KOSEN 한인과학기술자네트워크

인공지능을 사용한 강 유량과 홍수의 예측

콘코디아 대학교 연구팀의 연구가 머신 러닝 모델을 이용해 홍수 대피 프로토콜을 개선할 수 있는 가능성을 제시한다고 합니다. 건물·토목·환경 공학과 연구팀이 이끄는 연구는 단기 강 유량을 정확히 예측하는 인공지능 기술을 개발했는데, 연구는 오타와 강의 두 관측소를 중심으로 진행됐습니다. 상류 관측소는 활성 상태로, 하류 관측소는 비활성 상태였던 데이터를 활용해 약 30km 간의 물 이동 속도를 측정했습니다. 캐나다 정부가 수십 년간 수집한 데이터에 강수량, 온도, 습도와 같은 기상 매개변수를 더해 머신 러닝 모델에 입력했으며, 이를 통해 강 횡단면을 통과하는 물의 양에 대한 실시간 추정치를 제공했습니다. 아메드는 이 모델이 24시간 미만의 준일주 예보를 제공해 대피에 필요한 더 정확한 정보를 제공한다고 설명했습니다. 모델은 데이터를 그룹화하고 최적의 조합을 반복적으로 계산하여 예측의 신뢰도를 높이는 방식으로 작동합니다. 9개의 예측 변수를 기반으로, 기상 변수와 수력 발전소 데이터를 활용해 최적의 결과를 도출하며, 시간대와 강의 특성에 따라 달라집니다. 테스트는 미국의 여러 강에서도 수행되어 이 기술의 확장 가능성을 입증했습니다. 연구팀은 이 기술이 미래에는 일반 대중이 날씨 예보처럼 휴대전화로 강 유량을 확인하는 방식으로 발전할 수 있을 것으로 기대하며, 이 도구가 홍수로 인한 생명과 재산 피해를 줄이는 데 기여할 수 있기를 희망한다고 밝혔습니다.