농어촌 소유역 LSTM 강우-유출 6시간 예측 시연

배경

농어촌 소유역은 호우 시 첨두유출이 빠르게 커서 농경지 침수와 수리시설 파손 위험이 큽니다. SWMM·SCS-CN 같은 물리 모형은 정확하지만 매개변수 보정과 계산비용 부담이 크고, 농민이 직접 운영하기 어렵습니다.

LSTM은 시계열 패턴을 학습하는 딥러닝 모델로, 한 번 학습하면 실시간 예측이 매우 빠르다 는 장점이 있습니다 — "마을 전용 AI 예보관"을 구현할 수 있습니다.

시범 유역 설정

| 항목 | 값 | |---|---| | 위치 | 가상 농어촌 마을 (GE Lab 시범) | | 집수면적 | 5 ha (축구장 약 7개) | | 토지피복 | 농경지 60% / 마을 15% / 산림 25% | | 관측 기간 | 3년 (2025–2027 합성), 1시간 간격 26,280 시점 | | 입력 변수 | 시간 강우 (mm/hr), 토양수분 (%) | | 출력 변수 | 6시간 후 유출량 (m³/s) |

핵심 결과

| 지표 | Baseline | LID 적용 | |---|---|---| | NSE (1.0 만점) | 0.641 (적정) | 0.880 (매우 우수) | | RMSE (m³/s) | 0.020 | 0.008 | | MAE (m³/s) | 0.004 | 0.002 | | PBIAS (%) | −9.3 | −1.8 | | 첨두유출 오차 (%) | +17.1 | −3.6 |

LID 적용 효과 (관측 기반)

첨두유출: 0.60 → 0.33 m³/s (−45%)
연 총유출: 436,000 → 390,000 m³ (−10.4%)
첨두 지체: +5시간 — 펌프 가동·배수문 조작·주민 대피 시간 확보

농어촌 현장 활용 시나리오

실시간 6시간 예측 — 강우 관측 → LSTM 즉시 추론(1초 이내) → 카카오톡 알림
LID 사업 사전 효과 분석 — 식생수로·저류지 도입 전후 시나리오 동시 학습 및 비교
의사결정 지원 — 펌프장 가동, 농경지 배수문 조작, 마을 대피 권고 타이밍 제공
공공 데이터 연계 확장 — 기상청 AWS + 환경부 수문관측으로 실증 전환 가능

한계와 확장 방향

현 시연은 합성 데이터 기반. 실제 마을 CSV로 학습만 다시 돌리면 시군 단위 적용 가능.
단일 시드 결과 → 앙상블 / Monte-Carlo dropout 으로 불확실성 정량화 필요
입력 확장: 선행강우지수(API), 지하수위, 위성 SAR 토양수분
모델 확장: Seq2Seq 다중시점 예측, attention LSTM, GNN 결합
실무 통합: SWMM-LSTM 하이브리드 (물리식 + 데이터)