행하는 에이전트를 더한 의사결정지원 플랫폼입니다. 사용자가 분석할 지역과 조건을 자연어로 제시하면, 에이전트가 필요한 분석을 수행하고 결과와 근거를 검토할 수 있게 정리합니다.
솔루션 살펴보기G.AI.A / 시연 영상1:12
GeoAIAlignment
다양한 현장에 연결되는 분석
수자원
지표수·지하수의 흐름과 수량·수질 변화 분석
재난·안전
산불·산사태·홍수의 위험도와 영향 범위 분석
도시·교통
도시 공간과 교통 흐름을 분석해 계획 대안 검토
농업·산림
작황과 산림 변화를 분석해 관리 대상 파악
생태
종 분포와 서식지 연결성 분석
에너지·자원
원전·재생에너지 입지 조건과 주변 영향 검토
해양
해양 관측자료 기반 해류·수온·수질 변화 분석
핵심 가치 제안
쉽고 빠른 의사결정 지원
GeoAI 에이전트가 복잡한 공간 데이터 처리와 분석을 수행하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션해, 사용자가 전략의 효과를 미리 검증할 수 있게 합니다.
나아가 찾기 어려웠던 패턴과 인사이트를 도출해 의사결정 수준을 높이고, 더 나은 성과를 내도록 지원합니다.
신뢰성과 안정성
GeoAIAlignment는 사람의 안전과 기본권에 영향을 줄 수 있는 업무를 고려해, AI의 설계와 운영 전 과정에 책임성을 반영합니다.
보안, 투명성, 검증 절차를 체계적으로 설계하고 사용자 보호를 고려하여, 신뢰할 수 있는 활용 환경을 만들어갑니다.
맞춤형 문제 해결
다양한 공공 및 민간 과제에 특화된 커스터마이징을 지원합니다. 기관의 정책 목표, 산업별 요구, 지역별 특성을 반영하여 상황에 최적화된 분석과 실행을 가능하게 합니다.
이를 통해 사용자는 획일적 도구가 아닌, 실제 현장에 맞는 맞춤형 솔루션을 확보할 수 있습니다.
GeoAIAlignment 소식
기술 소개와 행사 참여, 현장에서의 만남까지. GeoAIAlignment의 다양한 활동을 전합니다.
전체 소식 보기
더 나은 GeoAI 에이전트를 위한 연구
GeoAIAlignment는 에이전트가 공간정보 현장의 문제를 해결하려면 무엇이 필요한지 연구합니다. 에이전트를 실제 업무에 적용하며 부족한 점을 개선하고, 그 과정에서 얻은 방법과 결과를 논문으로 발표합니다.
논문 전체 보기
수문 모델 보정
Hydro-MCP
지표수 유역 모델인 SWAT+의 보정 작업에 AI 에이전트를 적용한 연구입니다. 이 연구에서 만든 도구 인터페이스 Hydro-MCP는 에이전트가 사용할 도구와 입력 범위를 정하고, 실행 결과와 작업 과정을 기록해 모델 보정 절차를 확인할 수 있게 합니다. 실험에서는 목표에 도달하기까지의 모델 실행 횟수가 줄었지만, 수문학적으로 타당한 결과인지 판단하려면 유출 과정에 대한 검토와 전문가의 확인이 여전히 필요하다는 점도 함께 살폈습니다.
Environmental Modelling & Software · Volume 205, Article 107142 · 2026
What structured tool interfaces do and do not provide for LLM-based SWAT+ calibration
논문 원문
농업용수 의사결정
AquaAgent-OSPy
농업용수 관리에서 관개 시기를 정할 때 작물 수확량과 물 이용 효율, 안전 기준을 함께 고려하도록 돕는 의사결정 지원 시스템에 대한 연구입니다. 사용자가 조건을 제시하면 AI 에이전트가 관개 시나리오 시뮬레이션과 최적화, 위성 기반 대상지 확인을 수행하고, 그 결과와 근거를 검토할 수 있는 형태로 정리합니다.
Computers and Electronics in Agriculture · Volume 254, Article 112267 · 2026
AquaAgent-OSPy: an auditable LLM tool-agent system for simulation-grounded irrigation decision support
논문 원문
산불 확산 시뮬레이션
WildfireKR
산불이 번질 경로를 미리 예측해 대피와 진화 전략을 세울 수 있도록 돕는 시스템에 대한 연구입니다. 기상·지형·연료 조건을 자연어로 입력하면 AI가 시뮬레이션을 자동 실행하고, 삼척·고성·울진 등 실제 산불 사례로 정확도를 검증했습니다.
IEEE Access · 2026
WildfireKR: An LLM-Agent Decision Support Framework for Autonomous Wildfire Spread Simulation in South Korea
논문 원문
Ecological Informatics
위성·현장자료 통합 분석
4대강 16개 보의 위성영상·현장관측·수문자료를 통합해 유해 남조류와 체류시간의 관계를 분석한 연구입니다. 위성 지표와 현장관측이 남조류 변화를 각각 어떻게 포착하는지 그 차이를 검토하고, 수환경을 해석할 때 분석 목적에 맞는 지표와 자료를 함께 고려해야 한다는 점을 제시합니다.
Ecological Informatics · Volume 99, Article 104014 · 2026
In-situ integration reveals cyanobacteria-specific residence-time signals that Sentinel-2 NDCI/FAI and Landsat NDVI do not resolve in South Korea's Four Rivers
논문 원문도입 상담 및 협업 제안
플랫폼 도입·구축부터 공동 연구, 기술 연계, 컨소시엄 참여까지 함께 논의합니다.