AOGS 2026 지하수·AI 융합 연구 포스터 발표지하수 관리의 여러 분석을 연결하는 협업형 AI 에이전트

GeoAI Alignment는 2026년 8월 2일부터 7일까지 일본 후쿠오카에서 열린 AOGS 2026에 참가했습니다. AOGS는 아시아·오세아니아 지역의 연구자들이 지질, 수문, 대기, 해양 등 지구과학 전반의 연구를 공유하는 국제 학술대회입니다.

8월 3일 HS15 세션에서는 박은규 대표가 'Collaborative AI Agents: A New Decision Support Platform for Sustainable Groundwater Management'를 주제로 포스터를 발표했습니다. 포스터 세션에서는 연구 내용과 함께 실제 현장에 적용할 때 필요한 검토 절차와 전문가의 역할에 대해서도 의견을 나눴습니다.

지하수 문제를 다룰 때는 관측 수위와 양수 기록, 수질 자료, 공간정보, 수치모델 결과를 함께 살펴봐야 합니다. 가뭄이나 급격한 수위 저하, 오염 농도 변화처럼 빠른 대응이 필요한 상황에서도 자료 확인부터 모델 실행, 시나리오 비교와 결과 정리까지의 절차가 반복됩니다.

이번 연구에서는 GeoAI 에이전트가 지하수 흐름 역산, 양수 시나리오, 용질 이동, 수리지화학, 시계열 예측을 각각의 전문 분석으로 나누어 수행한 뒤, 결과를 하나의 검토 흐름으로 연결하는 구조를 제시했습니다. 특정 모델 하나의 성능보다 여러 결과가 어떤 자료와 가정을 거쳐 만들어졌는지 확인할 수 있도록 하는 데 초점을 두었습니다.

지하수 관리에서는 예측값 하나가 곧바로 판단이 되지 않습니다. 같은 수위 변화라도 양수, 강수, 지질 조건 등 원인이 다를 수 있고, 현재 자료만으로 원인을 구분하기 어려운 경우도 있습니다. 이 때문에 에이전트가 결론을 서두르기보다 확인된 내용과 불확실한 내용을 나누어 제시하도록 구성했습니다.

분석에 사용한 가정과 시나리오의 수용 여부, 최종 조치는 수리지질 전문가가 결정합니다. AI는 반복되는 분석을 수행하고 자료와 결과를 정리하며, 근거가 충분하지 않은 부분은 전문가가 다시 검토하도록 돌려보냅니다.

포스터 세션에서는 지하수 관련 연구자들과 관측자료, 모델, AI를 연결하는 방식에 대해 이야기를 나눴습니다. 자동화된 분석 과정에서도 전문가가 어느 단계에서 결과를 확인하고 판단할 것인지가 중요한 주제였습니다.

같은 지하수 문제라도 지역의 지질 조건과 보유한 자료, 관리 목적에 따라 필요한 분석 흐름은 달라집니다. 이번 발표는 하나의 정답을 제시하기보다, 여러 도구의 결과를 확인 가능한 근거로 정리하는 방법을 공유한 자리였습니다.