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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형기 (한밭대학교 정보통신대학원) 이재흥 (한밭대학교 정보통신전문대학원)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
215 - 222 (8page)
DOI
10.33097/JNCTA.2024.08.2.215

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본 논문에서는 이상강우 현상으로 기존에 경험하지 못한 홍수에 대응하기 위하여 AI Surrogate 기반의홍수 예측 기술을 제안하였다. 최근 급격한 기후변화로 인한 태풍이나 국지성 호우, 돌발성 홍수 등 빈번한 발생으로 대규모 홍수 피해를 초래하고 있는 실정이다. AI Surrogate 모델의 장점으로는 기존의 관측자료 기반의 AI 모델이 가지고 있는 관측소 설치 및 유지관리 비용을 절감할 수 있고, 경험하지 못한 강우량에 대한 대응 능력을향상 할 수 있다. 따라서 우리는 기후변화 시나리오(SSP5-8.5)에서 제시한 약 30% 증가한 강우를 적용하여 극한강우에 따른 유출량을 공학적 방법으로 생성했다. 이렇게 생성된 자료를 활용하여 우리 관측자료 부족으로 인한인공지능 모델의 한계를 극복하고 현재 전 산업분야에서 이슈가 되고있는 가상 시뮬레이터 데이터를 활용한 AI Surrogate 모델을 수자원 분야에 적용하였다. 연구방법으로는 AI 학습자료를 생성하기 위하여 2011년～2022년까지 수문 관측자료를 사용하였고 2011년, 2012년, 2020년 강우자료에 30%를 증가시킨 극한강우 학습자료를 생성하였다. AI 학습데이터 셋을 생성 후 LSTM 모델을 적용한 유출량 예측 AI-Surrogate 모델을 개발하였다. AI 학습자료 구성은 입력데이터의 80%를 훈련용 데이터로 하고 나머지 20%를 모델의 정확도 검증데이터 그리고 2020 년 자료를 테스트자료로 구성하였다. 개발된 모형의 정확성을 평가한 결과 30% 증가된 강우데이터로 학습한AI-Surrogate 모델의 R²는 0.91028, RMSE는 0.01533이고 관측자료만으로 구성된 모델의 R²는 0.89582, RMSE 는 0.02038이었다. 실험결과를 통해 이상강우를 적용한 모델의 정확도가 우수한 결과를 도출하였고 유량은 강우에강한 상관관계를 가지고 있기에 LSTM의 하이퍼파라미터 옵션에 상대적으로 덜 영향을 받고 있음을 알 수 있다.
#기후변화 #이상홍수 #가상강우 #분포형 강우유출모형 #LSTM #Change in climate #Abnormal flood #Virtual Rainfall #Rainfall-Runoff Models #LSTM

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