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연구 · 기술
Climate Risk Management심사 중 (Under Review)

AI 기반 투수포장 공간 최적화 — 서로게이트, NSGA-II, SHAP을 활용한 서울 서초구 분석

10년 빈도 설계호우에서 투수포장 100% 적용은 유출을 24.8% 저감하지만, 첫 30%에서 그 효과의 73%가 달성되어 30–50% 구간이 비용-효과 최적임을 입증했습니다.

Authors
Junsuk Kang
Year
2026

Keywords

Permeable PavementSurrogate ModelXGBoostNSGA-IISHAP

배경

급속한 도시화는 불투수면을 확대해 도심 홍수 위험을 가속화합니다. 투수포장은 효과가 입증된 LID 시설이지만, 어디에 얼마나 깔아야 비용-효과적인가 는 별개의 다목적 최적화 문제입니다.

방법

  • OSM + Copernicus DEM 자동 처리로 서초구 18개 소유역 EPA SWMM 모형 구축
  • 0–100% 커버리지 시나리오 별 10년 빈도 설계호우 시뮬레이션
  • XGBoost 서로게이트 모델 (R² = 0.79) 학습 — 비용 큰 SWMM 실행 대체
  • NSGA-II 다목적 최적화 — 유출 저감 vs 설치 면적 Pareto front 도출
  • SHAP 으로 소유역별 영향력 정량화

주요 결과

  • 기준 유출량 614,298 m³, 100% 적용 시 24.8% 저감
  • 수확체감 패턴: 첫 30% 적용이 전체 효과의 73% 차지
  • 비용-효과 최적 구간: 30–50%
  • Pareto front: 유출 저감 14.7–22.7% / 설치 면적 3.8–63.5%
  • 내곡동 — 집수면적이 커서 최우선 투자 지점

의의

본 연구는 도시 LID 공간 최적화의 재현 가능·확장 가능·해석 가능한 방법론을 제시합니다. 정량적 권고와 정성적 정책 결정을 잇는 의사결정 지원 도구로 활용 가능합니다.