저해상도 수질 데이터 보정 기반 유역 수질 예측 모델

Watershed water quality prediction with low-resolution data enhancement

연구 내용

유역 수질 예측에서 저해상도 데이터로 인한 한계를 진단하고 SWAT-LSTM 하이브리드 모델로 관측-예측 성능을 개선하는 연구

연구실은 유역 환경에서 강우, 유출, 수질 변화를 반영하는 모델 기반 접근과 LSTM 기반 순차 학습을 결합하여 수질 예측 정확도를 개선합니다. 특히 국내 유역에서 관측 지점 및 모니터링 빈도 제약으로 발생하는 low-resolution dataset 문제를 해결하기 위해 데이터 해상도 향상 전략과 예측 모델을 함께 설계합니다. SWAT model을 환경 물리 기반의 구동축으로 활용하고, 시계열 의존성을 학습하는 LSTM으로 잔차 보정 및 예측 일관성을 강화하는 방향으로 연구를 수행합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

2023년 연구에서는 유역 수질 관리가 수질 예측 정확도에 좌우된다는 전제를 바탕으로, 국내 유역의 저해상도 모니터링 데이터가 기존 모델 적용에 제약으로 작용함을 분석했습니다. 이후 SWAT 기반 수문·수질 모듈을 기준 신호로 두고, LSTM을 활용해 데이터 해상도 한계와 비선형성을 동시에 반영하는 하이브리드 구조를 구성하는 방식으로 확장했습니다. 결과적으로 관측 데이터의 공간·시간 결손이 있는 상황에서도 예측 성능을 안정화하는 절차를 정립하는 흐름으로 진행되었습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

유역 수질 예측 모델 고도화
저해상도 데이터 보정 절차
SWAT-LSTM 하이브리드 예측
수질 모니터링 지점 최적화
유역 오염원 영향도 추정
오염총량 이행 계획 지원
원격탐사 연계 수질 추정
수질 위험 경보 체계
수질 관리 시나리오 분석
환경 의사결정 자동화 모듈