Development of physics-simulation-informed compound flood risk assessmentusing surrogate modeling and reinforcement learning:An LLM Agent-Assisted framework
국가간협력기반조성 · (인력교류) 미국_여성대학원생
2026년
2710115152
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
이윤노
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2,000만원
2,000만원
개발연구
대학
서울특별시 성북구
사회과학 > 지리학 > 수문학
● [연구 목표]: 물리 기반 수리 모의와 AI 대리 모델·강화학습을 결합한 복합 홍수 리스크 평가 프레임워크를 구축하고, 한국·미국 대상지에 대한 비교 적용을 통해 방법론의 적용 가능성과 유효성을 평가한다.- [세부목표#1]: 연구 대상지 선정 및 물리 기반 모델 홍수심 모의- [세부 목표#2] 수문 모의 연계 Hazard 대리·보정 모델 구축 - [세부...
● 세부 목표별 연구내용▶ [세부 목표#1] 연구 대상지 선정 및 물리 기반 모델 홍수심 모의 (연구 수행 - 한국)- 연구대상지 선정 및 기초 데이터베이스 구축- 한-미 대상지별 HEC-RAS 모의 및 검증▶ [세부 목표#2] 수문 모의 연계 Hazard 대리·보정 모델 구축 (연구 수행 - 한국/미국)- 홍수심 모의 결과 기반 Hazard 예측 대리 ...
● 기술·경제산업·사회적 기대효과▶ [한국 측 기대효과]: 본 연구에서 개발하는 AI 대리 모델과 강화학습 보정 모듈의 통합 프레임워크는 복합 홍수 예측 분야의 기술적 진보에 기여하며, 반복 시나리오 모의의 시간·비용 절감을 통해 홍수 위험 관련 산업 분야에서 활용 가능한 기술 자산으로 전환될 수 있다. 사회적으로는 복합 홍수 고위험 지역의 공간적 식별과 ...