인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 자원공학 분야의 연구와 산업 현장에도 새로운 변화를 가져오고 있습니다. 특히 기계학습과 딥러닝을 넘어 대규모 언어모델(LLM), 생성형 AI, 에이전틱 AI(Agentic AI), 피지컬 AI(Physical AI) 등으로 기술이 진화하면서, 기존의 데이터 분석과 예측 중심의 활용을 넘어 지능형 의사결정, 공정 최적화 및 자율운영으로 적용 범위가 확대되고 있습니다. 이러한 기술적 변화에 주목하여, 본 특별호는 자원공학 분야에서 AI 기술의 최신 연구 동향과 다양한 응용 사례를 소개하고, 향후 기술 발전 방향을 모색하고자 기획되었습니다.

이번 특별호에는 총 17편의 논문이 수록되었으며, 광물자원 탐사와 평가, 광산 운영 및 자동화, 자원안보와 공급망 관리, 에너지 시스템 분석 등에 이르기까지 자원공학의 다양한 분야에서 AI 기술을 활용한 연구 성과를 담았습니다. 특히 전통적인 기계학습 및 딥러닝 기법과 더불어 LLM 기반 AI 에이전트, 다중 에이전트 시스템, Model Context Protocol(MCP), 물리정보 기계학습 등 최신 기술의 적용 가능성과 한계를 함께 살펴본다는 점에서 의미가 있습니다.

먼저, 자원탐사 분야에서는 인공지능을 활용한 희토류 광상 연구·탐사 동향과 물리탐사 분야의 물리정보 기계학습 기술을 종합적으로 고찰하였습니다. 또한, MCP 기반 AI 에이전트를 활용한 자기지전류탐사 역산 워크플로우의 지능화, 기계학습 기반 천연수소 유망도 매핑, 시추코어 이미지의 딥러닝 기반 영역분할 및 석회석 품위 예측, 탄성파 자료의 차원확장 등 다양한 연구를 통해 AI 기술이 탐사자료 해석과 자원평가의 효율성 및 활용성을 높일 수 있음을 보여주었습니다.

광산 운영과 자동화 분야에서는 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 발전을 바탕으로 자율광산의 개념과 발전 방향을 조망하고, 자원공학 공정별 AI 자율화 수준의 차이를 측정가능성과 통제가능성의 관점에서 고찰하였습니다. 아울러 MCP와 LLM을 연계한 광산 트럭 배차 시뮬레이션, AI 지원 하이브리드 배차계획 수립, AI 에이전트와 기존 로봇 시스템의 통합을 위한 물리적 인터페이스 개발, LLM과 검색증강생성(RAG)을 활용한 광산 안전관리 지원시스템 등은 AI 기술이 광산의 계획·운영·안전관리 및 장비 자동화에 적용될 수 있는 다양한 접근 방법을 보여줍니다. 또한, UAV 기반 타워크레인 결함 탐지 결과를 AI 에이전트로 선택적으로 검증하는 연구는 지능형 안전 점검과 인간-AI 협업의 가능성을 제시합니다.

자원안보 및 에너지 분야에서는 핵심광물 공급망 위험진단과 다중 에이전트 AI를 연계한 의사결정 지원 플랫폼, 심층강화학습 기반 유정배치 및 운영조건 최적화 프레임워크를 개발한 연구 등이 포함되었습니다. 또한 GIS 기반 재생에너지 모델링에서 대규모 언어모델의 활용 동향을 분석하고, 태양광 전기차의 발전량 결정인자와 데이터 표현 체계를 정립하는 연구를 통해 AI 기반 에너지 분석과 예측을 위한 데이터 및 모델링 체계의 중요성을 조명하였습니다. 이러한 연구들은 AI 기술이 개별 공정의 분석과 최적화를 넘어 자원·에너지 시스템의 통합적인 의사결정을 지원하는 방향으로 발전하고 있음을 보여줍니다.

이번 특별호는 AI 기술의 발전이 자원공학 분야에 가져올 변화와 새로운 가능성을 다양한 관점에서 조망하고자 하였습니다. 동시에 AI 기술의 실질적인 활용을 위해서는 데이터의 신뢰성, 모델의 해석 가능성, 기존 시스템과의 연계, 현장 적용성 및 안전성 확보 등이 함께 고려되어야 함을 확인할 수 있습니다. 본 특별호가 AI와 자원공학의 융합 연구를 활성화하고, 연구자와 산업 전문가가 기술적 과제와 미래 발전 방향을 함께 논의하는 계기가 되기를 기대합니다.

끝으로, 이번 특별호의 발간을 위해 귀중한 연구 성과를 제출해 주신 저자 여러분과 충실한 심사로 논문의 완성도를 높여 주신 심사위원 여러분, 그리고 특별호의 기획과 편집에 참여해 주신 모든 분께 깊이 감사드립니다.