- 댐 하류 도시 중소하천(27개)의 재해 실시간 모니터링과 홍수분석을 위한 시스템(K-water모델) 제공 및 운영 중
- 데이터 관리 미흡 등으로 홍수 예측 수준 저하 및 시스템 활용 저조
* 홍수 시 댐 방류에 대한 정확성, 신뢰성, 예측 가능성이 현저히 떨어짐 - 예측 알고리즘(시계열)을 적용하여 도시 하천에 적합한 AI 모델개발
| 정확성 | 최대 오차 50%(1m ↑) 이상 | 👉 | 오차 10%(10cm↓) 이내 |
| 신속성 | 실제 강우 상황 예측 불가 | 👉 | 3시간 ~ 6시간 사전 예측 |
| 표준화 | 도시/지역별 특성 미고려 | 👉 | 지역특성 3단계로 표준화 |
- 도시 하천의 특성별로 댐-하천-강우-해양 영향 인자를 구분하는 머신러닝 학습 방식으로 주요 지점별 수위를 예측
- 수위국, 댐 방류, 강우, 조위(2012 ~ 2021)
- 상류(댐), 중류(도심), 하류(조위)
- (기술확산) 개발 AI 표준 모델을 타 유역에 확장 브랜드화 추진
- (사업적용) 현업 홍수재해통합 관리사업 확대시 핵심 요소로 탑재