도시 및 지하공간 침수 위험도 평가·조기경보를 위한 수리-재난 시나리오 생성 및 AI 검증 연구

Hydraulic disaster scenario generation and AI-based validation for urban and underground inundation risk and early warning

연구 내용

수치모의와 실험 기반 침수 특성 분석으로 위험도를 산정하고, 시나리오 생성과 딥러닝 영상 검증을 결합해 침수 조기경보 기준을 도출하는 연구

기후변화로 인해 집중호우와 도시 침수가 심화되는 상황에서 지하공간과 도시 구역의 침수 위험을 사전에 정량화하는 접근이 필요합니다. 본 연구는 분포함수와 재현기간을 이용한 재난 시나리오 생성으로 유입 조건을 구성하고, 이차원 흐름모델 결과를 침수 그래프로 저장해 사건별 확률과 영향을 신속히 평가합니다. 또한 지하철 모델에서는 실측 침수심과 수치모의를 연계해 침수 영역과 사람 모델 기반 위험도를 도출합니다. 더 나아가 CCTV와 SNS 영상을 결합한 YOLO- U-Net 기반 추정으로 침수심과 흐름 특성을 얻고, 미리 정의된 임계강우와의 검증으로 조기경보 활용성을 확보합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

초기에는 지하철 플랫폼처럼 사람 노출이 큰 지하공간의 침수 취약성을 대상으로 실측 침수심과 수치모의를 통해 침수 특성을 검증하는 데 집중하였습니다. 이후 도시 구역 전반으로 확장하여 분포함수·재현기간 기반 시나리오 생성과 이차원 흐름모델을 결합해 침수 그래프 형태의 데이터베이스를 구축하고, 구역별 위험도와 취약도를 산정하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 최근에는 실시간 모니터링의 한계를 보완하기 위해 CCTV와 SNS 영상에서 침수 징후를 추출하고, 딥러닝 기반 침수심·흐름 추정 결과로 임계강우를 검증하는 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

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

침수 조기경보 시스템
지하공간 안전 기준 산정
도시 구역 위험도 지도화
침수 시나리오 기반 대응계획
침수 그래프 데이터베이스 구축
영상 기반 침수 상태 추정
임계강우 검증 자동화
재난 취약도 산정 프레임워크
재난 대응 의사결정 지원
기후적응형 방재 기획 도구