무엇을 해결합니까
도시 우수 재해 모형의 가장 큰 구조적 오차 원천 은 1972년 설계 관행에서 유래한 3단계 AMC 분류입니다. 동아시아 몬순 기후에서는 토양수분이 연중 크게 변동하는데, 이를 3개 상자로 압축하면 LID 설계 효과 평가 시 시설 효과와 모형 오차가 구분되지 않습니다.
어떻게 분석합니까
| 단계 | 도구 | 산출물 | |---|---|---| | 1. 도심 하수망·소유역 | GIS, OSM, EPA-SWMM | 실측 conduit 모델 | | 2. 강우 데이터 | KMA AWS / ERA5-Land | 시간별 강우·사전 토양수분 | | 3. 침투 모델링 | Green-Ampt + IMD 동적 결합 | 연속 침투 흐름 | | 4. 토양수분 동역학 | 물리 기반 Neural ODE | dθ/dt 학습, R²=0.983 | | 5. LID 시나리오 평가 | pySWMM + XGBoost-SHAP | 첨두유출·총유출·시지체 |
사례 결과
서울 서초·강남 47 km² 분석에서:
- 21개 호우 이벤트 100%가 표준 AMC III 경계를 초과 — 3단계 분류의 구조적 부적합 입증
- 동적 AMC 결합으로 연 39.6% / 첨두 33.8% 저감 정량화
- 학습 95초 + 추론 0.01초 — 실시간 의사결정에 활용 가능
의뢰 시 받을 수 있는 산출물
- 대상지 도심 하수망 SWMM 모형
- 사전 토양수분 보정 데이터셋 (ERA5-Land 기반)
- LID 시나리오 별 정량 비교 (mm 단위 저감)
- Neural ODE 학습 결과 + 재현 가능 파이프라인