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침수해석 격자 해상도
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AI 침수 위험 분석
요약
현장 강우와 지형·배수 정보를 결합해 구역별 침수 위험을 추정합니다. 분석 결과는 담당자가 확인할 수 있는 Flood Watch 관제 화면으로 전달됩니다.
분석이 관제로 이어지는 과정
- 01
지형·환경 DB 구축
DEM, 하천망, 배수관, 건물 높이 등 GIS 자료를 통합합니다.
- 02
실시간 입력
품질관리를 거친 1분 강우와 공공 관측 자료를 입력합니다.
- 03
위험 추정
구역별 예상 침수심과 위험 단계를 계산합니다. 최대 3시간 앞까지의 위험을 미리 내다보는 것을 목표로 합니다.
- 04
관제 표시·알림 판단
위험 단계를 지도에 표시하고 알림 기준 도달 여부를 담당자에게 알립니다.
- 05
사후 검증
실제 결과와 비교해 오차를 분석하고 모델을 재학습합니다.
검증 범위와 한계
- 예측 정확도와 선행 시간은 실증 운영 데이터로 지속적으로 검증하고 개선합니다.
- 배수관망 막힘, 공사, 펌프 가동 등 현장 변수는 모형에 실시간으로 반영되지 않을 수 있습니다.
- 분석 결과는 담당자의 판단을 돕는 정보이며 공식 경보를 대신하지 않습니다.
기술 상세 · 두 가지 모델을 함께 쓰는 이유
물리모형 시나리오
SWMM으로 하수관망 흐름을 해석하고 2차원 침수해석 모형으로 강우 빈도·지속시간별 침수지도를 만듭니다. 결과의 물리적 근거를 설명하기 좋습니다.
딥러닝 모델
LSTM, CNN-LSTM, Attention 구조를 검토했고, U-Net 기반에 Attention과 Residual Block을 더한 CRU-Net 구조를 적용해 시공간 데이터를 빠르게 추정합니다.
기술 상세 · 모형 구축 범위
아래 값은 성능 수치가 아니라 모형을 만든 조건입니다.
1,322 × 1,097
관악구 침수 격자 규모
10~180분 · 5~250 mm
강우 시나리오 범위(지속시간·총강우량)
76 / 1,296
최대침수심 지도 / 시계열 침수지도 수
Read the Rain. Protect What Matters.