(A) 대상 지역에서 관측된 다수의 강우사상 정보와 지형정보를 이용하여 물리모델을 생성하는 단계; - 강우사상 정보는, 강우량 정보와 이에 상응하는 유입량 정보를 포함함(B) 상기 강우사상 정보에 스케일 팩터를 적용하여 가상호우 시나리오를 생성하고 상기 물리모델을 함께 활용하여 가상 강우사상정보를 생성하는 단계; - 가상 강우사상 정보는, 가상 강우량 정보와 이에 상응하는 가상 유입량 정보를 포함(C) 상기 강우사상 정보와 상기 가상 강우사상 정보를 이용하여 AIS(AI surrogate) 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 인공지능 모델 생성 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 대상 지역은 댐을 포함하고, 댐에는 관측소가 위치하며, 상기 대상 지역은, 댐 관측소를 제외한 다른 관측소를 포함하는 하나 이상의 소유역과, 댐을 포함하는 하나의 잔유역으로 구분되며, 상기 (C) 단계는, 상기 소유역 각각의 관측소에서 관측된 소유역 유입량 정보와, 상기 잔유역에서의 잔유역 강우량 정보와, 상기 잔유역에서의 잔유역 유입량 정보를 이용함으로써 경계조건을 이용하여 AIS 모델을 생성하는 단계인, 인공지능 모델 생성 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 (C) 단계는, (C1) 소유역마다, 소유역에서의 강우량 정보와 소유역 유입량 정보를 이용하여 상기 소유역 유입량 정보의 신뢰성을 체크하는 단계; (C2) 상기 (C1) 단계 수행 결과, 상기 소유역 유입량 정보의 신뢰성이 있는 것으로 확인된 경우 해당 소유역에 대해서는 소유역 유입량 정보를 이용하고, 상기 소유역 유입량 정보의 신뢰성이 없는 것으로 확인된 경우 해당 소유역에 대해서는 소유역 강우량 정보가 이용되며, 그리고상기 잔유역에서의 잔유역 강우량 정보와, 상기 잔유역에서의 잔유역 유입량 정보를 이용함으로써 경계조건을 이용하여 AIS 모델을 생성하는 단계, 인공지능 모델 생성 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (C) 단계는, (C1) 상기 다수의 강우사상 정보 중 임의의 어느 하나 이상의 강우사상에서의 정보를 훈련 데이터로 설정하고, 임의의 다른 하나 이상의 강우사상에서의 정보를 검증 데이터로 설정하고, 나머지 강우사상에서의 정보를 테스트 데이터로 설정하는 다수의 관측 강우사상 조합을 설정하는 단계; (C2) 상기 다수의 가상 강우사상 정보 중 임의의 어느 하나 이상의 가상 강우사상에서의 정보를 훈련 데이터로 설정하고, 임의의 다른 하나 이상의 가상 강우사상에서의 정보를 검증 데이터로 설정하고, 나머지 가상 강우사상에서의 정보를 테스트 데이터로 설정하는 다수의 가상 강우사상 조합을 설정하는 단계; (C3) 각각의 관측 강우사상 조합 및 가상 강우사상 조합을 이용하여 AIS 모델을 생성하고, 검증하고, 테스트하여 예측 성능을 확인하고, 예측 성능이 가장 우수한 관측 강우사상 조합 및 가상 강우사상 조합을 결정하고, 이에 따른 AIS 모델을 생성된 AIS 모델로 결정하는 단계를 포함하는, 인공지능 모델 생성 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (C) 단계는, LSTM에 의해 AIS 모델이 생성되는 단계인. 인공지능 모델 생성 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계에서 생성된 물리모델은, HEC-HMS에 의해 생성된 물리모델인, 인공지능 모델 생성 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (C) 단계 이후, (D) 상기 강우사상 정보를 이용하여 AID(AI data-driven) 모델을 생성하는 단계; 및(E) 상기 AIS 모델과 상기 AID 모델을 통합하여 하이브리드 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 인공지능 모델 생성 방법.