기후 정책을 개선하는 새로운 방법

May 31, 2023

UCC(University College Cork) 및 컬럼비아 대학교 연구원새로운 연구를 개발했습니다이는 전 세계 온실가스 배출량의 20%를 차지하는 여객 및 화물 운송에 대한 미래 수요 예측의 정확성을 향상시킬 것입니다.

유엔은 전 세계 인구가 2019년 77억 명에서 2050년에는 약 97억 명으로 증가할 것으로 추정합니다. 추가 인구와 경제 성장은 교통 서비스에 대한 수요 증가로 이어질 가능성이 높습니다.

운송 관련 배출을 줄이는 것은 기후 정책에 있어 상당한 과제로 남아 있습니다. 지금까지 교통수요 예측 업무는 수요를 시뮬레이션하거나 회귀분석을 활용하여 처리해 왔습니다. 이제 이번 UCC와 컬럼비아 연구를 통해 세계 각국은 미래의 운송 수요를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 됐다.

Scientific Reports에 발표된 이 연구는 TrebuNet이라는 새롭고 혁신적인 기계 학습 접근 방식을 소개합니다. 결과는 이 새로운 TrebuNet 아키텍처가 기존 회귀 방법과 최신 신경망 및 기계 학습 방법에 비해 우수한 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 개선 사항은 단기, 10년 및 중기적 시간 범위에서 모든 운송 수요 모드에 대한 지역 수요 예측으로 확장됩니다.

UCC 에너지 공학 박사 과정의 일환으로 이 연구를 주도한 Siddarth Joshi는 "이 연구는 운송 에너지 서비스 수요 추정의 정확성을 높이는 새로운 기계 학습 아키텍처 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 혁신적인 기계 학습 아키텍처와 그 이점은 에너지 모델링 커뮤니티에서 측정 가능하며 다른 분야로 이전될 수 있습니다."

UCC 에너지 공학 교수인 Brian Ó Gallachóir는 "정확한 운송 수요 예측은 에너지 시스템 모델과 기후 정책에 중요할 뿐만 아니라 글로벌 에너지 시장의 미래 방향을 이해하는 데 중추 역할을 합니다"라고 말했습니다.

컬럼비아 대학의 수석 연구원인 James Glynn 박사는 다음과 같이 덧붙였습니다. "이 새로운 방법은 딥 러닝의 새로운 적용을 위해 에너지 시스템 모델 내의 전망을 이해하는 데 있어 약점을 해결하기 위한 에너지 시스템 모델링 및 데이터 분석의 혁신을 보여줍니다. 이는 우리가 불확실성을 제거하는 데 도움이 됩니다. 2050년 글로벌 넷제로(net-zero) 목표에 맞춰 운송을 탈탄소화하려면 긴급한 기후 조치가 필요합니다. Columbia SIPA와 UCC 간의 협력을 통해 에너지 시스템 모델링 및 데이터 과학 분야의 새로운 접근 방식을 선도하여 의사 결정자에게 도구와 증거 기반 연구를 제공하고 있습니다. 기후 정책을 설계합니다."

- 이 보도자료는 원래 University College Cork 웹사이트에 게재되었습니다.