무엇을 해결합니까
농어촌 소유역은 호우 시 첨두유출이 빠르게 커서 농경지 침수와 수리시설 파손 위험이 높습니다. SWMM·SCS-CN 같은 물리 모형은 정확하지만 매개변수 보정·계산비용 부담이 크고, 현장 운영자(농민·마을 지도자) 가 직접 다루기 어렵습니다.
LSTM은 한 번 학습하면 0.01초 안에 6시간 후 유출을 예측합니다. "마을 전용 AI 예보관"을 한 명 만들어두는 셈입니다.
어떻게 분석합니까
| 단계 | 방법 | 산출물 |
|---|---|---|
| 1. 유역 정의 | 집수면적·토지피복 분석 | 마을 단위 모형 |
| 2. 입력 데이터 합성 | 한국형 호우 + 태풍급 시계열 | 시간별 강우·토양수분 3년치 |
| 3. Baseline / LID 시나리오 | SWMM·SCS-CN | runoff_baseline.csv, runoff_lid.csv |
| 4. LSTM 학습 | PyTorch, 2 layer, hidden 64 | lstm_baseline.pt, lstm_lid.pt |
| 5. 검증 | NSE / RMSE / 첨두 오차 | 시범 유역 NSE 0.88 |
| 6. 운영 통합 | Windows 스케줄러 + 카카오톡 알림 | 임계값 초과 시 자동 알림 |
시범 결과 (5 ha 가상 마을)
| 지표 | Baseline | LID 적용 | |---|---|---| | NSE | 0.641 | 0.880 | | 첨두유출 | 0.60 m³/s | 0.33 m³/s (−45%) | | 첨두 지체 | 0 h | +5 h | | 연 총유출 | 436,000 m³ | 390,000 m³ |
→ 5시간의 사전 대응 시간으로 펌프 가동·배수문 조작·주민 대피 의사결정 가능
현장 활용 시나리오
- 실시간 6시간 예측: 강우 관측 → LSTM 즉시 추론 → 카카오톡 알림
- LID 사업 사전 효과 분석: 식생수로·저류지·투수포장 도입 전후 시나리오 비교
- 농어촌 시군 단위 확장: 기상청 AWS + 환경부 수문관측 데이터 연계
- 교육 자료: 농어촌 지도자 특강·실습 교재 제작 (
advisory-policy-education솔루션 연계)
의뢰 시 받을 수 있는 산출물
- 대상 마을·소유역 LSTM 모델 (
.pt파일) - 실시간 알림 운영 스크립트 (
02_train_lstm.py,03_evaluate.py일체) - 마을 단위 NSE·첨두 저감 정량 보고서
- 농민·지도자 대상 비교과 교재 (선택)
실증 사이트 모집
본 솔루션은 현재 실증 사이트 를 모집하고 있습니다. 강우·유량 관측 자료가 있는 농어촌 소유역 (5–50 ha 권장) 이라면 문의 바랍니다.