# KISS - Knowledge Infrastructure for Scientific Simulation: A Scaffolding for Agentic Earth Science

### 저자

Ziwei Li, Liujun Zhu, Yuchen Liu, Yichen Zhao, Birk Li, Ruiqi Wu, Junliang Jin, Jianyun Zhang

### 💡 개요

본 논문은 지구 과학 분야의 복잡한 시뮬레이션 모델을 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 '지식 인프라(KI)'라는 새로운 프레임워크를 제안합니다. KI는 과학적 전문 지식을 검증된 모델링 연산자, 단계별 프로토콜, 진단 복구 메커니즘으로 외현화하여 에이전트가 실행 가능한 형태로 제공합니다. 이를 통해 KI를 갖춘 에이전트는 기존 모델 대비 훨씬 높은 성공률로 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 다양한 지구 과학 분야에 일반화될 수 있습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **과학 지식 접근성 확대**: 복잡한 지구 과학 시뮬레이션 모델에 대한 접근 장벽을 낮추어 비전문가도 과학적 시뮬레이션을 활용하고 이해할 수 있도록 합니다.

- **모델링 커뮤니티 통합**: 서로 다른 모델링 커뮤니티 간의 통합 장벽을 낮추어 과학 지식의 공유와 확장을 촉진합니다.

- **한계점/향후 과제**: 본 연구는 KI 구축을 위한 툴킷을 개발했지만, 실제 다양한 현장 상황에서의 적용 가능성과 장기적인 유지보수 및 업데이트 전략에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2605.17856)

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