[워터저널] 빗물 배수관망 유량·수질 예측 기법 개발

BK21 기후지능형간척지농업연구팀, 자동 매개변수 최적화 AI기술 개발

수량과 수질 AI시뮬레이션 개발 (논문 모식도 / 원내, 정민혁 박사과정 연구원) [사진제공 = 전남대]

전남대학교는 BK21 기후지능형간척지농업연구팀 소속 정민혁 박사과정 연구원(지역바이오시스템공학과)이 AI 기법의 하나인 강화학습을 이용해 빗물 배수 관망 유량 및 수질을 더욱 정확히 시뮬레이션하는 기법을 개발했다고 15일 밝혔다.

그동안 유역 모델 내 빗물 배수 관망 유량 및 수질을 측정하는 기존 시뮬레이션은 과거 계측자료를 이용해 매개변수를 추적하는 방법을 주로 이용했지만, 과거 자료의 시간적 범위에 따라 매개변수 값이 바뀌므로 모델의 재현성에 한계가 있었다.

연구팀은 AI 기법을 적용 시뮬레이션 모델의 매개변수를 실시간 계측자료와 동화시킴으로써 높은 정확도를 유지하는 기법을 개발하는데 성공했다.

특히 관망을 통한 빗물 배수 유량과 수질 예측은 하천 내 비점오염 수질관리에 중요해 기후재난 관리에도 기여할 것으로 기대된다.

이번 연구 성과는 수자원 분야 권위있는 국제학술지인 ‘Journal of Hydrology‘(수자원 분야 상위 7.2%, 영향력지수 6.4) 온라인 판에 게재됐다.