Marine Science × Agentic AI
해양을 연구하는 사람이 직접 만든 해양 AI.
도메인 없는 범용 AI가 해결 못 하는 문제를 해결합니다.
Service 01 · 운영 중
AI가 매일·매주 자동 생성하는 해양과학 연구 동향 및 관측 데이터 분석 보고서.
문헌 수집 → AI 분석 → 인사이트 추출 → 이메일 발송까지 완전 자동화.
Nature, JGR, JPO 등 주요 저널 최신 논문을 AI가 자동 수집·분류·요약. 해양물리·BGC·기후 분야 핵심 연구 성과를 1장 보고서로 정리·발송.
Argo·위성·부이 등 다중소스 관측 데이터의 주간 트렌드 자동 분석. 수온·염분·해류 이상 탐지 결과와 수치 통계를 데이터 중심 리포트로 제공.
연안 광역지자체 10개 포함 국가 R&D 과제공고 자동 수집·분류. 해양 연구 분야 관련 공고를 AI가 필터링·요약하여 연구팀별 맞춤 발송.
Service 02 · 운영 중
위성·부이·Argo플로트·수중글라이더·음향센서까지
다중소스 해양 관측 데이터의 융합 분석 및 AI 기반 이상탐지
한-미 공동 인도양 SCTR(Seychelles-Chagos Thermocline Ridge) 연구 참여. Core-Argo 4,912,860개 레코드 QC·수직 내삽 후 수온·염분 시계열 분석. 수중글라이더(Slocum) 고해상도 단면 데이터 처리 및 Core-Argo와 비교 검증. BGC-Argo(산소·클로로필·질산염) 센서 데이터 품질검증(85% 달성) 및 생지화학 변수 시공간 분포 분석. 중규모 와류(에디)와 BGC 변수 상호작용—용존산소 이상, 클로로필 심층 최대(DCM) 변동—규명.
AudioMoth(최대 250kHz) 장기 연속 수중 녹음 원시 데이터 48GB · 2,057개 WAV 처리. STFT 기반 멜-스펙트로그램 변환 후 CNN 분류 모델로 생물음향(어류 산란음, 딱총새우 충격음) · 물리음향(강우·선박 소음) 자동 분류. SPL 시계열·음향복잡도지수(ACI)·NDSI 산출로 사운드스케이프 생태 지표 정량화. 계절·시간대별 음향 패턴 분석을 통한 서식지 건강도 평가 및 인위적 소음 영향 추적. 친환경·비침습 장기 모니터링.
① 서버 관리 · 자동 처리 파이프라인 — 해양 관측 데이터 서버 상시 관리. 자동 품질관리(QC), 포맷 변환, 아카이빙. 월간 운영 보고서 자동 생성.
② OSEAN 해양쓰레기 장기모니터링 — 연안 정점별 수거량·종류·분포 장기 시계열 DB 구축 및 자동 QC·아카이빙. OceanParcels 기반 부력 유형별(양성·중성·음성) 이동경로 역추적으로 유입원 분석. 월간 집계 통계 리포트 자동 생성.
③ 울릉도-독도 수중 촬영영상 — 해양연구기지 수중 촬영 영상의 수심·좌표·시각 메타데이터 자동 태깅 및 NetCDF 기반 통합 관리체계 구현. AI 기반 생물 종 분류·서식지 변화 탐지 파이프라인 구축. 장기 생태 모니터링 데이터베이스 운영.
OceanParcels 기반 Lagrangian 입자 추적 프레임워크로 동해 Lateral Diffusivity 재현. 쇠퇴하는 이동 에디(decaying moving eddy) 해석해(Coriolis + 감쇠 지수함수)와 수치해를 비교 검증. Milstein(M1) 스킴 기반 확률 미분방정식(SDE)으로 sub-grid 수평 확산 매개변수화. 공간 변화 확산 계수(Kh_zonal · Kh_meridional) 추정 및 에디 회전·감쇠 특성 정량화.
Service 03 · 특허출원 중
다차원 지표 기반 R&D 조직 역량 진단 시스템.
기관 유형별 자동 가중치 조정 · 특허 출원 진행 중
Service 04 · 저작권 등록
과제 발굴 → 역량 진단 → 기획서 작성 → 제출까지
6,990줄 15개 모듈로 구현된 전 주기 자동화 시스템 (v5.0)
Service 05 · 운영 중
해양과학자와 연구기관을 위한 실전 AI 도구 교육.
현장 데이터에 바로 적용 가능한 맞춤형 커리큘럼.
KIOST · OSEAN 연구원, 서울대 자연대 지구환경과학부 대학원생 대상 실시. Python·LLM·RAG를 해양 데이터 분석에 바로 적용하는 실습 중심 교육. 현장 데이터로 직접 실습.
KIOST · OSEAN · 서울대 연구팀 대상 실시. 연구 워크플로우 분석 → AI 적용 가능 포인트 도출 → 자동화 설계 → 구현 지원. 문헌 검토 자동화, 보고서 생성, 데이터 QC 자동화.
서울대 지구환경과학부 해양관측연구실(OOL) × O5I 공동 연구. Argo·위성·부이 다중소스 데이터 AI 융합 분석 방법론 개발. BGC-Argo 품질검증 자동화 알고리즘 공동 적용. LLM 기반 해양과학 문헌 자동 검토 및 연구 동향 추출 시스템 구축. 연구실 데이터 처리 파이프라인 AI 전환 컨설팅.
Service 06 · 신규
조직의 업무 흐름을 AI 에이전트로 자동화.
도구 연동부터 맞춤 지식베이스 구축까지 원스톱 제공.
Service 07 · 운영 중
LangGraph 기반 5개 에이전트 자동 체인.
요구사항 입력 → HTML 완성까지 38초 E2E · APPROVE 85점
Service 08 · 운영 중
1,915 청크 Air-gapped RAG + MCP 프로토콜로 외부 서비스 단일 제어
제안 중 Service 09
해양과학 전문 온라인 교육 플랫폼 구축 제안. 실제 관측 데이터(Argo·위성·부이)를 실습 환경에 직접 연동하고, AI가 학습자 수준과 연구 분야에 맞는 커리큘럼을 자동 설계하여 해양 전문 인력 양성 체계를 현대화합니다.