전남대 연구원, 빗물 배수관망 유량·수질 예측 기법 고도화

박사과정 정민혁 씨, 자동 매개 변수 최적화 AI기술 개발

전대 박사과정 정민혁 연구원.

[헤럴드경제(광주)=박대성 기자] 전남대 BK21 기후지능형간척지농업연구팀(단장 최우정 교수) 소속의 정민혁 박사과정 연구원(지역바이오시스템공학과, 지도교수 윤광식)이 최신 AI 기법의 하나인 강화학습(Reinforcement learning)을 이용해 빗물 배수 관망 유량 및 수질을 더욱 정확히 시뮬레이션하는 기법을 개발했다.

그동안 유역 모델 내 빗물 배수 관망 유량 및 수질을 측정하는 기존 시뮬레이션은 과거 계측자료를 이용해 매개변수를 추적하는 방법을 주로 이용했지만, 이는 과거 자료의 시간적 범위에 따라 매개변수 값이 바뀌므로 모델의 재현성에 한계를 지녀왔다.

이에 따라 연구팀은 AI 기법을 적용 시뮬레이션 모델의 매개변수를 실시간 계측자료와 동화시킴으로써 높은 정확도를 유지하는 기법을 개발하는데 성공했다.

관망을 통한 빗물 배수 유량과 수질 예측은 하천 내의 비점오염 수질관리에 중요하며, 최근 빈도가 증가하고 있는 폭우 등에 의한 홍수 대응과도 관련되어 있어 기후재난 관리에도 기여할 것으로 기대된다.

이 연구 성과는 수자원 분야 권위있는 국제학술지인 ‘Journal of Hydrology‘(수자원 분야 상위 7.2%, 영향력지수 6.4) 온라인 판에 게재됐다.

논문원제는 'Data assimilation for urban stormwater and water quality simulations using deep reinforcement learning'이다.

parkds@heraldcorp.com