[열린 세미나][2025] 11월 2차 열린세미나(세션 2) “데이터로 준비하는 기후적응 사회”

2026-01-23

2025년 오픈데이터포럼(ODF) 제2차 열린세미나의 두 번째 세션에서는
기후위기 시대에 필요한 ‘기후적응’ 정책을 데이터 관점에서 어떻게 준비할 것인가를 주제로 논의가 이루어졌습니다.


기후 재난의 빈도와 강도가 증가하는 상황에서,
기후 리스크를 과학적으로 진단·예측·관리하기 위한 공공데이터 체계,
그리고 AI·빅데이터 기반 기후 재난 대응 혁신 방향을 중심으로
중앙정부·연구기관·민간 전문가들이 함께 논의를 이어갔습니다.


□ 행사 개요 (세션 2)

  • 주제: 데이터로 준비하는 기후적응 사회

  • 일시: 2025. 11. 20.(목) 14:00~16:00

  • 장소: 광주 김대중컨벤션센터 컨벤션동(별관)

  • 주관: 오픈데이터포럼(ODF)

  • 대상: 기후 재난·기후적응 분야 공공데이터 활용에 관심 있는 일반 국민, 학계, 시민단체, 기업, 공공기관 종사자 등

  • 유튜브 채널 ‘오픈데이터포럼’ 실시간 중계 병행


□ 주제 발제

① 기후적응 및 공공데이터 활용 현황과 한계

오윤영 연구사 (국립환경과학원)

1609746131f79.png

  • 기후위기 영향이 가속화되면서 지자체 기후적응대책 수립을 위한 과학적 근거 데이터가 중요해짐

  • 현재 기후·수문·토지·환경·인구 데이터가 기관별로 분산되어 정의·공간·시간 단위가 상이한 문제 지적

  • 동일한 기후 현상에 대해 부처별 평가 기준이 달라 국가 차원의 리스크 비교·종합 판단이 어려운 구조

  • 국가 기후적응 정보체계(K-ADT)를 통해 기후 리스크 표준 언어와 통합 데이터 구조를 구축 중이며,
    이를 기반으로 지자체의 기후적응 정책 수립과 국민 대상 서비스 고도화를 추진하고 있음


② 공공데이터를 활용한 기후 재해 리스크 평가

1d01e932e3eab.png

유인상 부연구위원 (전남연구원)

  • 전남 지역의 최근 홍수 피해 사례 분석을 통해 기후변화로 인한 극한 강우와 재해 리스크가 현실화됨

  • 기후위기 대응은 감축뿐 아니라 단기적 피해를 줄이기 위한 ‘적응 전략’이 필수임

  • 기상·환경·국토·행안부 등 공공데이터를 결합한 공간 기반 홍수 리스크 평가 체계를 소개

  • 시나리오 분석 결과, 고탄소 시나리오에서 전남 지역의 홍수 위험이 크게 증가하는 등 지역별 맞춤형 기후적응 정책 필요성을 제시


③ AI와 빅데이터를 활용한 기후테크 혁신

dbc1fb7fb3523.png

최예지 연구소장 (㈜디아이랩)

  • 인공지능 기술 발전과 함께 공공부문에서의 AI 활용 트렌드 소개

  • 기후위기 대응이 ‘감축’ 중심에서 ‘적응’ 중심으로 전환되고 있음을 설명

  • 관측·예측·경보·영향 분석 등 기후 재난 전 주기에서 AI 활용 가능성 제시

  • 고해상도 기후·재난 정보 생산, 멀티모달 데이터 융합을 통한 복합재난 예측, 그리고 공공데이터를 기반으로 한 신뢰 가능한 AI 생태계 구축 필요성을 강조


□ 패널토론 및 자유토론

  • 사회: 박지환 간사(ODF 운영위원회)

43b1c591df3e1.png

  • 기후 재난 대응을 위한 데이터 표준화와 통합 플랫폼의 필요성

  • 중앙정부 공공데이터와 지자체 고유 데이터의 연계 중요성

  • AI 기반 기후 리스크 분석의 가능성과 함께, 설명가능성·검증체계 확보의 중요성을 중심으로 논의

  • 자유토론과 질의응답을 통해 기후 재난 분야에서 공공데이터 품질 개선, 데이터 개방 범위 확대, 그리고 공공·민간 협력 기반 데이터 거버넌스 구축에 대한 다양한 의견이 공유


□ 주요 논의 내용 요약

  • 기후적응 정책의 실효성을 높이기 위해 국가 차원의 기후 리스크 표준화 체계 구축이 핵심 과제로 제시

  • 공공데이터 결합을 통한 공간 기반 기후 재해 리스크 평가의 정책적 활용 가능성 확인

  • AI·빅데이터를 활용한 고해상도 기후·재난 정보가 기후 적응 정책과 현장 대응을 고도화할 수 있음을 공감

  • 기술적 문제를 넘어, 기관 간 협력과 데이터 공유 문화 조성이 기후위기 대응의 관건이라는 인식 공유