Development of a Spatiotemporal Deep Learning Framework for Urban Flood Risk Prediction and Applicability Validation in Response to the Climate Crisis
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국내연수
2026년
2340053608
교육부
한국연구재단
호서대학교
이형주
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.09.01 ~ 2027.08.31
6,000만원
6,000만원
기초연구
대학
충청남도 아산시
건설/교통 > 수공시스템기술 > 수리/수문 조사/해석기술
... 범용성 및 일반화 가능성 평가침수흔적도 등 실제 피해 사례와 비교하여 예측 정밀도(Precision, Recall, F1-score 등)를 정량적으로 검증기후 시나리오에 따른 연도별 침수위험 변화 추세 분석을 통해 기후적응형 도시계획 수립의 과학적 근거자료 제공도시 기반시설 투자 및 침수대응 전략 수립 등 정책 활용 가능성을 고려한 실용 중심의 예측 플랫폼 구현
본 연구는 시계열 강우 예측과 공간 기반 침수취약 요소를 융합하여, 도시 소유역의 침수위험을 시공간적으로 정량화하는 딥러닝 기반 예측모형을 개발함1차년도에는 서울 도림천 유역을 대상으로 30m 격자 기반 공간자료(고도, 경사도, 불투수율 등)와 AWS 강우자료를 구축하고, LSTM 기반 유출예측모형을 설계예측된 유출량과 공간요소를 통합하여 격자 단위 침수위...
... 학술논문(SCI급 포함), 정책연계 보고서, 공간정보 기반 침수위험도 시각화 자료 등의 형태로 산출될 예정이며, 관련 학회 및 학술대회 발표를 통해 학문적 기여도 확대 계획임.연수기간 동안 축적되는 데이터 기반 예측기술 역량은 향후 독립연구자로서의 후속과제 기획 및 실용 R&D 연계 연구 추진의 기반이 되며, 스마트시티 기반 도시재난 대응기술로의 확장 가능성도 모색 가능함.특히 본 과제는 ...