AI 등 4차산업혁명기술을 활용한 CCUS 리스크 관리와 법적 과제

Q: 이 논문에서 정의한 지능형 환경법제란 무엇인가?

규제와 통제 중심의 기존 사후적 대응 체계를 넘어, 인공지능과 데이터 기술을 통해 예측, 예방, 참여, 투명성을 핵심 원리로 구현하는 새로운 법적 패러다임이다. 이는 기술혁신을 법제 안으로 포섭하여 실시간 규제와 사전예방적 거버넌스를 실현하는 디지털 그린 거버넌스 모델을 의미한다.

Q: AI 기술을 활용한 CCUS 리스크 관리가 기존 법제의 한계를 어떻게 극복하는가?

연구 결과, AI·IoT·디지털 트윈의 결합을 통해 사후 모니터링 위주의 체계를 실시간 예측 및 사전 예방형 규제로 전환할 수 있다. 특히 AI 예측 모델을 환경영향평가에 결합하고 블록체인으로 데이터 신뢰성을 확보함으로써 행정 결정의 객관성과 사회적 수용성을 동시에 제고한다.

이순자

doi:10.18215/elvlp.33.3..202510.297

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저자정보: 이순자 (서경대학교)

저널정보: 강원대학교 비교법학연구소 환경법과 정책 환경법과 정책 제33권 제3호

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본 연구는 이산화탄소의 포집, 수송, 저장 및 활용(CCUS) 과정에서 발생할 수 있는 다양한 환경적·법적·사회적 위험을 인공지능(AI) 등 4차산업혁명기술을 활용하여 보다 효과적으로 관리할 수 있는 법적, 제도적 방안을 모색한 것이다. 기존의 CCUS 법제는 사후적 모니터링과 행정적 통제에 의존하고 있어서 사전배려적 예측과 예방을 중심으로 한 체계로 전환하기 어렵다는 한계를 지니고 있다.
이에 본 연구는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 결합한 지능형 리스크 관리체계를 하나의 법제 모델로 제시하고 이를 뒷받침하기 위한 정책적, 법적 과제를 단계적으로 고찰하였다.
연구의 결과 AI 분석결과의 법적 지위와 책임구조가 명확히 정립될 필요가 있으며, AI 시스템의 예측과 판단이 행정결정에 반영될 때 그 법적 효력과 증거력이 제도적으로 보장되어야 함을 확인하였다. 또한, 알고리즘의 신뢰성과 데이터의 투명성을 확보하기 위하여 인증 및 감독제도의 도입이 요구되며, 블록체인 기반의 데이터 기록관리 제도와 주민참여형 위험 소통체계의 마련을 통해 사회적 수용성과 투명성을 함께 제고할 수 있을 것으로 보인다.
아울러 AI의 예측결과를 환경영향평가(EIA)에 결합함으로써 사후적 규제에서 예측적·사전 예방형 규제로의 전환이 가능함을 제시하였다. 나아가 본 연구는 「이산화탄소 포집·수송·저장 및 활용에 관한 법률」의 개정과 함께 기술중립성과 투명성 및 책임성의 원칙에 기초한 「AI 환경리스크 관리법(가칭)」의 제정을 제안하였다. 더불어 기후에너지환경부·산업통상부·과학기술정보통신부 간의 통합 거버넌스를 구축하고 ISO 27914와 27916 등 국제표준을 반영하며, EU 및 OECD와의 법제 조화를 추진함으로써 한국의 CCUS 법제가 국제적 수준의 디지털 환경 거버넌스로 발전할 수 있음을 보여주었다.
따라서 본 연구는 AI 기술을 활용한 CCUS 리스크 관리가 단순한 기술적 수용을 넘어서 법과 기술의 패러다임 전환을 요구하는 새로운 단계로 나아가고 있음을 밝히고자 하였다.
앞으로의 환경법제는 규제와 통제의 틀을 넘어서 예측과 예방 및 참여와 투명성을 핵심 원리로 하는 지능형 환경법제(intelligent environmental law)로 발전할 필요가 있다.

This study explores legal and institutional measures to manage the environmental, legal, and social risks that may arise during the processes of carbon capture, utilization, and storage (CCUS) by leveraging Fourth Industrial Revolution technologies such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and digital twins.
Existing CCUS legislation in Korea remains largely dependent on ex post monitoring and administrative control, making it difficult to transition toward a predictive and preventive regulatory framework. To address this limitation, this research proposes an intelligent risk management system integrating AI, IoT, and digital twin technologies and identifies step-by-step policy and legal challenges necessary for its implementation.
The study finds, first, that the legal status and accountability structure of AI-based analysis must be clarified, and legal responsibility for violations of management duties relying on AI outputs should be explicitly defined.
Second, a certification and supervision system for AI algorithms should be introduced to ensure the reliability of algorithms and the transparency of data.
Third, establishing blockchain-based data recording systems and community-based risk communication mechanisms will strengthen social acceptance and transparency.
Fourth, a shift toward a preventive regulatory system that integrates AI predictive results into environmental impact assessments (EIA) is urgently needed.
Furthermore, the study proposes the amendment of the Carbon Capture, Transport, Storage and Utilization Act and the enactment of an independent AI Environmental Risk Management Act grounded in the principles of technological neutrality, transparency, and accountability.
It also emphasizes the importance of establishing an integrated governance framework among the Ministry of Environment, the Ministry of Trade, Industry and Energy, and the Ministry of Science and ICT, reflecting international standards such as ISO 27914 and ISO 27916, and promoting legal harmonization with the EU and OECD.
Through these efforts, Korea’s CCUS legal framework can evolve into a globally recognized model of digital environmental governance.
Ultimately, this study underscores that AI-based CCUS risk management is not merely a matter of technological adoption but represents a paradigm shift in the relationship between law and technology.
Future environmental legislation should move beyond traditional control-oriented regulation toward an Intelligent Environmental Law founded upon the principles of prediction, prevention, participation, and transparency, thus contributing to the realization of a sustainable and digital green governance system.

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