GIDPC.그린인프라방재센터

GREEN INFRASTRUCTURE · DISASTER PREVENTION

그린인프라의 방재 성능을 공학과 AI로 정량화합니다

한국형 집중호우, 폭염, 미세먼지, 도시 수목 안전, 농어촌 기후위기까지 — 그린인프라 기반 재해 대응을 연구·설계·자문합니다.

MANIFESTO

도시의 기후위기는 정성적 구호로 해결되지 않습니다. 우리는 그린인프라의 방재 성능을 mm 단위 우수 저감과 ℃ 단위 체감온도 저감으로 환산하고, 수일이 걸리는 CFD 시뮬레이션을 GNN 서로게이트로 수 초에 추정합니다. 측정 가능한 그린인프라를 만드는 것이 우리의 일입니다.

Founded
2021
Core domains
06
Offices
Suwon · Seoul

DOMAINS

우리가 다루는 4가지 도시 재해

각 재해 유형별로 시뮬레이션 · 데이터 · 공간최적화 기법을 결합해 대응합니다.

집중호우·도시침수

SWMM·LID + Neural ODE로 21개 호우 이벤트(2018–2023)를 47 km² 도심에서 검증, AMC 동적 결합 · 첨두유출 33.8% 저감 시나리오

도시 폭염·열섬

OpenFOAM CFD + GATv2 서로게이트(zero-shot R²=0.845), Optuna로 가로수 간격 5–8 m 최적안 도출 — 블록당 최대 1.98 °C 냉각

한파·풍환경

도시 협곡 내 한파 노출 분석, 방풍림·완충녹지 배치 시뮬레이션, 풍환경 분포 분석

미세먼지·대기질

수목 차폐·기류 분산 효과 정량화, 공원·녹지 배치 최적화로 보행자 노출 저감

EXTENDED

확장 역량 — 도시를 넘어 농어촌까지

도시 4대 재해 외에도, 시설 안전 진단과 농어촌 기후위기 대응으로 분석 영역을 확장합니다.

도시 수목 안전 · 피로 수명

풍하중·부패 진행에 따른 가로수 피로수명을 FE 동적해석(ABAQUS) + 몬테카를로로 평가, 권역별 점검 기준 제시 (환경부 R&D 2022003570004)

ABAQUSMiner's ruleWeibullMonte Carlo

농어촌 기후위기 AI·센서 대응

LSTM 기반 농경지 강우-유출 6시간 예측, LID 효과 검증, 카카오톡 알림 연동 — 펌프 가동·배수문·주민 대피 의사결정 시간 확보

LSTMIoT 센서기상청 AWS 연계실시간 알림

APPROACH

우리의 차별점

단순한 컨설팅이 아닌, 정량 모델에 근거한 의사결정 도구를 제공합니다.

01

정량화된 방재 성능

녹지의 정성적 효과를 ‘mm 우수 저감’, ‘°C 체감온도 저감’, ‘피로수명 yr’ 등 수치로 환산

02

AI 서로게이트 모델

수일 걸리던 CFD를 GNN(GATv2)으로 수 초에 추정, LSTM은 0.01초 만에 6시간 후 유출 예측

03

공간 최적화

NSGA-II + Optuna로 한정 예산 내 최적의 그린인프라·LID 배치안 제시

도시의 기후탄력성, 데이터로 설계하세요

기획·설계·시공 단계 어느 시점이든, 그린인프라 방재 성능 분석을 의뢰하실 수 있습니다.