수계 수질·생태 다중스케일 모델링과 디지털 트윈 기반 관리

Watershed Water Quality & Eco-Multiscale Modeling and Digital Twin for Management

연구 내용

수생태와 수질 과정을 다중스케일로 모델링하고 디지털 트윈을 구축해 관리 의사결정을 지원하는 연구

수계 관리는 수질 변화뿐 아니라 생태계 반응과 공간적 연결성을 함께 고려해야 합니다. 본 연구는 복잡한 과정 기반 시스템의 동역학을 모사하는 딥러닝 대리모델을 구성하고, 스트레스 요인에 대한 생태계 전반의 다영양단계 반응을 계층 구조로 추론합니다. 또한 지점 간 연결성을 반영한 수계 네트워크 모델로 TOC 등 수질 지표를 다중모드 데이터로 예측하며, 관측되지 않은 지점의 일반화 성능을 평가해 모니터링 전략에 반영합니다. 별도로 생태계 디지털 트윈을 통해 서식처-먹이망 개념을 연결하는 관리 기반을 마련하는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 수질과 생태계 지표를 예측하는 통계·머신러닝 기반 접근에서 출발하여, 다양한 입력 조건에서 일반화 성능을 비교하고 예측 신뢰도를 검증하는 연구를 수행했습니다. 이후 남조류 대발생을 포함한 복잡 공정의 시뮬레이션을 대리모델로 가속하는 방향으로 확장하였으며, 스트레스 요인-생태 반응을 베이지안 네트워크로 구조화하는 연구도 병행했습니다. 최근에는 수계의 공간 연결성과 다중모드 관측을 통합하는 네트워크 모델을 개발하고, 수생태 디지털 트윈으로 시범적 적용을 진행하는 흐름을 구축했습니다.

활용 가능성

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

생태 반응 예측 모듈
복잡 공정 시뮬레이션 대리모델
수계 연결성 기반 예측
관측 지점 일반화 평가
다중모드 통합 모니터링 설계
서식처-먹이망 기반 디지털 트윈
하천 건강지수 산정 프레임
수질 저감 시나리오 분석
TOC 등 지표 최적 예측
수질·생태 통합 관리 의사결정 도구